OpenResty 1.25.3.1 在 CentOS 6 环境下编译 HTTP3 模块的解决方案
2025-05-17 07:12:58作者:裘旻烁
问题背景
在 CentOS 6 系统上使用 OpenResty 1.25.3.1 版本编译支持 HTTP3 功能时,开发人员可能会遇到一个特定的编译错误。这个错误与 ngx_http_lua 模块中的类型定义冲突有关,具体表现为 ngx_http_lua_co_ctx_t 类型的重复定义。
错误分析
编译过程中出现的核心错误信息如下:
In file included from ../ngx_lua-0.10.26/src/ngx_http_lua_util.h:19,
from ../ngx_lua-0.10.26/src/ngx_http_lua_log.c:15:
../ngx_lua-0.10.26/src/api/ngx_http_lua_api.h:25: error: redefinition of typedef 'ngx_http_lua_co_ctx_t'
../ngx_lua-0.10.26/src/ngx_http_lua_common.h:166: note: previous declaration of 'ngx_http_lua_co_ctx_t' was here
这个错误表明在 ngx_http_lua 模块中,ngx_http_lua_co_ctx_t 类型在两个不同的头文件中被重复定义。这种问题在较新版本的编译器中可能只是警告,但在 CentOS 6 默认的 GCC 4.4.7 版本中会被视为错误而终止编译。
解决方案
针对这个问题,可以通过修改源代码的方式解决。具体步骤如下:
- 首先,在
ngx_http_lua_api.h文件的开头部分添加对ngx_http_lua_common.h的包含指令:
sed -i "/Public API/ i#include \<..\/ngx_http_lua_common.h\>" build/ngx_lua-0.10.26/src/api/ngx_http_lua_api.h
- 然后,移除
ngx_http_lua_api.h中对ngx_http_lua_co_ctx_t的重复定义:
sed -i "s/ngx_http_lua_co_ctx_t;/;/" build/ngx_lua-0.10.26/src/api/ngx_http_lua_api.h
这两个修改确保了类型定义只出现一次,同时保持了必要的头文件包含关系。
技术细节
这个问题本质上是由 CentOS 6 较老的 GCC 版本对 C 语言标准的严格实现导致的。在 C99 标准中,typedef 的重复定义是不允许的,而较新的编译器对此更为宽松。ngx_http_lua_co_ctx_t 是一个用于协程上下文的结构体类型,在 Lua 模块的实现中扮演重要角色。
环境适配建议
虽然这个解决方案针对的是 CentOS 6 环境,但开发者在其他较老系统上遇到类似问题时也可以参考:
- 检查 GCC 版本是否过旧
- 确认 OpenSSL 使用的是支持 QUIC 的分支(如 quictls)
- 注意编译参数中路径设置是否正确
- 考虑升级到 CentOS 7 或更高版本以获得更好的编译器支持
总结
在老旧系统上编译新版本 OpenResty 时可能会遇到各种兼容性问题。通过理解错误本质并适当修改源代码,开发者可以成功在 CentOS 6 上构建支持 HTTP3 的 OpenResty。这种解决方案不仅解决了眼前的问题,也为处理类似环境下的其他编译问题提供了思路。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C030
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
426
3.26 K
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
335
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
265
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
266
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
1.22 K
667
🔥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
openEuler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。
C
25
30