关于 C 语言编译的那些破事

2022-05-21 #cpp #c #compile

C 和 C++ 的编译是真的痛苦，会出现一堆离谱的问题。所以我特地写一篇文章讲一下这些破事，并且提供一些样例代码方便复制黏贴。

编译过程简述

在网上能找到一堆的编译流程相关的博客，而且肯定比我讲的正确，所以这里我就简单概括下。

现在很少有程序能只依赖与 C 标准库和系统 API 了，所以会有一堆的外部依赖库。要想编译成功，得让编译器和链接器都知道去哪找这些库，怎么链接上。于是就有了一堆的编译管理工具。像 CMake 和 Meson 是负责生成编译的脚本，make 和 ninja 则是负责执行编译任务，然后是 gcc 和 clang 将代码编译成目标文件，最后有 ld, gold, mold 将目标文件进行链接生成可执行文件。

CMake -> make  -> gcc   -> ld   -> 可执行文件
Meson    ninja    clang    gold
Bazel    ...      zig cc   lld
...               ...      mold
                           ...

编译系统

Meson

样例代码

# 指定项目名称，使用语言，默认选项
project('project name', 'cpp'
        default_options : ['c_std=c11', 'cpp_std=c++11'])
# 指定头文件位置
incdir = include_directories('include')
#（可选）使用 math 库
cc = meson.get_compiler('c')
m_dep = cc.find_library('m')
#（可选）使用 `dependency` 寻找库依赖
zdep = dependency('zlib', version: '>=1.2.8')
#（可选）子目录
subdir('tests')
# 指定代码文件位置，头文件位置来生成可执行文件
utils = ['src/logger.cpp', 'src/utils.cpp']
# 可执行文件的相关设置
executable('client', 'src/main_client.cpp', 'src/client.cpp', utils, 
           include_directories : incdir,
           dependencies : m_dep
           cpp_args: [],
           c_args: [],
           link_args : '')
# 在 executable 函数中添加下面的设置可以编译 32 位，静态链接的程序
#    cpp_args: ['-m32', '-static'],
#    c_args: ['-m32', '-static'],
#    link_args : '-m32'

跨平台编译配置文件

[binaries]
c = 'aarch64-linux-gnu-gcc'
cpp = 'aarch64-linux-gnu-g++'
ar = 'aarch64-linux-gnu-ar'

[host_machine]
system = 'linux'
cpu_family = 'aarch64'
cpu = 'aarch64'
endian = 'little'

[properties]
sys_root = '/usr/aarch64-linux-gnu/'

常用编译命令

# 生成编译所需文件
meson setup builddir --wipe
# Debug 编译
meson setup --buildtype debug --reconfigure
# 编译
meson compile -C builddir
# 跨平台编译
meson setup --cross-file $跨平台编译配置文件.ini builddir

更多的内容参考 #refs

CMake

样例代码

# 指定项目名字，CMake 版本要求，C++ 版本要求
project(project_name)
cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
set(CXX_STANDARD 11)

# 使用 CMake 管理的库
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${OpenCV_LIBRARY_DIRS})

# 使用由 pkg-config 管理的库
find_package(PkgConfig)
pkg_search_module(LIBNOTIFY REQUIRED libnotify)
include_directories(${LIBNOTIFY_INCLUDE_DIRS})

# 指定头文件目录
include_directories(./include)
# 扫描目录，获得目录下源代码位置
aux_source_directory(./src SRC)
add_executable(name ${SRC})
# 链接上库
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS} ${LIBNOTIFY_LIBRARIES})

常用命令

# 编译
cd build && cmake ..
# Debug 编译
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug ..

Makefile

Makefile 的可读性真的是灾难级别的，下面这篇文章图文并茂，讲的很好，推荐阅读！！！

Makefile由浅入深--教程、干货

库管理工具

pkg-config

选项	作用	样例
`--cflags`	查询这个库的所需要的 CFLAGS	`pkg-config --cflags glib-2.0`
`--libs`	查询链接上这个库的所需要的选项	`pkg-config --libs zlib`
`–-list-all`	列出所有的，可以被查找到的库	`pkg-config –-list-all \\| rg $库`

设置 pkg-config 搜索路径

export PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/pkgconfig/:$PKG_CONFIG_PATH

官方文档参考 #refs

编译器

GCC编译选项

链接

选项	作用	样例
`-l$library`	链接上某个库	`-lm`
`-static`	静态链接库
`-static-libstdc++`	静态链接libstdc++
`-Wl,$option`	将链接选项传递给 ld

目录搜索

选项	作用	样例
`-I $dir`	（大写的i）头文件搜索路径	`-I ./include`
`-L$dir`	库文件搜索路径	`-L./lib`
`--sysroot=$dir`	头文件和库的搜索路径	`--sysroot=/usr`

使用 zig cc 进行跨平台编译

zig cc 真是跨平台编译救星，下面演示下常见命令。

# 显示支持的 libc
zig targets | jq .libc
# 直接编译
zig cc $文件 -target $目标
zig cc hello.c -target i386-linux-musl -static
# 让 make 等工具使用
make CC="zig cc" CXX="zig c++"

参考文章 #refs

环境配置

Docker/Podman

Ubuntu image，添加 32 位支持，安装编译工具链，库和 CMake

FROM ubuntu:18.04

RUN dpkg --add-architecture i386 && \
    apt update && \
    apt install -y gcc-multilib g++-multilib build-essential cmake

CentOS image，安装编译工具，相关的库和 meson, ninja

FROM amd64/centos:7

RUN yum install python3 \
        glibc-devel.i686 glibc-devel.x86_64 \
        libgcc.i686 libgcc.x86_64 \
        libstdc++-devel.i686 libstdc++-devel \
        glibc-static glibc-static.i686 \
        libstdc++-static libstdc++-static.i686 -y && \
    yum group install "Development Tools" -y

RUN python3 -m pip install cmake meson ninja -i https://opentuna.cn/pypi/web/simple

使用容器进行编译。设置成运行完后删除，并将当前目录映射到 "/src" 目录下，启动名字为 $容器名字 的容器。

podman run --rm -v "$(pwd):/src" -it $容器名字

Glibc symver

有时候在新系统上编译的可执行文件，在旧系统上运行时，会产生 "找不到函数" 错误。这时候可以通过指定 symver 来进行兼容旧版本。具体细节可以参考 #Refs 中的 "All about symbol versioning"，或者使用 "wheybags/glibc_version_header" 这个项目。

__asm__(".symver fopen,fopen@GLIBC_2.2.5");