OSRM项目在Boost 1.87.0版本下的兼容性问题解析
2025-06-01 11:18:57作者:殷蕙予
背景介绍
OSRM(Open Source Routing Machine)是一个开源的高性能路线计算引擎,广泛应用于各种地图和导航服务中。该项目依赖于Boost C++库,特别是其中的Asio网络库组件。随着Boost 1.87.0版本的发布,OSRM项目遇到了编译失败的问题。
问题根源
Boost 1.87.0版本中移除了Asio组件中一些已被弃用的API接口,这些接口实际上自Boost 1.66.0版本起就被标记为废弃状态。具体来说,boost::asio::ip::tcp::resolver::query类已被移除,导致OSRM项目中使用了该类的代码无法编译。
技术细节分析
在OSRM的服务器组件实现中,原本使用以下方式创建TCP解析器查询:
boost::asio::ip::tcp::resolver::query query(address, port_string);
这种用法在Boost 1.87.0中已经不再被支持。根据Boost Asio的变更历史,正确的现代用法应该是直接使用解析器的resolve方法,并传入地址和端口字符串参数。
解决方案
针对这个问题,可以采用以下修改方案:
boost::asio::ip::tcp::endpoint endpoint = *resolver.resolve(address, port_string).begin();
这种修改方案具有以下优点:
- 使用了Boost Asio推荐的新API
- 代码更加简洁
- 兼容Boost 1.87.0及更高版本
- 向后兼容性良好,理论上也适用于较早的Boost版本
影响范围
这个问题影响所有使用Boost 1.87.0或更高版本构建OSRM项目的环境。从错误信息来看,主要影响的是OSRM的后端服务器组件,特别是处理TCP连接初始化的部分。
开发者建议
对于使用OSRM的开发者,建议采取以下措施:
- 如果必须使用Boost 1.87.0或更高版本,可以手动应用上述补丁
- 考虑在构建系统中添加对Boost版本的检查,确保使用兼容的版本
- 关注OSRM官方仓库的更新,及时获取官方修复
总结
随着开源库的不断演进,API的变更和废弃是常见现象。这次OSRM与Boost 1.87.0的兼容性问题提醒我们,在项目依赖管理中需要注意:
- 及时关注依赖库的重大变更
- 尽早替换被标记为废弃的API
- 在CI/CD流程中加入对新版本依赖库的测试
通过采用现代API和保持依赖更新,可以确保项目的长期可维护性和稳定性。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
8
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
暂无简介
Dart
637
145
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++
654
278
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
🎉 (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
1.12 K
629
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
75
99
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
385
3.74 K