Haskell语言服务器(HLS) 2.10.0.0版本与GHC 9.10+兼容性问题分析
在Haskell语言服务器(HLS) 2.10.0.0版本中,当使用GHC 9.10.1或更高版本进行构建时,生成的二进制分发包(bindist)会出现运行时依赖问题。这一问题主要影响基于Alpine Linux等使用musl libc的系统环境。
问题现象
当使用GHC 9.10.1或9.12.2构建HLS 2.10.0.0版本时,生成的haskell-language-server-wrapper可执行文件会动态链接到构建目录中的Haskell共享库。这些共享库路径被硬编码到可执行文件中,导致在安装到其他机器或不同目录后,程序无法找到所需的动态链接库。
具体表现为:
- 可执行文件体积显著减小(从约177MB降至约200KB)
- 运行时出现"Error loading shared library"错误
- ldd输出显示依赖的Haskell共享库指向临时构建路径
问题根源
此问题源于HLS项目在2.10.0.0版本中引入的一个变更,该变更启用了Cabal构建配置中的"executable-dynamic: True"选项。这一选项使得生成的可执行文件动态链接Haskell库,而非静态链接。
在GHC 9.10.1之前的版本中,这一配置似乎未完全生效,因此构建出的wrapper仍然是静态链接的。但从GHC 9.10.1开始,动态链接行为发生了变化,导致上述问题。
解决方案
目前有两种可行的解决方案:
-
修改构建配置:在构建时临时禁用动态链接选项,确保生成静态链接的可执行文件。这可以通过在构建脚本中添加适当的Cabal配置参数实现。
-
完善动态链接支持:确保动态链接的库文件被正确打包并安装到标准库路径中。这需要修改HLS的打包脚本,将所需的.so文件一并包含在分发包中,并设置正确的运行时库路径。
对于大多数用户而言,第一种方案更为简单可靠,因为它保持了与之前版本相同的行为模式,避免了动态链接带来的部署复杂度。
影响范围
此问题影响:
- 使用GHC 9.10.1或更高版本构建的HLS 2.10.0.0
- 主要影响musl libc环境(如Alpine Linux)
- 使用二进制分发包(bindist)进行部署的场景
值得注意的是,使用较旧GHC版本(如9.6.7或9.8.4)构建的HLS 2.10.0.0不受此问题影响。
最佳实践建议
对于需要跨机器部署HLS的用户,建议:
- 使用GHC 9.8.4或更早版本构建HLS 2.10.0.0
- 或等待HLS官方发布修复此问题的版本
- 若必须使用GHC 9.10+,可考虑手动修改构建配置,确保生成静态链接的可执行文件
此问题的出现提醒我们,在Haskell工具链升级过程中,特别是涉及链接器行为变更时,需要特别注意跨版本兼容性问题,确保构建产物在不同环境中的可移植性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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