Clangd在Ubuntu Jammy Nightly版本中与SublimeText LSP-clangd插件崩溃问题分析
2025-07-08 23:50:17作者:钟日瑜
问题现象
近期有用户报告在使用Ubuntu Jammy Nightly版本的Clangd时,配合SublimeText的LSP-clangd插件会出现崩溃问题。崩溃发生时,Clangd会输出详细的堆栈跟踪信息,并提示用户提交错误报告。这个问题主要出现在处理C++项目文件时,特别是在构建AST(抽象语法树)的过程中。
崩溃原因分析
从崩溃日志中可以发现,问题主要出现在Clangd执行boost-use-ranges这个Clang-Tidy检查时。具体表现为:
- 在StringMapImpl::LookupBucketFor函数中发生崩溃,这通常与字符串哈希表的查找操作有关
- 崩溃发生在AST构建阶段,特别是当Clangd尝试为代码文件生成诊断信息时
- 问题与IntrusiveRefCntPtr(侵入式引用计数指针)的使用有关
技术背景
Clangd是LLVM项目中的语言服务器,为C/C++代码提供智能提示、代码补全等功能。它内部集成了Clang-Tidy静态分析工具,用于检查代码质量。boost-use-ranges是其中一个专门针对Boost库使用的检查规则。
IntrusiveRefCntPtr是LLVM中一种特殊的智能指针实现,它使用侵入式引用计数,意味着引用计数存储在对象本身而非指针中。这种设计在某些场景下性能更好,但也更容易出现引用计数管理问题。
解决方案
目前已知的解决方案是:
- 临时禁用
boost-use-ranges检查 - 可以通过修改Clangd配置来实现
具体操作是在Clangd配置文件中添加以下内容:
Diagnostics:
ClangTidy:
Checks: -boost-use-ranges
预防措施
对于开发者来说,可以采取以下预防措施:
- 定期更新Clangd到最新稳定版本
- 在关键开发环境中使用经过充分测试的发布版本而非Nightly版本
- 关注LLVM项目的issue跟踪系统,及时了解已知问题的修复情况
- 对于大型C++项目,考虑逐步引入Clang-Tidy检查,而非一次性启用所有检查
总结
这个问题展示了即使是成熟的工具链如Clangd,在特定配置和使用场景下也可能出现意外行为。理解工具的内部工作原理和配置选项对于快速定位和解决问题至关重要。对于遇到类似问题的开发者,建议首先尝试禁用可疑的检查规则,并及时向社区反馈问题。
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
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
275
97
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
3.43 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