scrcpy项目编译问题分析与解决方案:GLIBC符号缺失问题
问题背景
在Linux Mint 21.3系统上手动构建scrcpy 2.5版本时,开发者遇到了编译链接阶段的错误。错误信息显示存在未定义的符号引用,特别是exp@@GLIBC_2.29
符号无法找到。这个问题发生在使用gcc 11.4.0和meson 0.61.2构建工具链的环境中。
错误现象分析
编译过程在链接阶段失败,具体错误表现为:
/usr/bin/ld: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libswresample.a(dither.o): undefined reference to symbol 'exp@@GLIBC_2.29'
/usr/bin/ld: /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6: error adding symbols: DSO missing from command line
这表明链接器在尝试链接静态库libswresample.a时,无法找到数学库中的exp函数实现。值得注意的是,其他FFmpeg组件如libavformat、libavcodec等都是动态链接的,唯独libswresample被静态链接。
根本原因
经过深入分析,问题根源在于几个方面:
-
静态链接与动态链接混合问题:系统默认配置导致libswresample被静态链接,而其他库则是动态链接,这种混合链接方式容易导致符号解析问题。
-
数学库缺失:链接命令中缺少了数学库(-lm)的显式链接,而libswresample.a需要数学库中的函数实现。
-
pkg-config配置问题:检查libswresample.pc文件发现,虽然私有依赖项中列出了数学库(-lm),但主依赖项中未包含,导致构建系统未能正确添加数学库到链接命令。
解决方案探索
方案一:禁用LTO优化
最初尝试通过修改构建脚本,禁用链接时优化(LTO):
-meson setup "$BUILDDIR" --buildtype=release --strip -Db_lto=true \
+meson setup "$BUILDDIR" --buildtype=release --strip \
这一修改虽然改变了构建参数,但未能解决根本问题。
方案二:检查库文件配置
进一步检查发现系统同时存在静态和动态版本的libswresample:
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libswresample.a
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libswresample.so.3
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libswresample.so.3.9.100
pkg-config文件显示:
Libs: -L${libdir} -lswresample
Libs.private: -lm -lsoxr
这表明数学库被列为私有依赖,构建系统可能未正确处理这种依赖关系。
方案三:系统升级
最终通过升级到Linux Mint 22解决了问题,这表明:
- 新版本系统提供了更新的库版本和更完善的依赖配置
- 构建工具链的更新可能修正了链接器行为
- 依赖关系管理在新系统中更加健壮
技术要点总结
-
混合链接风险:同时使用静态和动态链接库时需要特别注意符号解析问题,确保所有依赖项都被正确处理。
-
数学库的特殊性:数学函数通常位于单独的libm库中,需要显式链接(-lm),特别是在静态链接场景下。
-
pkg-config的作用:构建系统依赖.pc文件获取库的链接信息,配置不当会导致链接错误。
-
系统版本影响:较旧的系统版本可能存在库版本不兼容或配置问题,升级系统可以解决这类底层依赖问题。
最佳实践建议
对于需要在Linux系统上构建多媒体相关项目的开发者:
- 优先使用系统提供的动态链接库,避免静态链接带来的复杂依赖问题
- 确保构建环境完整,特别是数学库等基础依赖
- 检查.pc文件配置,确认所有必要的依赖项都已包含
- 考虑使用较新的系统版本,以获得更好的兼容性和工具链支持
- 当遇到类似链接错误时,可尝试显式添加缺失的库到链接命令
通过理解这些底层构建机制,开发者可以更有效地解决类似scrcpy这样的多媒体项目的编译问题。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0110AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









