julia

SJTUG 目前提供了 Julia 的官方包注册表 General 镜像来加速 Julia 包的安装。

关于 Julia 的安装,请使用 julia-releases 镜像。

注:本镜像的使用需要 Julia v1.4.0 或更新的版本。

使用方式

只需要设置环境变量 JULIA_PKG_SERVER=https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/julia 即可切换镜像。若成功切换镜像,则能通过 versioninfo() 查询到相关信息,例如:

julia> versioninfo()
Julia Version 1.5.0
Commit 96786e22cc (2020-08-01 23:44 UTC)
Platform Info:
  OS: macOS (x86_64-apple-darwin18.7.0)
  CPU: Intel(R) Core(TM) i9-9880H CPU @ 2.30GHz
  WORD_SIZE: 64
  LIBM: libopenlibm
  LLVM: libLLVM-9.0.1 (ORCJIT, skylake)
Environment:
  JULIA_PKG_SERVER = https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/julia

若不设置该环境变量则默认使用官方服务器 pkg.julialang.org 作为上游。本镜像站是其国内服务器的数据上游之一。

临时使用

不同系统和命令行下设置环境变量的方式各不相同,在命令行下可以通过以下方式来临时修改环境变量

  • Linux Bash: export JULIA_PKG_SERVER=https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/julia
  • Windows Powershell: $env:JULIA_PKG_SERVER = 'https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/julia'

也可以利用 JuliaCN 社区维护的中文本地化工具包 JuliaZH 来进行切换:

using JuliaZH # 在 using 时会自动切换到国内的镜像站
JuliaZH.set_mirror("SJTUG") # 也可以选择手动切换到 BFSU 镜像
JuliaZH.mirrors # 查询记录的上游信息

永久使用

不同系统和命令行下永久设定环境变量的方式也不相同,例如 Linux Bash 下可以通过修改 ~/.bashrc 文件实现该目的:

# ~/.bashrc
export JULIA_PKG_SERVER=https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/julia

此外,这里再提供一种针对 Julia 的全平台通用的方式:$JULIA_DEPOT_PATH/config/startup.jl ( 默认为 ~/.julia/config/startup.jl ) 文件定义了每次启动 Julia 时都会执行的命令,编辑该文件,添加以下内容即可:

# ~/.julia/config/startup.jl
ENV["JULIA_PKG_SERVER"] = "https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/julia"

也可以选择使用 JuliaZH 来一键修改/创建 startup.jl 文件:

julia> JuliaZH.generate_startup("SJTUG")
┌ Info: 添加 PkgServer
│   服务器地址 = "https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/julia"
└   配置文件 = "/root/.julia/config/startup.jl"

若要临时禁止,可以通过 julia --startup-file=no 来取消执行 startup.jl 文件。

常见问题

加快 Conda.jl 相关操作的速度

Conda.jl 的加速分为两部分:

  • conda 的安装:如果系统中没有找到 conda 的话,Conda.jl 会下载并安装一份 miniconda。如果这一步下载非常缓慢的话,你可以提前从 BFSU 镜像站下载并安装 anaconda,然后通过设置环境变量 CONDA_JL_HOME=$HOME/anaconda3 来指定 Conda.jl 所使用的conda,这样就避免重复下载 miniconda. ($HOME/anaconda3是 anaconda3 的默认安装位置,你可能需要根据具体情况进行调整。)
  • conda add 等操作的加速:这个只需要配置 anaconda 镜像源即可,即修改 ~/.condarc 文件。具体的配置可以查看镜像站中 anaconda 镜像的使用说明。

为什么有些包的下载还是很慢?

有两类数据不会被镜像:

  • deps/build.jl 文件中硬编码的下载地址,例如 GR.
  • Artifacts.toml 中没有给出 download 项的资源, 例如 TestImages.

在安装包含这两类数据的包时,其数据依然是从原始地址进行下载,因此若网络不稳定则可能会在 build 阶段报错。

为什么注册表还是从原地址下载?

Julia v1.4.0 之前的版本采用的是 git clone 的方式拉取注册表。为了保持兼容性,如果现有的注册表是一个完整的 git 仓库的话, 那么即使设置了 PkgServer 作为上游镜像也依然会通过 git 来进行更新,换句话说,不会通过镜像站来下载注册表数据。

以默认注册表 General 为例,只需要手动将其重置到镜像站即可:

  1. 删除当前注册表:(@v1.4) pkg> registry rm General
  2. 从镜像站重新下载数据:(@v1.4) pkg> registry add General

为什么有些包还是从原地址下载?

镜像站只镜像注册表中记录的包,因此如果某些包是通过指定 URL 的方式来安装的话,那么该包的更新不会从镜像站进行下载。 这常见于那些还未注册的包及其版本,例如:

]add Flux#master
]add https://github.com/FluxML/Flux.jl.git
Pkg.add(PackageSpec(url="https://github.com/FluxML/Flux.jl.git"))
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