Cromite项目构建空间优化:symbol_level参数的影响分析
2025-06-13 15:09:38作者:齐冠琰
在Chromium衍生项目Cromite的构建过程中,开发者发现了一个值得关注的空间占用问题。通过对比Vanilla Chromium构建和Cromite构建的空间使用情况,可以明显看出两者在磁盘占用上的显著差异。
构建空间占用对比
Vanilla Chromium构建结果显示,仅x64架构的目标构建就占用了61.4GB空间,其中主要分布在以下几个目录:
- clang_x64目录:23.5GB
- obj目录:16.0GB
- lib.unstripped目录:9.1GB
- thinlto-cache目录:9.1GB
相比之下,Cromite项目的构建空间占用明显减少:
- x64架构构建仅占用21GB
- 其中obj目录6.2GB
- lib.unstripped目录5.9GB
- thinlto-cache目录3.6GB
关键差异:symbol_level参数
经过深入分析,这种空间占用的巨大差异主要源于构建配置中的symbol_level参数设置。当该参数设置为2时(完整符号级别),会导致构建过程中生成大量调试符号信息,显著增加构建产物的体积。
调试符号信息对于开发阶段的调试工作非常重要,它包含了源代码与编译后二进制之间的映射关系、变量名、函数名等详细信息。然而,这些信息会大幅增加构建产物的体积,特别是在大型项目如Chromium及其衍生项目中,这种影响尤为明显。
优化建议
对于需要节省构建空间的情况,可以考虑以下优化策略:
-
降低symbol_level:将symbol_level设置为1或0可以显著减少构建产物体积,但会牺牲部分调试能力
-
使用分割调试信息:某些构建系统支持将调试信息单独存放,减少主构建目录的体积
-
定期清理构建缓存:特别是thinlto-cache等中间目录可以定期清理
-
选择性构建:只构建当前需要的目标架构,而非全架构构建
通过合理配置构建参数,开发者可以在调试需求和构建效率之间找到平衡点,有效管理构建过程中的磁盘空间使用。
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。C026
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
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
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
331
暂无简介
Dart
686
160
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
🔥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
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869