Conan构建工具中依赖声明冲突导致的死锁问题解析
问题背景
在使用Conan构建工具时,开发者可能会遇到一种特殊的情况:当在同一个conanfile.py文件中以不同方式声明同一个依赖包时,会导致构建过程陷入死锁状态。这种情况通常发生在开发者无意中为同一个包设置了冲突的依赖声明。
问题重现
让我们通过一个典型示例来理解这个问题:
from conan import ConanFile
class DemoRecipe(ConanFile):
name = "test"
version = "1."
def requirements(self):
self.requires("cmake/3.31.6", build=True)
def build_requirements(self):
self.tool_requires("cmake/3.31.6", options={
"bad": True # 这个选项不需要是有效的
})
在这个例子中,开发者做了两件事:
- 在requirements()方法中声明cmake为构建依赖(build=True)
- 在build_requirements()方法中又通过tool_requires()声明了同一个cmake包,并添加了一个选项
问题现象
当运行上述配置时,Conan会在计算依赖图阶段陷入死锁状态,控制台会卡在类似以下输出:
======== Computing dependency graph ========
Graph root
cli
Requirements
test/1.#fbecceb6b2e0b7e8dc818d39256ca7aa - Cache
Build requirements
cmake/3.31.6#ed0e6c1d49bd564ce6fed1a19653b86d - Cache
问题根源分析
这个问题的根本原因在于Conan依赖解析机制中的一个特殊情况:
-
依赖特性冲突:当使用requires()和tool_requires()声明同一个包时,它们会设置不同的默认特性(如headers、libs、run等),导致Conan最初认为它们是不同的依赖。
-
选项的延迟评估:Conan在解析依赖时,会延迟评估选项的影响。当最终评估到shared=True选项时,它会强制设置run=True特性,这时两个声明实际上变成了相同的依赖。
-
Python OrderedDict的问题:在底层实现中,Python的OrderedDict在处理这种特殊情况时会陷入死循环,因为它无法正确处理具有相同键的字典项。
解决方案
Conan团队已经修复了这个问题,解决方案包括:
-
底层数据结构优化:将OrderedDict替换为Python原生的dict,因为现代Python版本中的dict已经是有序的,且能更好地处理这种情况。
-
最佳实践建议:
- 避免在requirements()方法中使用build=True声明构建依赖
- 应该统一在build_requirements()方法中使用tool_requires()
- 尽量避免在recipe中直接设置选项值,而应该通过profile文件来管理
开发者注意事项
为了避免遇到类似问题,开发者应该:
-
保持依赖声明的一致性:对于构建工具依赖,统一使用tool_requires()声明
-
理解依赖特性:了解requires()和tool_requires()在headers、libs、run等特性上的默认差异
-
谨慎使用选项:除非有特殊需求,否则避免在recipe中直接设置选项值
-
及时更新Conan版本:使用包含此修复的最新版本Conan
总结
这个案例展示了构建工具中依赖解析的复杂性,也提醒我们在使用构建工具时需要遵循最佳实践。Conan团队通过改进底层数据结构解决了这个问题,同时也为开发者提供了更清晰的依赖管理指导原则。理解这些原理有助于开发者编写更健壮、更高效的构建配置。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00