stress-ng项目中的32位架构LFS函数兼容性问题分析
2025-07-05 21:14:08作者:宣海椒Queenly
在构建stress-ng项目的过程中,开发者在32位架构(i586和arm)上发现了一个关于LFS(Large File Support)函数调用的兼容性问题。这个问题表现为在ELF文件验证时检测到使用了非LFS版本的__ppoll_chk函数,而不是预期的__ppoll64_chk函数。
问题背景
LFS(大文件支持)是Linux系统中处理大文件(超过2GB)的重要机制。在32位系统上,传统的系统调用可能无法正确处理大文件,因此需要专门的LFS版本。当验证工具检测到程序使用了非LFS版本的函数时,会发出警告,因为这可能导致程序在大文件处理上出现问题。
问题表现
在stress-ng版本0.17.04中,构建系统在32位架构上检测到以下问题:
- ELF验证工具报告错误:
./usr/bin/stress-ng: uses non-LFS functions: __ppoll_chk - 通过objdump工具分析,确实发现程序调用了
__ppoll_chk而非__ppoll64_chk
根本原因分析
经过深入调查,发现这个问题与GCC的_FORTIFY_SOURCE选项密切相关:
- 当使用
-D_FORTIFY_SOURCE=3时,问题会出现 - 当降级到
-D_FORTIFY_SOURCE=2时,问题消失 - 问题首次出现在0.17.04版本,而在之前的0.17.03版本中不存在
进一步分析表明,这是由于GCC的fortify功能在32位系统上默认选择了非LFS版本的函数实现。这可能是glibc的一个潜在问题,或者是在特定编译环境下的预期行为。
解决方案
项目维护者Colin Ian King迅速响应并提供了修复方案:
- 首先修复了Makefile中关于_FORTIFY_SOURCE标志的处理顺序问题
- 确保编译时先使用
-U_FORTIFY_SOURCE取消定义,再使用-D_FORTIFY_SOURCE=2重新定义 - 这种处理顺序避免了编译警告,同时解决了LFS函数调用问题
后续发展
值得注意的是,这个问题在后续版本中曾短暂重现,特别是在stress-ng 0.18.05版本中,当使用-D_FORTIFY_SOURCE=3时。这进一步证实了问题与fortify级别的关联性。不过,在0.18.06版本中问题再次消失,可能与编译器升级有关。
技术建议
对于在32位系统上构建类似项目的开发者,建议:
- 明确设置_FORTIFY_SOURCE级别为2而非3
- 确保编译标志的顺序正确:先取消定义再重新定义
- 定期检查ELF验证工具的反馈,确保没有意外的非LFS函数调用
- 在升级编译器版本后,重新验证此类问题是否已解决
这个问题展示了在32位系统开发中可能遇到的微妙兼容性问题,也体现了开源社区快速响应和解决问题的效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.87 K
暂无简介
Dart
671
155
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
309
🎉 (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
1.19 K
653
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1