Apollo项目在Ubuntu 20.04+系统中bvar包的安装问题解析
2025-05-07 11:58:59作者:胡易黎Nicole
问题背景
在Apollo自动驾驶平台项目中,bvar是一个重要的性能监控组件,它源自Apache bRPC项目。许多开发者在使用Ubuntu 20.04及以上版本系统时,发现无法通过常规的APT包管理器安装bvar包,这给项目部署带来了困扰。
问题分析
bvar包在Apollo项目中主要用于性能指标的收集和监控。在Ubuntu 18.04系统中,该包可以通过Apollo的APT仓库直接安装,但在Ubuntu 20.04及更高版本中,该包在官方仓库中缺失。这主要是因为Apollo团队近期主要针对Ubuntu 22.04系统进行开发和测试。
解决方案
方法一:使用Docker容器模式
对于Ubuntu 20.04用户,Apollo团队推荐使用Docker容器模式运行项目。这种方式可以避免主机系统的依赖问题,具体操作是使用aem启动命令时不带-b host参数。
方法二:手动安装bvar包
对于需要在主机系统直接运行CyberRT的开发者,可以采用以下步骤:
- 从Apollo提供的资源中下载bvar的deb安装包
- 使用dpkg命令手动安装:
sudo dpkg -i bvar_x.x.x_amd64.deb - 安装完成后,运行依赖修复:
sudo apt-get install -f
方法三:从源码编译bvar
对于高级用户,还可以选择从bRPC项目中编译bvar组件:
- 克隆Apache bRPC项目源码
- 定位到src/bvar目录
- 配置必要的编译依赖:protobuf、gflags和libssl-dev
- 执行编译安装
相关技术细节
bvar是bRPC中的基础组件,它提供了多种性能监控功能,包括:
- 计数器(Counters)
- 计时器(Timers)
- 窗口统计(Window Statistics)
- 持久化指标(Persistent Metrics)
在Apollo的CyberRT框架中,bvar被广泛用于监控通信性能、调度延迟等关键指标。其高效的实现和低开销特性使其非常适合实时系统。
系统兼容性建议
虽然本文提供了多种解决方案,但从长期维护角度考虑,建议开发者:
- 生产环境优先使用Ubuntu 22.04系统
- 开发环境可以使用Ubuntu 20.04,但需注意依赖管理
- 考虑使用Apollo提供的Docker镜像,确保环境一致性
总结
Apollo项目在Ubuntu高版本系统中的bvar包缺失问题,反映了开源项目在多平台支持上的挑战。通过本文提供的解决方案,开发者可以根据自身需求选择最适合的安装方式。随着Apollo项目的持续发展,预期未来会对更多Ubuntu版本提供官方支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
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
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143