VSCode Java 扩展在 macOS 10.15 及更早版本上的启动失败问题分析
问题背景
近期,VSCode 的 Java 语言支持扩展(v1.27.0)在 macOS 10.15(Catalina)及更早版本的 x64 架构设备上出现了严重的启动失败问题。用户反馈在打开包含 Java 代码的项目时,会收到"Language Support for Java (Syntax Server) client: couldn't create connection to server"的错误提示,导致 Java 功能完全无法使用。
问题表现
当用户在 macOS 10.15 系统上使用 VSCode 打开 Java 项目时,控制台会不断输出以下错误信息:
objc[53522]: CLASS: class 'KeyWindow' 0x113dea680 small method list 0x113de4c68 is not in immutable memory
[Info - 08:21:50] Connection to server got closed. Server will restart.
false
[Error - 08:21:50] Language Support for Java (Syntax Server) client: couldn't create connection to server.
Message: write EPIPE
Code: -32099
根本原因分析
经过开发团队的深入调查,发现问题源于以下两个关键组件的变更:
-
Equinox Launcher 版本升级:从 v1.2.800 升级到了 v1.2.900,新版本中的 .so 库文件被编译为针对 macOS SDK 11(Big Sur)及以上版本,导致与 macOS 10.15 系统不兼容。
-
JDK 版本变更:从 17.0.9 升级到 17.0.10,虽然这不是主要原因,但也可能影响部分用户的运行环境。
技术细节
Equinox Launcher 是 Eclipse 框架的核心组件之一,负责启动 Java 语言服务器运行时的环境。在 macOS 系统上,它通过特定架构的本地库(.so 文件)与操作系统交互。新版本的 launcher 使用了仅支持 macOS 11+ 的 API,导致在旧系统上出现兼容性问题。
解决方案
开发团队提供了多种临时解决方案:
-
手动降级 Equinox Launcher:
- 找到 VSCode 扩展目录中的 org.eclipse.equinox.launcher.cocoa.macosx.x86_64_1.2.900.v20240129-1338.jar 文件
- 将其替换为 v1.26 扩展中的旧版本(1.2.800)
- 清理 Java 语言服务器工作区(通过命令面板执行"Java: Clean Java Language Server Workspace")
-
完全移除问题组件:
- 删除有问题的 org.eclipse.equinox.launcher.cocoa.macosx.x86_64_1.2.900.v20240129-1338.jar 文件
- 同时删除相关的缓存文件:
$HOME/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/redhat.java/1.27.0/config_mac/org.eclipse.equinox.launcher/org.eclipse.equinox.launcher.cocoa.macosx.x86_64_1.2.900.v20240129-1338/eclipse_11900.so $HOME/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/redhat.java/1.27.0/config_ss_mac/org.eclipse.equinox.launcher/org.eclipse.equinox.launcher.cocoa.macosx.x86_64_1.2.900.v20240129-1338/eclipse_11900.so
-
升级到修复版本: 开发团队已经发布了 v1.28.0 修复版本,用户可以直接安装此版本解决问题。
预防措施
对于需要在旧版 macOS 系统上开发 Java 项目的用户,建议:
- 定期检查扩展更新说明,了解兼容性变化
- 考虑使用较新的 macOS 系统版本,以获得更好的开发体验
- 对于关键项目,可以暂时固定使用已知稳定的扩展版本(如 v1.26.0)
总结
这次事件展示了开发工具链中组件兼容性的重要性,特别是当底层依赖项针对新系统版本进行优化时,可能会无意中影响旧系统用户。VSCode Java 扩展团队迅速响应并提供了多种解决方案,体现了对用户体验的重视。
对于开发者而言,这也提醒我们在升级开发环境时需要关注系统兼容性要求,并在发现问题时及时与维护团队沟通,共同完善开源项目。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00