MbedTLS项目中的TF-PSA-Crypto配置系统实现分析
背景与需求
在MbedTLS项目的代码库拆分计划中,开发团队决定将原本集中在mbedtls_config.h文件中的配置选项进行重新组织。具体来说,除了TLS和x509相关的配置选项外,其他所有加密相关的配置都将被迁移到一个新的配置文件crypto_config.h中,这个文件最终将被重命名为tf_psa_crypto_config.h。
这种架构调整的主要目的是实现更好的模块化设计,使TF-PSA-Crypto组件能够拥有自己独立的配置系统,而不是与MbedTLS主项目的配置混在一起。这种分离有助于提高代码的可维护性和可扩展性。
技术实现方案
为了实现这一目标,开发团队需要为TF-PSA-Crypto创建一个新的配置脚本config.py,其功能类似于MbedTLS主项目中现有的config.py脚本,但需要针对TF-PSA-Crypto的特点进行定制。
关键设计考虑
-
适配器选择:新的config.py脚本将不包含
crypto、crypto_baremetal和crypto_full适配器,因为这些适配器是MbedTLS主项目特有的。 -
配置宏前缀:需要明确定义配置宏的前缀规则,确保与MbedTLS主项目的配置宏区分开来,避免命名冲突。
-
配置项分类:需要合理划分配置项的不同类别(sections),使配置系统结构清晰、易于管理。
实现步骤
-
定义配置宏前缀:确定TF-PSA-Crypto特有的宏前缀,例如可能使用
TF_PSA_CRYPTO_作为前缀,以区别于MbedTLS主项目的MBEDTLS_前缀。 -
配置项分类:将配置项按照功能模块进行分类,如:
- 基础加密算法配置
- 安全协议配置
- 性能优化配置
- 平台适配配置
- 调试与日志配置
-
脚本功能实现:开发config.py脚本,提供以下功能:
- 配置项的解析与验证
- 配置文件的生成
- 配置依赖关系的检查
- 配置冲突的检测与解决
-
与构建系统集成:确保新的配置系统能够与现有的构建系统无缝集成,支持各种构建场景和平台。
技术挑战与解决方案
配置项迁移的兼容性
在将配置项从mbedtls_config.h迁移到tf_psa_crypto_config.h的过程中,需要确保不影响现有项目的构建和使用。解决方案包括:
- 提供过渡期的兼容层,暂时保留部分关键配置项在两个文件中
- 开发迁移工具,帮助用户自动将现有配置迁移到新系统
- 提供详细的迁移指南和示例
配置系统的灵活性
TF-PSA-Crypto可能需要支持多种不同的使用场景,从资源受限的嵌入式设备到高性能服务器。解决方案包括:
- 实现多级配置预设(如最小配置、标准配置、完全配置)
- 支持模块化的配置组合
- 提供细粒度的配置选项,允许用户精确控制功能集和资源使用
跨平台支持
确保配置系统能够在不同平台和工具链上正常工作。解决方案包括:
- 抽象平台相关部分,提供统一的配置接口
- 测试主流平台和工具链的兼容性
- 提供平台特定的配置示例和最佳实践
实施建议
- 分阶段实施:先实现基本功能,再逐步添加高级特性
- 充分测试:建立全面的测试用例,覆盖各种配置组合和使用场景
- 文档完善:编写详细的用户指南和开发者文档
- 社区参与:收集用户反馈,持续改进配置系统
总结
TF-PSA-Crypto配置系统的实现是MbedTLS项目架构演进的重要一步。通过建立独立的配置系统,不仅可以提高代码的模块化程度,还能为未来的功能扩展奠定基础。开发团队需要仔细规划配置项的组织方式、命名规则和功能边界,确保新系统既灵活又易于使用。同时,良好的向后兼容性和详细的迁移支持将帮助现有用户平滑过渡到新的配置系统。
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。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00