LinuxGSM 部署 Core Keeper 服务器时 libxi6 依赖缺失问题解析
问题背景
在使用 LinuxGSM 部署 Core Keeper 游戏服务器时,部分 Ubuntu 22.04 LTS 用户遇到了服务器无法正常启动的问题。具体表现为执行启动命令后出现"Unable to start LinuxGSM"错误提示,服务器日志中显示存在段错误(Segmentation Fault)。
问题现象分析
通过检查服务器日志文件,可以观察到以下关键错误信息:
- 游戏服务器进程在初始化阶段突然终止
- 日志中出现"Caught fatal signal - signo:11"的段错误记录
- 调用栈显示错误发生在 PlayerMain 函数中
根本原因
经过技术分析,确定该问题的根本原因是系统缺少 libxi6 动态链接库。这个库是 X11 输入扩展库的一部分,为图形界面程序提供输入设备支持。虽然 Core Keeper 服务器是无头(headless)运行模式,但其底层引擎仍然依赖部分 X11 相关功能。
影响范围
该问题主要影响以下环境:
- Ubuntu 22.04 LTS 服务器版
- 最小化安装的系统环境
- 未安装图形界面组件的服务器
值得注意的是,在 Ubuntu 24.04 系统中该问题未复现,可能因为新版系统已包含相关依赖或采用了不同的依赖管理方式。
解决方案
解决此问题的方法非常简单:
sudo apt update
sudo apt install libxi6
安装完成后,重新启动 Core Keeper 服务器即可正常运行。
技术深入
libxi6 库是 X Input Extension 的实现,它扩展了基本的 X11 协议,提供了对各类输入设备(如鼠标、键盘、触摸板等)的更精细控制。虽然服务器应用通常不需要图形界面,但许多游戏引擎在设计时仍会依赖这些基础库来处理输入事件系统,即使在实际服务器运行时并不真正使用这些功能。
预防措施
为避免类似问题,建议:
- 在部署游戏服务器前,先安装常用的基础库
- 检查 LinuxGSM 文档中的系统需求部分
- 对于 Ubuntu 服务器,可考虑安装以下常用库组:
sudo apt install xvfb libxi6 libxcursor1 libxrandr2 libxinerama1 libgl1-mesa-glx
项目维护状态
LinuxGSM 项目团队已确认该问题,并在最新版本中修复了依赖检查逻辑,确保在安装过程中自动处理 libxi6 依赖关系。对于仍遇到此问题的用户,建议检查是否使用了最新版本的 LinuxGSM 脚本。
总结
依赖管理是 Linux 系统上游戏服务器部署中的常见挑战。通过理解底层依赖关系,用户可以更有效地解决类似问题。对于 Core Keeper 服务器,确保 libxi6 库的存在是稳定运行的关键因素之一。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









