ReportPortal在ARM架构Mac设备上的登录问题分析与解决方案
2025-07-07 05:43:19作者:廉皓灿Ida
问题背景
近期多位用户反馈在Apple Silicon芯片(M1/M3)的Mac设备上部署ReportPortal时,出现管理员账户登录异常问题。具体表现为:使用superadmin账户登录时,虽然界面显示登录成功,但实际返回401未授权错误,而default普通账户可正常登录。该问题在x86架构设备上未复现,呈现出明显的平台相关性。
技术分析
架构兼容性问题
- ARM64适配挑战:ReportPortal官方镜像主要针对x86架构优化,当用户通过
platform: linux/arm64参数强制在Apple Silicon设备运行时,部分服务可能存在兼容性问题 - 认证服务异常:从网络请求可见,API网关返回403/401错误,表明UAT(用户认证服务)在ARM架构下可能未能正确处理JWT令牌
- 资源限制影响:有案例显示当内存不足8GB时,部分微服务可能无法正常初始化权限系统
多因素验证
通过用户提供的日志和现象可归纳:
- 数据库服务正常(用户信息可查询)
- 基础功能可用(default用户可操作)
- 仅superadmin权限校验失败
- 相同配置在x86环境正常
解决方案
临时解决方案
- 跨架构模拟运行:
docker run --platform linux/amd64 reportportal/service-name
- 资源分配调整:
- 确保Docker内存分配≥8GB
- 检查所有微服务健康状态(特别是uat和gateway)
长期建议
- 官方镜像适配: 建议等待ReportPortal官方发布ARM64架构的兼容版本
- 权限系统检查: 通过数据库验证用户角色映射关系:
SELECT * FROM public.user_role WHERE user_id = (SELECT id FROM public.users WHERE login = 'superadmin');
典型错误排查流程
- 检查所有容器状态:
docker ps -a - 查看网关日志:
docker logs reportportal_gateway_1 - 验证API端点可达性:
curl -v http://localhost:8080/api/v1/project
经验总结
ARM架构设备运行传统x86服务时,建议:
- 优先使用官方多架构镜像
- 关注各微服务的健康状态
- 完整收集各组件日志进行关联分析
- 权限问题需同时检查数据库存储和运行时状态
该案例体现了基础设施差异对分布式系统的影响,建议在跨平台部署时进行更全面的兼容性测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
266
326
🔥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
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869