在QNAP NAS上部署Palworld服务器容器的技术挑战与解决方案
背景介绍
Palworld是一款流行的多人在线游戏,许多玩家希望在私有设备上搭建自己的游戏服务器。QNAP NAS设备因其存储能力和24/7运行特性,成为搭建游戏服务器的理想选择。然而,在基于ARM架构的QNAP NAS上部署Palworld服务器容器时,会遇到一些特殊的技术挑战。
核心问题分析
在ARM架构的QNAP NAS(特别是TS-932PX型号)上部署Palworld服务器容器时,主要遇到两个关键问题:
-
页面大小不兼容:QNAP Container Station使用的内核采用了64KB页面大小,而大多数Linux应用程序(包括Palworld服务器)是为4KB页面大小设计的。
-
32位兼容性问题:虽然Cortex-A57处理器理论上支持AArch32模式,但QNAP的系统配置导致无法正常运行32位二进制文件,而SteamCMD(用于下载和更新游戏服务器)正是32位应用程序。
技术细节解析
页面大小问题
现代处理器使用虚拟内存管理,其中"页面"是内存管理的基本单位。传统x86和大多数ARM系统使用4KB页面,而某些ARM系统(如QNAP使用的配置)采用64KB页面。这种差异会导致:
- 内存访问异常
- 动态链接库加载失败
- 系统调用不兼容
32位兼容性问题
虽然ARMv8-A架构(如Cortex-A57)支持AArch32模式运行32位代码,但需要满足:
- 操作系统内核支持32位兼容模式
- 页面大小设置为4KB(32位应用程序的硬性要求)
- 必要的32位库和运行时环境
QNAP的系统配置在这些方面存在限制,导致无法直接运行SteamCMD等32位工具。
解决方案与实践
经过社区讨论和测试,目前可行的解决方案包括:
1. 预安装服务器文件
通过在兼容设备(x86架构的NAS或其他Linux系统)上预先下载和安装Palworld服务器文件,然后将其复制到ARM架构的QNAP NAS上。这种方法绕过了需要32位兼容性的SteamCMD步骤。
操作步骤:
- 在兼容设备上使用标准Docker镜像完成初始安装
- 将/palworld目录内容复制到目标设备
- 在目标设备上运行容器时设置UPDATE_ON_BOOT=false
2. 使用特定版本的Box64
Box64是一个x86_64到ARM64的动态二进制转换器。针对64KB页面系统,社区提供了特殊编译版本:
thijsvanloef/palworld-server-docker:pr-464
这个版本包含了对不同页面大小的适配,能够更好地在QNAP NAS上运行。
3. 错误处理与稳定性优化
运行过程中可能遇到的错误信号(Signal 5/11)通常不会影响服务器运行,属于ARM64系统上的常见现象。可以通过以下方式提高稳定性:
- 确保有足够的交换空间
- 限制玩家数量以减少内存压力
- 定期重启服务器释放内存
性能考量
在ARM架构上运行x86游戏服务器需要考虑:
- 性能损失:二进制转换会带来约20-30%的性能开销
- 内存使用:转换层需要额外内存,建议至少8GB RAM
- CPU利用率:四核Cortex-A57可能支持5-10名玩家同时在线
结论与建议
在QNAP NAS上运行Palworld服务器容器是可行的,但需要特殊处理。对于技术用户,推荐采用预安装服务器文件的方法;对于追求简便性的用户,可以等待官方镜像的进一步优化。
未来随着容器技术的进步和游戏服务器的原生ARM64支持,这类兼容性问题有望得到根本解决。目前而言,理解底层技术限制并采取适当变通方案,是成功部署的关键。
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