Emacs Mac Port 在 Intel 芯片 MacOS 14.7 上原生编译卡住问题的分析与解决
2025-07-09 00:43:14作者:蔡丛锟
问题背景
在 MacOS 14.7 系统上使用 Homebrew 构建 Emacs Mac Port 时,当启用原生编译(native compilation)选项时,构建过程会在引导阶段(ELC+ELN)卡住。具体表现为构建进程CPU使用率最初很高,但约30秒后降为零,进程却不会退出,导致构建无法完成。
技术分析
原生编译流程
Emacs 的原生编译功能通过 libgccjit 实现,它允许将Emacs Lisp代码编译为机器码(ELN文件),而不仅仅是字节码(ELC文件)。构建过程分为几个关键阶段:
- 首先编译生成bootstrap-emacs可执行文件
- 使用bootstrap-emacs编译核心Lisp文件
- 在引导阶段生成ELC(字节码)和ELN(原生代码)文件
问题表现
在问题报告中,构建过程在生成以下文件的ELN版本时卡住:
- macroexp.elc
- cconv.elc
- bytecomp.elc
- byte-opt.elc
- comp-cstr.elc
- comp.elc
- loaddefs-gen.elc
- radix-tree.elc
这些文件都是Emacs Lisp编译系统的核心组件,它们的原生编译失败会导致整个构建过程无法继续。
根本原因
根据问题报告者的后续反馈,此问题与libgccjit库的版本有关。具体来说:
- 问题出现在libgccjit的某个旧版本(未明确指定)
- 升级到libgccjit 14.2.0_1版本后问题解决
这表明问题可能与libgccjit在Intel芯片上的特定版本存在兼容性问题,或者该版本中存在导致进程挂起的bug。
解决方案
对于遇到类似问题的用户,建议采取以下步骤:
-
确保libgccjit已更新到最新版本
brew upgrade libgccjit -
清理之前的构建尝试
brew cleanup -
重新尝试构建Emacs Mac Port
brew install --verbose emacs-mac --with-native-compilation
预防措施
为了避免类似问题,建议:
- 在构建前确保所有依赖项都是最新版本
- 监控构建过程中的CPU和内存使用情况
- 对于大型项目如Emacs的构建,考虑在性能较好的机器上进行
- 保持系统更新,特别是Xcode命令行工具
技术深度
原生编译是Emacs 29引入的重要特性,它通过以下方式提升性能:
- 将Lisp代码编译为机器码而非字节码
- 利用现代CPU的指令集优化
- 减少解释执行的开销
在MacOS上,这一过程依赖libgccjit作为JIT编译器后端。libgccjit是GCC编译器基础设施的一部分,专门为即时编译场景设计。当它与特定系统环境不兼容时,就可能导致构建过程中的各种异常行为。
总结
构建大型开源项目如Emacs时,依赖库的版本兼容性至关重要。本案例展示了libgccjit版本问题如何导致构建过程卡住,以及通过升级依赖解决问题的过程。对于开发者而言,这强调了保持开发环境更新的重要性,特别是在使用前沿功能如原生编译时。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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