QuickJS-NG项目在MSVC编译器下的原子操作兼容性问题分析
背景介绍
QuickJS-NG作为一款轻量级JavaScript引擎,其代码实现中使用了C11标准的原子操作特性来保证线程安全。然而,当使用微软的MSVC编译器进行构建时,特别是在Visual Studio 2022之前的版本中,会遇到原子操作相关的编译问题。
问题本质
MSVC编译器对C11标准的支持存在历史局限性。在Visual Studio 2022之前,MSVC需要通过特殊的编译选项/experimental:c11atomics才能启用C11原子操作支持。更关键的是,编译器没有提供可靠的预处理器宏来检测这个选项是否被启用,导致代码难以做出正确的条件编译判断。
技术细节
QuickJS-NG原本尝试使用__STDC_NO_ATOMICS__宏来检测原子操作支持情况,但这种方法在MSVC环境下并不可靠。微软官方文档指出,只有当使用/std:c11或/std:c17编译选项时,MSVC才会正确定义这个宏。
解决方案探索
经过社区讨论和验证,发现以下有效解决方案:
-
显式指定C标准:在构建配置中明确设置C11或C17标准。对于CMake项目,可以通过
set(CMAKE_C_STANDARD 11)实现;对于Meson构建系统,则使用-Dc_std=c11参数。 -
编译时检测:虽然MSVC没有提供直接的宏检测,但可以通过CMake的
CheckCSourceCompiles模块在配置阶段检测原子操作支持情况,然后定义相应的预处理宏。 -
条件编译优化:对于必须支持旧版MSVC的场景,可以考虑在代码中添加针对MSVC的特殊处理,当检测到旧版本时回退到非原子操作实现或使用Windows原生同步API。
实践建议
对于需要在不同版本MSVC下构建QuickJS-NG的开发者,建议:
- 优先使用Visual Studio 2022或更新版本
- 确保构建系统正确配置了C11/C17标准
- 在必须支持旧版MSVC时,考虑提交补丁为QuickJS-NG添加兼容性层
- 在CI/CD流程中加入多版本MSVC的构建测试
总结
QuickJS-NG项目在MSVC环境下的原子操作支持问题,反映了C11标准在不同编译器实现中的兼容性挑战。通过正确配置构建系统和理解编译器特性,开发者可以确保项目在各种MSVC版本下都能顺利编译。这一案例也提醒我们,在使用较新的语言特性时,需要特别注意不同编译器的支持情况和实现差异。
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