MUI Toolpad中ThemeSwitcher组件与React 18的兼容性问题解析
在MUI Toolpad项目中使用DashboardLayout组件时,开发者可能会遇到一个与ThemeSwitcher组件相关的兼容性问题。这个问题主要出现在React 18环境中,表现为"无法读取null的属性'useSyncExternalStore'"的错误。
问题现象
当开发者尝试在React 18.3.1环境下使用ThemeSwitcher组件时,控制台会抛出以下错误:
TypeError: Cannot read properties of null (reading 'useSyncExternalStore')
这个错误源于组件内部对React新特性的依赖,特别是useSyncExternalStore这个API。在React 18中,这个API的实现方式与React 19有所不同,导致了兼容性问题。
根本原因
深入分析后发现,问题主要来自两个方面:
-
版本依赖冲突:@toolpad/utils包默认依赖React 19.0.0版本,而项目中使用的是React 18.3.1版本,这种版本不匹配导致了API调用失败。
-
新API的兼容性:ThemeSwitcher组件内部使用了useSyncExternalStore这个React API,该API在不同React版本中的实现方式存在差异。
解决方案
针对这个问题,开发者可以采取以下几种解决方案:
-
升级React版本:将项目中的React和相关依赖升级到19.x版本,这是最直接的解决方案。
-
使用包覆盖:在package.json中添加overrides配置,强制指定@toolpad/utils使用React 18.3.1版本:
"overrides": {
"@toolpad/utils": {
"react": "18.3.1"
}
}
- 等待官方修复:MUI Toolpad团队已经意识到这个问题,并在后续版本中进行了修复。
扩展问题:useActionState的兼容性
除了ThemeSwitcher组件的问题外,开发者在使用CrudForm组件时可能还会遇到另一个兼容性问题:
Attempted import error: 'useActionState' is not exported from 'react'
这是因为useActionState是React 19引入的新API,在React 18中不可用。对于这个问题,目前的最佳解决方案同样是升级到React 19,或者等待官方提供兼容性修复。
最佳实践建议
-
在使用MUI Toolpad时,建议先检查项目的React版本要求,确保版本兼容性。
-
对于新项目,推荐直接使用React 19以获得最佳兼容性和最新功能。
-
如果必须使用React 18,可以考虑锁定特定版本的@toolpad/core和@toolpad/utils,或者使用包管理器的覆盖功能来解决依赖冲突。
通过理解这些兼容性问题的根源和解决方案,开发者可以更顺利地使用MUI Toolpad构建应用,避免因版本问题导致的开发障碍。
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