如何解决极狐GitLab 合并冲突?

极狐GitLab 是 GitLab 在中国的发行版,关于中文参考文档和资料有:

合并冲突 (BASIC ALL)

合并冲突发生在合并请求的两个分支(源分支和目标分支)对相同代码行进行了不同的修改。在大多数情况下,GitLab 能够自动合并这些更改,但当出现冲突时,你需要决定保留哪些更改。

要解决有冲突的合并请求,你必须执行以下操作之一:

  • 创建一个合并提交(merge commit)。
  • 通过变基(rebase)解决冲突。

极狐GitLab 通过在源分支中创建一个合并提交来解决冲突,而不将其合并到目标分支。然后,你可以审核和测试该合并提交,以确保它不包含任何意外的更改,并且不会破坏构建。

理解冲突块

当 Git 检测到一个需要你决定的冲突时,它会使用冲突标记来标记冲突块的开始和结束:

  • <<<<<<< HEAD 标记冲突块的开始。 你的更改会显示在这里。

  • ======= 标记你的更改的结束。 目标分支中的最新更改会显示在这里。

  • .>>>>>>> 标记冲突的结束。

要解决冲突,删除:

  • 你不想保留的冲突行版本。
  • 三个冲突标记:开始标记、结束标记,以及两个版本之间的 ======= 行。

你可以在用户界面中解决的冲突

你可以在 GitLab 用户界面中解决合并冲突,如果冲突文件符合以下条件:

  • 是非二进制文本文件。
  • 文件大小小于 200 KB,且已添加冲突标记。
  • 使用 UTF-8 兼容编码。
  • 不包含冲突标记。
  • 在两个分支中的路径相同。

如果文件不符合这些条件,你必须手动解决冲突。

解决冲突的方法

极狐GitLab 在用户界面中显示了可供解决的冲突,您也可以使用以下方法解决冲突:

  • 交互模式:适用于只需要选择保留哪一行版本的冲突。

  • 内联编辑器:适用于需要手动编辑以合并更改的复杂冲突。

  • 命令行:提供对复杂冲突的完全控制。有关更多信息,请参阅 从命令行解决冲突.。

交互模式

交互模式将目标分支合并到源分支,并根据你选择的更改进行合并。

使用交互模式解决合并冲突的步骤:

1.在左侧边栏,选择 搜索或前往 并找到你的项目。

2.选择 代码 > 合并请求 并找到相应的合并请求。

3.选择 概述,然后滚动到合并请求报告部分。

4.找到合并冲突消息,并选择 解决冲突

GitLab 显示一份包含合并冲突的文件列表。冲突的行会被高亮显示。

5.对于每个冲突,选择 使用我们的版本使用他们的版本 来标记你希望保留的冲突行版本。这个决定被称为 "解决冲突"

6.当你解决所有冲突后,输入 提交信息

7.选择 提交到源分支

内联编辑器

一些合并冲突更加复杂,你需要手动编辑行来解决它们。

合并冲突解决编辑器帮助你在 GitLab 中解决这些冲突:

1.在左侧边栏,选择 搜索或前往 并找到你的项目。

2.选择 代码 > 合并请求 并找到相应的合并请求。

3.选择 概述,然后滚动到合并请求报告部分。

4.找到合并冲突消息,并选择 解决冲突

GitLab 显示一份包含合并冲突的文件列表。

5.找到需要手动编辑的文件,并滚动到冲突块。

6.在该文件的标题栏中,选择 内联编辑 来打开编辑器。在这个例子中,冲突块从第 1350 行开始,到第 1356 行结束:

7.解决冲突后,输入 提交信息

8.选择 提交到源分支

变基

如果你的合并请求卡在 检查自动合并能力 的消息上,你可以:

  • 使用极狐GitLab UI 中的 /rebase 快速操作。

  • 使用 Git 进行变基。

要排查 CI/CD 管道问题,请参阅 调试 CI/CD 管道

使用快速操作进行变基

你可以通过 GitLab UI 使用 /rebase 快速操作 来进行变基。

先决条件:

  • 不存在合并冲突。
  • 你必须至少拥有源项目的 开发者角色
  • 如果合并请求位于一个 Fork 中,则该 Fork 必须允许 来自上游项目成员的提交

使用快速操作进行变基的步骤:

1.进入你的合并请求。

2.在评论中输入 /rebase。

3.选择 评论

极狐GitLab 将调度并执行该分支与默认分支的变基操作。

相关推荐
羽凌寒36 分钟前
图像对比度调整(局域拉普拉斯滤波)
人工智能·计算机视觉
大模型铲屎官37 分钟前
【Python-Day 14】玩转Python字典(上篇):从零开始学习创建、访问与操作
开发语言·人工智能·pytorch·python·深度学习·大模型·字典
关于不上作者榜就原神启动那件事37 分钟前
git版本控制学习
git·学习
一点.点41 分钟前
计算机视觉的简单介绍
人工智能·深度学习·计算机视觉
量子-Alex42 分钟前
【目标检测】【Transformer】Swin Transformer
人工智能·目标检测·transformer
GISer_Jing43 分钟前
AI知识梳理——RAG、Agent、ReAct、LangChain、LangGraph、MCP、Function Calling、JSON-RPC
人工智能
Stara05112 小时前
基于多头自注意力机制(MHSA)增强的YOLOv11主干网络—面向高精度目标检测的结构创新与性能优化
人工智能·python·深度学习·神经网络·目标检测·计算机视觉·yolov11
YuSun_WK2 小时前
目标跟踪相关综述文章
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
一切皆有可能!!2 小时前
RAG数据处理:PDF/HTML
人工智能·语言模型
kyle~2 小时前
深度学习---知识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)
人工智能·深度学习