解决conda安装包时出现的UnsatisfiableError问题

BUG：

事情发生的原因：
由于使用的linux机器和GLIBC版本较老，导致使用conda安装trim-galore时出现了以下报错：

[xxx@xxx bin]$ conda install trim-galore
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: / 
Found conflicts! Looking for incompatible packages.                                      failed                                                                                     / 

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with each other:

Output in format: Requested package -> Available versionsThe following specifications were found to be incompatible with your system:

  - feature:/linux-64::__glibc==2.17=0
  - python=3.9 -> libgcc-ng[version='>=11.2.0'] -> __glibc[version='>=2.17']

Your installed version is: 2.17

系统版本和GLIBC版本

# uname -a
Linux 01 3.10.0-1160.el7.x86_64 #1 SMP Mon Oct 19 16:18:59 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64

# ldd --version
ldd (GNU libc) 2.17
Copyright (C) 2012 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

---

解决方案

错误分析

错误表明是__glibc（GNU C库）的版本冲突，系统上安装的是2.17，而某些软件包需要更高版本的__glibc（例如>=2.17或更高）。

故可以尝试以下方案：

1. 升级GLIBC版本
2. 降级python版本
3. 可以尝试用pip或者手动安装等方式
4. 第三种方式偶然见看到，最终解决也是使用的这种方式

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尝试方案一 升级GLIBC

升级的代码如下：

wget http://ftp.gnu.org/gnu/libc/glibc-2.28.tar.gz
tar -xvzf glibc-2.28.tar.gz
cd glibc-2.28
mkdir build
cd build
../configure --prefix=/opt/glibc-2.28
make -j$(nproc)
sudo make install
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/glibc-2.28/lib:$LD_LIBRARY_PATH

但是由于系统比较老吧，在检测环境和配置时（…/configure）出现以下报错：

···
checking if gcc is sufficient to build libc... yes
checking for nm... nm
checking for python3... python3
configure: error: 
*** These critical programs are missing or too old: make
*** Check the INSTALL file for required versions.

报错显示make工具版本过旧，那接着升级make吧

wget http://ftp.gnu.org/gnu/make/make-4.3.tar.gz
tar -xvzf make-4.3.tar.gz
cd make-4.3
./configure
make
sudo make install

成功将make版本升级：GNU Make 3.82 ——> GNU Make 4.3

但是我又返回升级glibc时仍然报错：
These critical programs are missing or too old: make
Check the INSTALL file for required versions.

遂懒得再弄了。

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尝试方案二 降级python版本

没有尝试，有兴趣的小伙伴自行尝试

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尝试方案三 pip等其他方式安装

据我所知，conda对包的管理更加严格，所以很多情况下，conda安装不了的包使用pip可以轻松安装。当然pip毕竟只是针对于python包的管理工具，而conda范围更广，可以适用于R、C++等包的安装。

如果你下载的包无法用pip安装（比如trim-galore），可以考虑使用其他的手动安装方式。

在这里我也没有尝试这种方式，有兴趣的小伙伴自行尝试。

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尝试方案四 可能是channel的问题

启发我的原文：conda-glibc-dependency-conflict

原文是这么说的：

I strongly suspect that the issue was caused by a mixture of packages from conda-forge and Anaconda default channels in the same environment. According to conda developers, this is considered a bad practice. Once I have changed it around to using conda-forge only, the problems went away.

我的condarc配置如下：

channels:
  - https://conda.anaconda.org/IBMDecisionOptimization/linux-64
  - http://conda.anaconda.org/dranew
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

最终使用下面一行代码，就成功安装了。

conda install -c conda-forge trim-galore

思考

conda使用不同的源（defaults和conda-forge等）来提供不同的包，而这些包可能具有不同的版本、依赖关系和构建方式。混合使用多个通道可能会导致以下问题：

• 版本不一致：有时同一个包在不同的通道中会有不同的版本号，可能会导致依赖关系的不匹配。
• 编译选项不同：某些包可能在不同的源上采用了不同的编译选项，导致兼容性问题。
• 优先级问题：conda默认按照配置文件中列出的顺序优先安装包，如果通道顺序不当，conda可能会安装不兼容的版本。

conda的开发者强烈建议不要混合使用多个通道，尤其是defaults和conda-forge，因为这可能会导致版本冲突和依赖问题。所以我后续修改了condarc的文件：

channels:
  - conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud