首页
/ Kamailio项目从Makefile迁移到CMake的构建系统指南

Kamailio项目从Makefile迁移到CMake的构建系统指南

2025-07-01 13:26:45作者:宗隆裙

Kamailio作为一款高性能的SIP服务器,其构建系统已经从传统的Makefile迁移到了更现代的CMake系统。这一转变带来了构建方式的改变,本文将为开发者详细介绍新旧构建系统间的命令对应关系和使用技巧。

核心编译差异

在传统的Makefile系统中,简单的make命令仅编译Kamailio的核心部分。而在CMake系统中,默认的make命令会编译整个项目,包括所有模块。

如果开发者只需要编译核心部分,可以使用以下命令:

make kamailio

模块编译方式

编译单个模块

传统Makefile系统中编译单个模块(如acc模块)的命令:

make modules modules=src/modules/acc

在CMake系统中,可以直接使用模块名作为目标:

make acc

模块文档生成

CMake系统默认会在构建时自动生成模块的README文档。如果开发者希望仅在需要时生成文档,可以修改构建配置,将文档生成设为显式目标。之后可以通过特定命令手动生成文档:

make kamailio_docs

构建系统特性对比

  1. 目标名称变化

    • 核心编译目标从隐式的make变为显式的make kamailio
    • 模块编译从参数化方式变为直接目标方式
  2. 废弃功能

    • make static目标已被弃用,该功能在现代操作系统中已不再需要
  3. 文档处理

    • 文档生成从构建流程中分离,变为可选步骤
    • 更适合持续集成环境,避免不必要的文档重建

最佳实践建议

  1. 对于日常开发,建议使用make kamailio编译核心,再根据需要编译特定模块

  2. 模块开发者应熟悉直接使用模块名作为构建目标的新方式

  3. 文档修改后,应显式运行文档生成命令测试效果,但不要将生成的README文件提交到代码库

  4. 持续集成系统中可以跳过文档生成步骤以提高构建效率

通过理解这些构建系统的变化,开发者可以更高效地在Kamailio项目中进行开发和构建工作。CMake系统提供了更清晰的目标定义和更灵活的构建控制,虽然需要一定的学习成本,但长期来看能提高开发效率。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
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++
503
39
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
331
10
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
openHiTLSopenHiTLS
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
992
395
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
277
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
938
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70