QuickJS-NG 项目在 Windows 平台实现原生模块加载支持的技术解析
2025-07-10 04:20:15作者:宣海椒Queenly
背景介绍
QuickJS-NG 作为一款轻量级 JavaScript 引擎,其模块系统设计精巧,但在 Windows 平台上的原生模块加载支持一直是个技术空白。本文将深入探讨如何在 Windows 系统上实现与 Unix 系统类似的原生模块加载功能。
技术实现方案
在 Windows 平台上实现原生模块加载,需要解决的核心问题是动态链接库的加载机制差异。Unix 系统使用 dlopen、dlsym 和 dlclose 这一套 API,而 Windows 则提供了不同的系统调用:
- 动态库加载:使用
LoadLibraryW替代 Unix 的dlopen - 符号查找:使用
GetProcAddress替代 Unix 的dlsym - 资源释放:使用
FreeLibrary替代 Unix 的dlclose
关键技术点
1. 模块文件扩展名处理
Windows 平台传统上使用 .dll 作为动态链接库的扩展名,这与 Unix 常用的 .so 形成差异。在实现中需要特别注意:
- 保持与平台一致的命名约定
- 不强制支持
.node扩展名(Node.js 的约定) - 确保模块查找逻辑与平台特性相符
2. 路径搜索策略
与 Unix 系统不同,Windows 平台的模块搜索策略应当:
- 直接使用指定的路径进行加载
- 不实现复杂的回退机制(如
./fib-${platform}-${arch}.so) - 保持加载逻辑的简洁性和确定性
3. 测试验证
为确保功能的可靠性,需要建立完善的测试体系:
- 基于现有测试框架进行扩展
- 添加 Windows 平台特定的测试用例
- 验证模块加载、符号解析和资源释放的全流程
实现效果验证
通过实际测试案例可以验证该实现的可行性:
- 编译生成 QuickJS-NG 的核心组件(qjsc、qjs)
- 构建示例原生模块(如 fib 模块)
- 执行测试脚本验证模块功能
测试结果表明,Windows 平台已能成功加载并执行原生模块中的函数,实现了与 Unix 平台一致的功能体验。
技术展望
虽然当前实现已满足基本功能需求,但仍有一些优化方向值得探索:
- 模块版本管理:支持多版本模块的并行加载
- 错误处理增强:提供更详细的加载失败信息
- 性能优化:减少模块加载时的资源开销
- 安全加固:增强模块加载的安全性检查
总结
QuickJS-NG 在 Windows 平台实现原生模块加载支持,不仅填补了跨平台兼容性的重要空白,也为开发者提供了更统一的使用体验。这一技术实现遵循了各平台的惯例,同时保持了 QuickJS 轻量高效的设计哲学,为 JavaScript 生态的跨平台发展提供了有力支持。
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
177
195
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++
647
263
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
270
93
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
378
3.33 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