XTDB项目中ClojureScript与xtdb-core beta6依赖冲突解析
在XTDB项目的最新开发中,我们发现了一个值得注意的技术问题:当ClojureScript项目(如XTDB Play)尝试升级到xtdb-core beta6版本时,会遭遇Google Closure Compiler的兼容性问题。这个问题源于xtdb-core beta6引入的protobuf-java依赖与现有环境产生了版本冲突。
问题背景
XTDB作为一款分布式时序数据库,其核心组件xtdb-core在beta6版本中引入了protobuf-java作为新的依赖项。这一变更虽然为项目带来了新功能,却意外地导致了与ClojureScript编译环境的冲突。具体表现为在编译过程中抛出NoSuchMethodError异常,指向Google Closure Compiler的内部方法缺失。
技术细节分析
问题的根源在于protobuf-java依赖链中包含了特定版本的Google Closure Compiler,这与ClojureScript项目所需的编译器版本产生了冲突。当开发者尝试构建项目时,系统会抛出如下错误:
NoSuchMethodError 'void com.google.javascript.jscomp.serialization.TypedAst.makeExtensionsImmutable()'
这种类型错误通常表明运行时加载的类版本与方法签名不匹配,是典型的依赖冲突表现。
解决方案探索
经过技术团队的深入调查,我们尝试了多种解决方案:
- 直接排除冲突依赖:最初尝试在deps.edn中排除protobuf-java依赖:
com.xtdb/xtdb-core {:mvn/version "2.0.0-beta6"
:exclusions [com.google.protobuf/protobuf-java]}
这种方法在开发环境下看似有效,但在最终构建阶段会因缺少必要的protobuf类而失败。
- 显式指定兼容版本:最终采用的解决方案是排除默认版本并显式指定一个兼容的protobuf-java版本:
com.xtdb/xtdb-core {:mvn/version "2.0.0-beta6"
:exclusions [com.google.protobuf/protobuf-java]}
com.google.protobuf/protobuf-java {:mvn/version "3.25.5"}
这种方法成功解决了编译问题,同时保证了XTDB核心功能的正常运行。通过依赖树检查可以看到,系统现在使用了我们显式指定的protobuf-java 3.25.5版本,而非默认的4.28.3版本。
技术影响评估
这种依赖冲突在Clojure/ClojureScript生态系统中并不罕见,特别是在涉及Java原生库时。对于XTDB项目而言:
- 目前主要影响的是嵌入XTDB v2作为进程内数据库的ClojureScript项目
- 生产环境中使用进程内API的用户群体目前较少
- 解决方案虽然有效,但需要开发者对依赖管理有一定了解
最佳实践建议
对于遇到类似问题的开发者,我们建议:
- 始终检查项目的完整依赖树(clj -Stree)
- 优先尝试显式指定版本而非完全排除依赖
- 在开发环境和生产环境都进行全面测试
- 关注官方文档和社区讨论获取最新解决方案
XTDB团队将持续关注这一问题的发展,并在必要时提供更完善的解决方案。开发者如遇到任何相关问题,欢迎通过官方渠道反馈。
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