Pika项目在CentOS 7上编译Debug版本的问题解决
2025-06-04 13:59:12作者:曹令琨Iris
在CentOS 7环境下编译Pika项目的Debug版本时,开发者可能会遇到一些编译错误。本文将详细介绍如何正确地在CentOS 7系统上编译带有AddressSanitizer支持的Pika Debug版本。
问题背景
Pika是一个高性能的NoSQL数据库,兼容Redis协议。在开发过程中,为了调试和检测内存问题,开发者通常会编译Debug版本并启用AddressSanitizer工具。然而在CentOS 7环境下,直接编译可能会失败。
环境准备
首先需要准备CentOS 7的编译环境,以下是必要的依赖安装步骤:
-
安装基础工具链:
yum install -y wget git autoconf centos-release-scl gcc -
安装开发工具集:
yum install -y devtoolset-10-gcc devtoolset-10-gcc-c++ devtoolset-10-make devtoolset-10-bin-util -
安装LLVM工具链:
yum install -y llvm-toolset-7 llvm-toolset-7-clang tcl which -
安装较新版本的CMake:
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.26.4/cmake-3.26.4-linux-x86_64.sh bash ./cmake-3.26.4-linux-x86_64.sh --skip-license --prefix=/usr
关键依赖安装
编译Debug版本时,必须安装AddressSanitizer相关的开发库:
yum install devtoolset-10-libasan-devel
这个库提供了AddressSanitizer运行时的支持,缺少它会导致编译失败。
编译步骤
-
设置环境变量:
export PATH=/opt/rh/devtoolset-10/root/usr/bin/:$PATH -
生成构建文件:
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DUSE_PIKA_TOOLS=OFF -DCMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG=-fsanitize=address -
开始编译:
cmake --build build --config Debug -j8
注意事项
-
确保所有依赖都已正确安装,特别是devtoolset-10-libasan-devel这个关键包。
-
在容器环境中编译时,可能需要使用--privileged参数来获得足够的权限。
-
如果遇到其他编译错误,可以尝试清理构建目录后重新生成构建文件。
通过以上步骤,开发者应该能够在CentOS 7环境下成功编译出带有AddressSanitizer支持的Pika Debug版本,便于后续的调试和内存问题检测工作。
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
184
197
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
480
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
276
97
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
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210