适用于Apple M1芯片的Java / JDK？

时间：2020-11-11 14:07:05

标签： java macos apple-m1

是否需要特殊版本的OpenJDK以支持新的Apple M1芯片？

我看到当前有用于macOS / OS X的JDK下载，但这些下载似乎仅适用于x86处理器。那是对的吗？如果是这样，我在哪里可以下载M1的OpenJDK版本？

11 个答案:

答案 0 :(得分：29)

是的

在此页面上：AdoptOpenJDK Latest Releases，您可以从“操作系统”下拉菜单中选择“ macOS”，然后从“体系结构”中选择，目前它仅为x64，但很快应该会有AArch64或ARM64（通常是64位ARM的简码）。毫无疑问，由于苹果无疑在其M1设计中内置了许多扩展，因此苹果拥有了自己的产品。

如果您将操作系统保留在“ any”上，则会注意到aarch64在其中，这使您可以使用ARM处理器的Linux版本。 （可能）不会在M1硬件上的MacOS上运行，但这已经完成了95％的工作。

所以：它还不存在，但是请注意，ARM的JDK已有十多年的历史了，尽管JDK15放弃了对许多奇特的OS / arch组合（例如solaris）的支持，但ARM开发人员至少一直保持至少部分相关（即使到目前为止，它主要是Oracle商业许可证产品）。就是说：创建一个本地运行在M1上的acceptopenopenjdk发布不是费力的工作，因此大概会发生。但是，这是开放源代码的工作，因此，如果您急于想必，请仔细阅读并做出贡献：）

直到2020年11月10日，苹果公司都没有提供有关此体系结构的任何细节，除非您为此购买了devkit盒（一个装有A14芯片的苹果mini，它不是M1芯片，但我猜它足够接近），并签署了一个大型的保密协议。

通常，如果您绕开NDA，开源项目将以相反的方向尽可能快地运行，因此，如果您不喜欢这种情况，我认为抱怨采用openjdk或其他打包程序并不明智。和有关它的开源项目：）

幸运的是，现在已经淘汰了，不再需要NDA。我的假设是，一旦熟悉openjdk源代码的人使用基于M1的macos系统对其进行测试，就可以相当轻松地组合OpenJDK源代码的ARM分支+ macos-x64版本已经存在的macos位。这应该意味着一个月内应该在这里发布一个optaopenopenjdk macos-aarch64版本。

但是，开源。您没有付钱给他们，您没有合同，他们也不欠您。如果您希望速度更快，则可以做出贡献或捐赠请求。

更新：

  • Azul's M1 OpenJDK builds
  • Microsoft（是的）github source repo是针对AArch64上的MacOS的早期访问OpenJDK16构建。请注意，微软已经在AArch64的openjdk分支（基于ARM的Windows 10）上工作了一段时间，这可以追溯到：许多艰苦的工作已经完成。

答案 1 :(得分：9)

Azul在其网站的“下载”部分中提供了OpenJDK的MacOS ARM版本。我还没有尝试过它们，但是Azul是JDK的长期开发人员。

更新：解开Azul JDK的包装后，您必须在其中进行四处逛逛，直到找到System.out.println(data.getClass().getSimpleName()); // "String", "Integer", etc. 目录（假设您已下载jdk11），然后将其复制到zulu-11.jdk < / p>

答案 2 :(得分：6)

命令行方法（感谢 Homebrew 团队以及 @vladimir-kempik 和 JEP-391 分支上其他 openjdk 贡献者的辛勤工作）

# Install Homebrew
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# Install OpenJDK
brew install openjdk

验证是否已安装：

$(brew --prefix openjdk)/bin/java --version

验证它是否适用于 arm64 硬件：

file $(brew --prefix openjdk)/bin/java     
# /opt/homebrew/opt/openjdk/bin/java: Mach-O 64-bit executable arm64

