Sentry React Native 在 React Native 0.75+ 新架构下的构建问题解析
问题背景
在使用 React Native 0.75 及以上版本并启用新架构(New Architecture)时,开发者可能会遇到一个常见的构建错误:'ReactCommon/RCTTurboModule.h' file not found。这个错误通常发生在 iOS 平台的 Xcode 构建过程中,特别是在集成了 Sentry React Native SDK 的情况下。
错误原因分析
这个构建错误的核心原因是 React Native 0.75 版本在新架构下对头文件引入路径进行了调整。具体来说:
-
头文件路径变更:React Native 0.75 的新架构改变了
RCTTurboModule.h等核心头文件的存放位置和引用方式。 -
SDK 兼容性问题:Sentry React Native SDK 在早期版本中使用了旧的路径引用方式,导致在新架构下无法正确找到这些头文件。
-
构建系统差异:新架构采用了不同的构建系统配置,需要相应的适配才能正确解析依赖关系。
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 Sentry React Native SDK:Sentry 团队已经发布了修复此问题的版本,建议升级到最新版 SDK。
-
临时解决方案:如果暂时无法升级,可以尝试以下手动修复:
- 修改项目的 Podfile,确保正确引入了 React Native 的相关模块
- 检查头文件搜索路径(Header Search Paths)设置
- 确认是否正确定义了
USE_FRAMEWORKS等构建选项
-
构建环境检查:确保开发环境满足以下要求:
- Xcode 版本兼容性
- CocoaPods 版本正确
- Node 和 npm/yarn 版本符合要求
最佳实践建议
为了避免类似问题,建议开发者在升级 React Native 或启用新架构时:
- 提前查阅 Sentry React Native 的兼容性文档
- 在小规模测试环境中先行验证
- 保持开发工具链的更新
- 关注开源社区的更新动态
总结
React Native 新架构带来了性能提升,但也伴随着一些兼容性挑战。Sentry React Native 作为重要的监控工具,其团队通常会快速响应并修复这类兼容性问题。开发者遇到类似构建错误时,首先应考虑检查版本兼容性,并及时更新相关依赖。
对于正在使用 React Native 0.75+ 和新架构的项目,建议采用最新的 Sentry React Native SDK 版本,以确保构建过程的顺利进行和监控功能的正常运作。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00