centos下用cmake安装gRPC c++并测试

<一> 预装必要依赖:

sudo yum install make automake gcc gcc-c++ kernel-devel autoconf libtool pkg-config

或者简单粗暴:

yum groupinstall "Development Tools" "Development Libraries"

 

<二> 下载安装:

1, 下载

当前版本是v1.27.3, 所以选择这个版本下载. 下载命令如下:

git clone -b v1.27.3 --recursive https://github.com/grpc/grpc

2, 解压安装

解压, 假设解压后的目录是这样子的: /home/user/grpc, 可以执行如下命令:

cd /home/user/grpc

mkdir -p "cmake/build"

pushd "cmake/build"

cmake \
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  -DgRPC_INSTALL=ON \
  -DgRPC_BUILD_TESTS=OFF \
  -DgRPC_SSL_PROVIDER=package \
  ../..

make -j4

sudo make install

popd

现在gRPC已经编译好了. 那么再编译测试文件, 以helloworld为例子, 可以执行如下命令:

mkdir -p "examples/cpp/helloworld/cmake/build"

pushd "examples/cpp/helloworld/cmake/build"

cmake ../..

make

popd

 

<三> 测试:

测试结果如下:

结束.

### 在 CentOS 上从源码编译安装 Milvus 要在 CentOS 系统上从源码编译安装 Milvus,需按照以下流程操作: #### 1. 准备编译环境 在开始之前,需要确保系统已安装必要的开发工具和库文件。可以通过 `yum` 或者手动方式安装所需的依赖项。 - **GCC 安装**: 使用 GCC 编译器来构建 C++ 部分的代码[^1]。 ```bash yum install gcc-c++ ``` - **CMake 安装**: CMake 是用于配置项目的工具,在此过程中必不可少[^2]。 ```bash yum install cmake ``` - **OpenBLAS 安装**: OpenBLAS 提供线性代数运算支持,对于高性能计算非常重要。 ```bash yum install openblas-devel ``` - **其他依赖项**: - Boost 库: 支持高级功能实现。 ```bash yum install boost-devel ``` - Protobuf 和 gRPC: 实现通信协议的支持。 ```bash yum install protobuf protobuf-devel grpc.grpcio grpc-tools ``` #### 2. 获取 Milvus 源码 通过 Git 工具克隆官方仓库中的最新稳定分支,切换至目标版本号对应的分支或标签。 - 克隆远程存储库: ```bash git clone https://github.com/milvus-io/milvus.git cd milvus ``` - 切换到指定版本 (例如 v1.1 分支)[^2]: ```bash git checkout tags/v1.1.0 ``` #### 3. 构建依赖关系 运行脚本自动下载设置好所有外部组件及其关联头文件路径等信息。 - 调用专用 Shell Script 来准备所需资源: ```bash ./scripts/install_deps.sh --yes ``` > 注意:该过程可能耗时较长,请耐心等待直至结束提示成功为止! #### 4. 开始正式编译工作 当一切就绪之后就可以执行实际的 Makefile 文件来进行最终产物生成了。 - 启动 Release 版本构建任务: ```bash ./build.sh -t Release ``` 一旦上述命令顺利完成,则表明整个项目已被正确打包成可执行二进制形式存放在特定输出目录下。 --- ### 错误排查指南 如果遇到任何异常情况阻止程序继续前进的话,可以尝试查看容器内部的日志记录寻找线索[^3]: ```bash sudo docker logs milvus_cpu_1.1.0 ``` 此外还应注意检查当前 Linux 发行版内核是否满足最低兼容需求以及是否存在未解决冲突等问题[^4]. --- ### 总结说明 综上所述,只要遵循以上步骤逐一完成各项准备工作即可轻松实现在基于 RedHat Family 的操作系统之上部署属于自己的定制化向量搜索引擎实例啦! ---
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