ring项目中的预生成文件存储策略探讨
2025-06-17 16:27:04作者:郜逊炳
ring作为一个重要的加密库项目,在发布到crates.io时存在一个特殊现象:发布包中包含了一些不在Git仓库中的预生成文件。这种情况虽然技术上可行,但从软件供应链安全和开发体验角度来看,存在一些值得探讨的问题。
问题背景
ring项目在构建过程中会生成一些必要的文件,这些文件没有包含在Git仓库中。当用户直接从crates.io安装时不会遇到问题,但如果用户尝试从源代码构建(比如通过crates-io.patch方式),就可能遇到构建失败的情况。特别是在Mac Catalyst等特殊平台上,预生成文件的缺失会导致构建过程出现问题。
技术考量
从软件工程最佳实践来看,Git仓库通常只包含源代码而不包含生成文件。但ring项目的特殊情况提出了几个值得思考的技术点:
- 供应链安全:安全审计工具通常需要验证发布包内容与源代码的一致性,缺少预生成文件会影响这种验证
- 开发体验:从源代码构建时缺少必要文件会导致构建失败
- 发布一致性:确保所有用户获取到相同构建结果的重要性
解决方案探讨
项目所有者提出了一个系统性的解决方案,主要包含以下几个关键点:
- 分离仓库策略:创建专门的
ring-packaged-crate仓库,每个发布版本对应一个提交 - 自动化发布流程:通过
mk/release.sh脚本自动生成发布包并创建PR到打包仓库 - 验证机制:提供
mk/verify-packaged.sh脚本验证打包内容与源代码的一致性 - CI集成:通过GitHub Actions自动执行验证
- 文档完善:详细记录供应链完整性设计方案
技术实现细节
该方案在技术实现上考虑了多个方面:
- 版本对应:打包仓库的每个提交都会记录对应的源代码仓库commit hash
- 临时文件管理:通过Cargo.toml配置排除临时生成文件
- Git优化:使用
.gitattributes标记生成文件,避免影响GitHub统计 - 完整性验证:用户可以自行运行验证脚本确认发布包内容
对开发者的影响
这一改进将带来以下好处:
- 更好的供应链安全:安全审计工具可以直接验证发布内容
- 更可靠的构建:开发者从源代码构建时不再依赖生成步骤
- 更透明的发布:每个发布版本都有完整对应的Git记录
总结
ring项目面临的这个问题展示了在实际开发中,有时需要在"纯粹"的版本控制实践和实际需求之间做出权衡。通过创建专门的打包仓库并建立自动化验证流程,可以在保持开发流程清晰的同时,满足安全审计和开发体验的需求。这种解决方案也为其他类似项目提供了有价值的参考。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
493