Arclight服务端整合Distant Horizons模组问题分析与解决
问题背景
在Minecraft服务器开发中,Arclight作为一款优秀的Forge/NeoForge与Bukkit/Spigot的桥接服务端,为模组和插件的共存提供了可能。近期,有开发者尝试在Arclight 1.21.1版本中整合Distant Horizons(简称DH)模组时遇到了启动失败的问题。
Distant Horizons是一款增强游戏远距离渲染的模组,其2.3.0-b版本新增了服务端支持功能,允许客户端直接从服务端获取地形数据,免去了玩家手动跑图生成地形缓存的麻烦。
问题现象
当将Distant Horizons 2.3.0-b模组放入Arclight服务端的mods文件夹后,服务端启动失败,报错信息显示"Fail to launch Arclight"。错误日志表明存在模块导出冲突:distanthorizons和org.xerial.sqlitejdbc两个模块都试图向neoforge模块导出org.sqlite.date包。
技术分析
这个问题属于典型的Java模块系统冲突。在Java 9引入的模块系统中,不允许同一个包被多个模块导出。具体到本案例:
- Distant Horizons模组和SQLite JDBC驱动都包含了org.sqlite.date包
- 两者都试图将这个包导出给neoforge模块使用
- Java模块系统检测到这种冲突后,出于安全考虑直接阻止了程序启动
这种冲突在纯Forge/NeoForge环境下可能不会出现,但在Arclight这种混合环境中更容易暴露,因为Arclight需要协调多个不同来源的代码模块。
解决方案
经过社区讨论和测试,发现以下解决方案:
-
升级Distant Horizons模组:开发团队在2.3.2-b版本中修复了多个bug,包括这个模块冲突问题。升级后服务端可以正常启动。
-
使用插件版本:如果模组版本仍存在问题,可以考虑使用Distant Horizons的插件版本。不过测试发现插件版本虽然能让服务端启动,但客户端可能无法正确接收LOD数据。
后续问题
虽然2.3.2-b版本解决了启动问题,但仍有用户报告存在其他异常行为。这表明模块冲突只是Distant Horizons在Arclight环境中遇到的多个兼容性问题之一。开发者和用户需要注意:
- 混合环境下的兼容性问题往往比单一环境更复杂
- 新功能的支持可能需要多个版本的迭代才能稳定
- 即使服务端能启动,功能实现上仍可能存在缺陷
最佳实践建议
对于希望在Arclight中使用Distant Horizons的服务器管理员:
- 始终使用最新稳定版本的Arclight和Distant Horizons
- 更新前备份世界数据
- 在测试环境验证后再部署到生产环境
- 关注模组更新日志中的兼容性说明
- 遇到问题时检查错误日志并与社区分享发现
通过这种方法,可以最大限度地减少兼容性问题对服务器运行的影响,同时为模组开发者提供有价值的反馈。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C090
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00