Pack构建工具在Docker Desktop containerd后端下的兼容性问题分析
2025-06-29 04:13:32作者:廉彬冶Miranda
问题背景
在使用Docker Desktop for macOS进行容器开发时,当启用"使用containerd拉取和存储镜像"功能后,Pack构建工具在执行pack build命令时会出现构建失败的问题。这个问题尤其影响需要在多架构镜像工作流中进行开发的用户,因为他们不得不在使用Pack构建时频繁切换containerd后端设置。
问题表现
当用户启用Docker Desktop的containerd存储后端功能后,执行pack build命令会遇到两种不同类型的错误:
- archive/tar写入超长错误:表现为
archive/tar: write too long的错误提示,这是较新版本Pack(0.34.0)中的表现 - 基础层文件缺失错误:在较旧版本Pack(0.33.2)中则会出现
open /tmp/imgutil.local.image... no such file or directory的错误
技术分析
根本原因
这个问题源于Pack工具底层使用的imgutil库与Docker Desktop containerd存储后端之间的兼容性问题。具体来说:
- tar写入错误:当使用containerd后端时,镜像层的tar归档处理过程中出现了超出预期的数据长度,导致写入失败
- 文件缺失错误:更深层次的问题在于Docker守护进程在containerd存储和overlay2存储之间切换时出现的bug,导致临时构建文件无法正确访问
影响范围
- 操作系统:macOS系统下的Docker Desktop用户
- Docker配置:启用了"使用containerd拉取和存储镜像"选项
- Pack版本:0.33.x和0.34.x版本均受影响
解决方案
目前开发团队已经针对第一个错误(tar写入过长)在imgutil库中进行了修复。然而第二个错误(文件缺失)则需要Docker Desktop团队解决底层存储切换的问题。
对于用户来说,临时的解决方案是:
- 在需要使用Pack构建时,暂时禁用Docker Desktop的containerd存储后端功能
- 等待Pack和Docker Desktop的后续版本发布完整修复
技术建议
对于需要在多架构开发环境中工作的开发者,建议:
- 建立自动化脚本,在Pack构建前后自动切换Docker存储后端配置
- 关注Pack项目的更新,特别是imgutil库的改进进展
- 对于关键构建流程,考虑使用稳定的构建环境而非频繁切换配置的开发环境
总结
这个问题展示了容器工具链中不同组件间复杂的交互关系。Pack作为构建工具需要与底层的容器运行时和存储后端保持兼容,而这种兼容性在Docker Desktop这样的集成环境中尤为重要。随着containerd作为容器运行时的普及,这类兼容性问题有望在未来版本中得到更好的解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92