OpenRazer项目在Linux 6.14内核下的驱动编译问题分析
2025-06-17 18:30:40作者:苗圣禹Peter
问题背景
OpenRazer是一个开源项目,它为Razer外设提供了Linux系统下的驱动支持。近期在Linux 6.14内核版本中,用户报告了驱动模块编译失败的问题。这个问题主要影响使用ArchLinux/CachyOS发行版的用户。
技术分析
编译错误的核心在于内核API的变更。具体错误信息显示,在razermouse_driver.c文件中,device_find_child()函数的调用出现了类型不匹配的问题:
error: incompatible function pointer types passing 'int (struct device *, void *)' to parameter of type 'device_match_t' (aka 'int (*)(struct device *, const void *)')
这个错误源于Linux 6.14内核中device_find_child()函数的回调函数签名发生了变化。在6.14之前,回调函数的第二个参数是void *类型,而现在变为了const void *类型。
解决方案
为了解决这个兼容性问题,OpenRazer项目采用了内核版本条件编译的方式。具体修改是在razermouse_driver.c文件中添加了版本检测逻辑:
- 添加了
#include <linux/version.h>头文件 - 使用
#if LINUX_VERSION_CODE >= KERNEL_VERSION(6, 14, 0)条件判断 - 为6.14及以上内核版本使用
const void *参数类型 - 为旧版本内核保留原来的
void *参数类型
这种解决方案既保证了在新内核下的兼容性,又不会影响旧内核版本的编译。
技术影响
这种内核API变更反映了Linux内核开发中对代码安全性和稳定性的持续改进。const限定符的加入有助于防止意外修改指针指向的数据,提高了代码的健壮性。
对于驱动开发者来说,这种变化提醒我们需要:
- 密切关注内核API的变更
- 在代码中做好版本兼容性处理
- 理解内核开发中的最佳实践变化
用户建议
对于遇到此问题的用户,建议:
- 更新到包含此修复的最新OpenRazer版本
- 如果自行编译,可以应用上述补丁
- 关注项目更新,及时获取最新的兼容性修复
这种内核API变更在未来可能会影响更多驱动程序,因此保持驱动程序的及时更新是确保系统稳定性的重要措施。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
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
377
3.32 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
620
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