Baresip项目测试中TLS证书读取问题分析
2025-07-07 11:37:33作者:袁立春Spencer
在构建和测试baresip 3.14.0版本时,开发人员遇到了一个与TLS证书读取相关的测试失败问题。这个问题出现在测试套件执行过程中,具体表现为无法读取指定的证书文件。
问题现象
测试执行时系统报告以下错误信息:
tls: Can't read certificate file: ./test/data/sni/other-cert.pem (0)
这个错误导致后续的test_call_sni测试用例失败,并返回"Invalid argument"错误。测试失败的根本原因是TLS模块初始化失败,因为无法加载所需的证书文件。
问题根源
经过分析,这个问题源于测试执行时的工作目录和相对路径处理方式。测试程序默认会尝试在当前目录下的./test/data/路径中查找测试数据文件,包括TLS证书文件。然而,在Fedora的构建系统中,构建过程采用了out-of-tree(源码外)构建方式,导致测试程序无法正确找到这些资源文件。
解决方案
针对这个问题,有两种可行的解决方法:
-
指定测试数据目录参数:在执行测试时,可以通过
-d参数明确指定测试数据目录的路径。例如:./test/selftest -d ../path/to/test/data这种方式最为可靠,因为它明确指出了测试数据的位置。
-
确保正确的工作目录:另一种方法是确保测试程序在正确的目录下执行,使得相对路径
./test/data能够正确解析。不过这种方法在复杂的构建系统中可能不够可靠。
深入分析
值得注意的是,直接执行redhat-linux-build/test/selftest会导致另一个问题——无法加载g711模块。这是因为模块加载路径也是基于相对路径的,当从不同目录执行程序时,模块加载器无法找到正确的共享库文件。
这个案例很好地展示了在构建系统中处理相对路径时可能遇到的典型问题。特别是在使用out-of-tree构建方式时,开发者需要特别注意资源文件的路径处理。
最佳实践建议
对于类似的项目测试环境设置,建议:
- 在构建脚本中明确指定测试数据目录的绝对路径
- 考虑将测试数据目录作为构建系统的一个配置选项
- 在测试程序中添加更详细的路径查找失败日志,便于问题诊断
- 文档中应明确说明测试执行的环境要求
通过采用这些措施,可以显著提高构建和测试过程的可靠性,特别是在复杂的构建环境中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
315
2.74 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
暂无简介
Dart
606
136
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
240
85
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310