深入分析llvm-mingw项目中的Clang编译崩溃问题
2025-07-03 15:45:13作者:邓越浪Henry
问题背景
在llvm-mingw项目中,用户报告了一个关于使用Clang编译器构建FFmpeg时出现的崩溃问题。这个问题特别在使用makepkg -sLf命令时出现,而在不使用这些参数时则能正常编译。该问题不仅影响llvm-mingw工具链,也影响标准的msys2 Clang工具链。
问题现象
编译过程中,Clang前端命令会因信号错误而失败,并产生以下关键错误信息:
Exception Code: 0xC0000005
[...]
make: *** [ffbuild/common.mak:81: libavcodec/adpcm.o] Segmentation fault
错误出现在处理多个源文件时,包括amfenc_h264.c、aliaspixenc.c和adpcm.c等。值得注意的是,这些崩溃不仅出现在特定功能的代码中,也出现在基础编解码器的通用代码中。
问题根源分析
经过深入调查,发现该问题具有以下特点:
- 参数相关性:问题仅在
makepkg -sLf参数组合下出现,去掉这些参数后编译正常 - 工具链无关性:影响llvm-mingw和标准msys2 Clang工具链
- 并发相关性:问题在多线程编译时出现,单线程(
make -j1)则不会 - 输出干扰:编译过程中会出现终端输出混乱和乱码现象
这表明问题可能与LLVM在多线程环境下的输出处理或资源竞争有关。特别是在使用-L参数(记录构建日志)时,LLVM的多个并行进程可能在对标准输出/错误流的访问上产生冲突。
解决方案
目前确认的有效解决方案是:
- 避免使用
-L参数进行构建 - 或者限制并行编译线程数(如使用
make -j1)
对于长期解决方案,可能需要:
- LLVM工具链对并行构建时的输出处理进行优化
- msys2环境对LLVM工具链的并行构建支持进行增强
技术建议
对于遇到类似问题的开发者,建议:
- 首先尝试去掉
-L参数进行构建 - 如果必须保留日志记录功能,可以尝试减少并行构建线程数
- 在复杂的构建环境中,考虑使用更稳定的GCC工具链作为替代方案
- 关注LLVM和msys2的更新,该问题可能会在未来版本中得到修复
这个问题展示了在复杂构建系统中,工具链、构建系统和环境配置之间微妙的交互关系,提醒开发者在遇到类似问题时需要从多个角度进行分析和验证。
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。C033
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
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-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
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
427
3.28 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
343
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
暂无简介
Dart
686
161
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
327
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
56
33
🔥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
🎉 (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
669