LLVM-MinGW项目中ld.lld链接器崩溃问题分析与修复
2025-07-03 14:13:45作者:仰钰奇
在LLVM-MinGW工具链开发过程中,开发者报告了一个关于ld.lld链接器崩溃的问题。这个问题发生在使用LLVM 17.0.6版本时,当链接器尝试处理导出符号表时出现了异常。
问题现象
用户在使用LLVM-MinGW工具链进行链接时,ld.lld链接器在处理导出符号表的过程中发生了崩溃。从崩溃堆栈可以看出,问题出现在fixupExports函数中,具体是在计算字符串哈希值时出现了异常。
技术分析
通过分析崩溃堆栈,可以确定问题发生在链接器处理导出符号表的阶段。链接器在计算字符串哈希值时访问了非法内存地址,导致了段错误。这种类型的错误通常与以下几种情况有关:
- 字符串指针为空或指向无效地址
- 字符串长度计算错误
- 哈希表实现中的边界条件处理不当
问题复现与诊断
开发者提供了详细的复现步骤和重现包。通过使用-Wl,--reproduce=repro.tar参数,可以生成包含所有输入文件的归档包,这对于诊断链接器问题非常有价值。
值得注意的是,这个问题在常规构建中会出现,但在使用地址消毒器(Address Sanitizer)构建时却不会显现。这表明问题可能与内存访问的边界条件有关,而地址消毒器的内存布局可能掩盖了这个问题。
解决方案
经过深入分析,开发者确认这是一个上游LLVM项目中的问题,并在LLVM项目的问题跟踪系统中提交了详细报告。该问题最终在LLVM 18.1.0 RC 1版本中得到了修复。
验证结果
用户确认在使用clang-17构建的库中,该问题已经得到解决。这表明修复不仅适用于新版本,也向后兼容解决了旧版本中的问题。
经验总结
这个案例展示了开源协作解决问题的典型流程:从问题报告、复现包提供、技术分析到上游修复。对于类似链接器崩溃问题,开发者可以:
- 使用
--reproduce参数生成重现包 - 尝试不同构建方式(如使用地址消毒器)来缩小问题范围
- 关注上游项目的修复进展
LLVM-MinGW项目团队对问题的快速响应和专业处理,确保了工具链的稳定性和可靠性,为开发者提供了更好的使用体验。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
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
274
94
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1