Qdrant在Linux系统下的编译与安装指南
2025-05-09 17:13:59作者:袁立春Spencer
前言
Qdrant是一款高性能的向量搜索引擎,采用Rust语言编写。本文将详细介绍如何在Linux系统下完成Qdrant的编译和安装过程,特别针对不使用Docker容器的场景。
环境准备
在开始安装Qdrant之前,需要确保系统满足以下依赖条件:
- GLIBC 2.39 - GNU C库
- GLIBCXX 3.4.30 - 对应gcc-12.4.0版本
- CXXABI 1.3.13 - C++应用二进制接口
依赖检查方法
可以通过以下命令检查当前系统是否满足要求:
ldd --version | grep -i glibc
gcc --version
GLIBC安装与配置
下载与解压
从官方渠道获取glibc-2.39源码包并解压:
tar -xzvf glibc-2.39.tar.gz -C /opt/glibc/
依赖检查
在编译前需要确认以下工具已安装且版本符合要求:
- make 4.0+
- gdb 7.8+
- python 3.4+
- binutils 2.26+
- texinfo 4.7+
- bison 2.7+
- sed 3.02+
- gettext 0.10.36+
编译安装
- 创建独立的编译目录:
mkdir /opt/glibc/glibc-2.39-build
- 配置编译参数:
cd /opt/glibc/glibc-2.39-build
../glibc-2.39-src/configure --prefix=/opt/ld-cpl \
--disable-profile \
--enable-add-ons \
--with-headers=/usr/include \
--with-binutils=/usr/bin \
--disable-sanity-checks \
--disable-werror
- 执行编译:
make -j$(nproc)
make install
GCC安装与配置
下载与解压
获取gcc-12.4.0源码包并解压:
tar -xzvf gcc-12.4.0.tar.gz -C /opt/glibc/
依赖检查
确保以下库已安装:
- GMP 4.3.2+
- MPFR 3.1.0+
- MPC 1.0.1+
编译安装
- 创建编译目录:
mkdir /opt/glibc/gcc-12.4.0-build
- 配置编译参数:
cd /opt/glibc/gcc-12.4.0-build
../gcc-12.4.0-src/configure --prefix=/opt/ld-cpl --disable-multilib
- 执行编译:
make -j$(nproc)
make install
Qdrant安装步骤
获取二进制文件
下载Qdrant的Linux版本二进制包并解压:
tar -xzvf qdrant-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
chmod +x qdrant
配置动态链接库
使用patchelf工具配置正确的库路径:
patchelf --set-interpreter /opt/ld-cpl/lib/ld-linux-x86-64.so.2 ./qdrant
patchelf --set-rpath /opt/ld-cpl/lib64 ./qdrant
创建配置文件
新建配置文件config.yaml,包含以下基本配置:
log_level: INFO
storage:
storage_path: ./storage
snapshots_path: ./snapshots
service:
host: 0.0.0.0
http_port: 6333
grpc_port: 6334
enable_cors: true
启动Qdrant服务
使用nohup后台运行:
nohup ./qdrant --config-path=./config.yaml > qdrant.log 2>&1 &
验证安装
通过以下方式验证服务是否正常运行:
curl http://localhost:6333/readyz
预期应返回"OK"响应。
常见问题解决
- GLIBC版本冲突:确保已正确设置动态链接器路径
- 内存不足:编译时减少并行任务数(-j参数)
- 端口冲突:检查6333和6334端口是否被占用
性能优化建议
- 根据服务器CPU核心数调整make的-j参数
- 生产环境建议配置TLS加密
- 大数据量场景下适当调整存储路径配置
结语
通过本文的详细步骤,您应该已经成功在Linux系统上完成了Qdrant的编译和安装。Qdrant作为一款高性能向量搜索引擎,能够为您的应用提供强大的相似性搜索能力。如需进一步了解Qdrant的高级功能,建议查阅官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C085
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.Python057
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0136
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
470
3.48 K
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
10
1
🔥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
65
19
暂无简介
Dart
718
172
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
openEuler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。
C
209
84
🎉 (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
1.27 K
695
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
基于golang开发的网关。具有各种插件,可以自行扩展,即插即用。此外,它可以快速帮助企业管理API服务,提高API服务的稳定性和安全性。
Go
22
1