注意：要在系统范围内安装 openjdk，请按照 Homebrew 提供的屏幕说明进行操作。

注意：在撰写本文时，Homebrew 会声称它正在安装 OpenJDK15，但实际上会安装 OpenJDK16。这是由于 Homebrew 中的 stable 打包规则造成的，一旦 Intel 包也被撞到 OpenJDK16，就会被排序。

答案 3 :(得分：5)

我正在使用Azul OpenJDK和Netbeans在新的Apple M1芯片上成功开发Java应用程序。

配置： zulu16.0.65-ea-jdk16.0.0-ea.24-macos_aarch64 Netbeans 12.1和Maven。

答案 4 :(得分：4)

请到 Azul 网站下载 dmg

https://www.azul.com/downloads/zulu-community/?os=macos&architecture=arm-64-bit&package=jdk

这将被放置在库中，一旦 IntelliJ 识别它，就可以运行了

答案 5 :(得分：3)

不仅仅是JEP-391。 有一个预览分支-https://github.com/openjdk/jdk-sandbox/tree/JEP-391-branch

一个人可以在Intel Mac或直接在Arm Mac上使用交叉编译来构建16-ea 而且运行正常

答案 6 :(得分：2)

Microsoft / Azul似乎是jep-391与Windows端口（jep-388）结合的主要推动力。他们有一个单独的github repository，实际上具有适用于macOS-aarch64的EA版本。

不确定与openjdk回购有什么确切关系。

答案 7 :(得分：2)

您可以下载Liberica JDK

https://bell-sw.com/pages/downloads/?os=macOS&architecture=ARM

在 M1 的 IDEA 中，JetBrains Runtime 也是原生的 (ARM64)。

答案 8 :(得分：1)

以下是安装 Oracle JDK 8 并从 rosetta 运行它的步骤 https://www.oracle.com/in/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html

  • 下载 macOSx64 版本
  • 尝试安装软件包时，如果 Rosetta 不存在，您将收到安装提示
  • 其余的安装步骤与任何其他软件包一样。

您可以通过打开终端并输入来验证它是否有效 java -version

答案 9 :(得分：1)

只是想说，虽然 azul jdk 原生在 m1 上运行并且速度很好，但仍然存在问题。尤其是一些java代码需要调用C++代码的时候。

例如，我是一名大数据开发人员。我开始在我的开发工作流程中使用 azul jdk。但我注意到某些测试在切换后开始失败。比如测试写入parquet/avro文件时失败，我想是因为parquet/avro有一些C++原生的东西，没有编译m1。

出于这个特定原因，我被迫使用非 m1 jdk，这很慢。那里没有问题。

以下是我在 azul 中遇到的错误示例，而在非 m1 jdk 中则没有：

- convert base 64 json back to rpo avro *** FAILED ***
  org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 10.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 10.0 (TID 14, localhost, executor driver): org.xerial.snappy.SnappyError: [FAILED_TO_LOAD_NATIVE_LIBRARY] no native library is found for os.name=Mac and os.arch=aarch64
        at org.xerial.snappy.SnappyLoader.findNativeLibrary(SnappyLoader.java:331)
        at org.xerial.snappy.SnappyLoader.loadNativeLibrary(SnappyLoader.java:171)
        at org.xerial.snappy.SnappyLoader.load(SnappyLoader.java:152)
        at org.xerial.snappy.Snappy.<clinit>(Snappy.java:47)
        at org.apache.avro.file.SnappyCodec.compress(SnappyCodec.java:43)
        at org.apache.avro.file.DataFileStream$DataBlock.compressUsing(DataFileStream.java:358)
        at org.apache.avro.file.DataFileWriter.writeBlock(DataFileWriter.java:382)
        at org.apache.avro.file.DataFileWriter.sync(DataFileWriter.java:401)
        at org.apache.avro.file.DataFileWriter.flush(DataFileWriter.java:410)
        at org.apache.avro.file.DataFileWriter.close(DataFileWriter.java:433)
        at org.apache.avro.mapred.AvroOutputFormat$1.close(AvroOutputFormat.java:170)
        at org.apache.spark.internal.io.SparkHadoopWriter.close(SparkHadoopWriter.scala:101)
        at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$1$$anonfun$12$$anonfun$apply$5.apply$mcV$sp(PairRDDFunctions.scala:1145)
        at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinallyAndFailureCallbacks(Utils.scala:1393)
        at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$1$$anonfun$12.apply(PairRDDFunctions.scala:1145)
        at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$1$$anonfun$12.apply(PairRDDFunctions.scala:1125)
        at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)
        at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:108)
        at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:335)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
 
Driver stacktrace:
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1499)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1487)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1486)
  at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
  at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1486)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:814)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:814)
  at scala.Option.foreach(Option.scala:257)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:814)
  ...
  Cause: org.xerial.snappy.SnappyError: [FAILED_TO_LOAD_NATIVE_LIBRARY] no native library is found for os.name=Mac and os.arch=aarch64
  at org.xerial.snappy.SnappyLoader.findNativeLibrary(SnappyLoader.java:331)
  at org.xerial.snappy.SnappyLoader.loadNativeLibrary(SnappyLoader.java:171)
  at org.xerial.snappy.SnappyLoader.load(SnappyLoader.java:152)
  at org.xerial.snappy.Snappy.<clinit>(Snappy.java:47)
  at org.apache.avro.file.SnappyCodec.compress(SnappyCodec.java:43)
  at org.apache.avro.file.DataFileStream$DataBlock.compressUsing(DataFileStream.java:358)
  at org.apache.avro.file.DataFileWriter.writeBlock(DataFileWriter.java:382)
  at org.apache.avro.file.DataFileWriter.sync(DataFileWriter.java:401)
  at org.apache.avro.file.DataFileWriter.flush(DataFileWriter.java:410)
  at org.apache.avro.file.DataFileWriter.close(DataFileWriter.java:433)

如您所见，它说： Cause: org.xerial.snappy.SnappyError: [FAILED_TO_LOAD_NATIVE_LIBRARY] no native library is found for os.name=Mac and os.arch=aarch64

我在谷歌上搜索了这个问题，他们说不幸的是，本机库是为更高版本的 Spark 编译的。

小心！

答案 10 :(得分：1)

您可以使用 sdkman 安装 Java JDK（请参阅 sdkman install）：

vim .sdkman/etc/config

编辑集sdkman_rosetta2_compatbile=false

之后您将看到与 M1 JDK 兼容的列表：

sdk list java

================================================================================
Available Java Versions
================================================================================
 Vendor        | Use | Version      | Dist    | Status     | Identifier
--------------------------------------------------------------------------------
 Azul Zulu     |     | 16.0.1       | zulu    |            | 16.0.1-zulu
               |     | 11.0.11      | zulu    |            | 11.0.11-zulu
               |     | 8.0.292      | zulu    |            | 8.0.292-zulu
 BellSoft      |     | 16.0.1       | librca  |            | 16.0.1-librca
               |     | 11.0.11      | librca  |            | 11.0.11-librca
               |     | 8.0.292      | librca  |            | 8.0.292-librca
 Java.net      |     | 18.ea.3      | open    |            | 18.ea.3-open
               |     | 18.ea.2      | open    |            | 18.ea.2-open
               |     | 18.ea.1      | open    |            | 18.ea.1-open
               |     | 17.ea.28     | open    |            | 17.ea.28-open
               |     | 17.ea.27     | open    |            | 17.ea.27-open
               |     | 17.ea.26     | open    |            | 17.ea.26-open
               |     | 17.ea.25     | open    |            | 17.ea.25-open
================================================================================

选择一个并使用命令 sdk install java IDENTIFIER 安装它，即：

sdk install java 8.0.292-zulu

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