rust交叉编译

纯粹的rust代码是很容易实现交叉编译,但是使用到的库中如果使用到C/C++,编译就会比较复杂,直接运行交叉编译命令如下,可能直接报错

$ cargo build -r --target aarch64-apple-darwin

交叉依赖于项目https://github.com/cross-rs/cross

利用docker简化了在x86_64linux操作系统上进行交叉编译时所需要的前置设置

安装

$ cargo install cross

该项目需要依赖docker或者podman

获取镜像的时候由于是直接拉ghcr.io/cross-rs/*的镜像,所以国内配置的镜像是无法使用的,这个时候需要配置docker的代理服务才行

查看docker服务配置文件位置

$ sudo systemctl status docker
● docker.service - Docker Application Container Engine
     Loaded: loaded (/lib/systemd/system/docker.service; enabled; vendor preset: enabled)

依据上面命令输出,修改文件/lib/systemd/system/docker.service配置HTTP代理,代理的参数值需要依据自己代理而调整

[Service]
Environment="HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:20171"
Environment="HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:20171"

重启服务

$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart docker

执行交叉编译

使用的时候需要把cargo替换为cross命令

$ cross build -r --target x86_64-pc-windows-gnu

执行的时候会自动拉取一个镜像ghcr.io/cross-rs/x86_64-pc-windows-gnu:{version}version参数的值是默认依据cross的版本号定的,比如执行命令如下,发现版本号是0.2.5,则对应的获取镜像是ghcr.io/cross-rs/x86_64-pc-windows-gnu:0.2.5

$ cross --version
cross 0.2.5
[cross] note: Falling back to `cargo` on the host.
cargo 1.68.0 (115f34552 2023-02-26)

编译时候的报错解决

该错误一般会出现在rust以及第三方库版本非常新,但是cross的版本是比较久之前发布的

目前cross的版本是0.2.5,对应的tag值也是一样

编译过程当中会出现如下错误,表示找不到某个GLIBC版本

error: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.28' not found (required by /target/release/deps/libfutures_macro-7a167e0564403030.so)

查看容器基础镜像信息

$ docker run ghcr.io/cross-rs/x86_64-pc-windows-gnu:0.2.5 cat /etc/os-release
NAME="Ubuntu"
VERSION="18.04.6 LTS (Bionic Beaver)"
...
VERSION_CODENAME=bionic
UBUNTU_CODENAME=bionic

查看支持的GLIBC版本信息

$ docker run ghcr.io/cross-rs/x86_64-pc-windows-gnu:0.2.5 strings /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6|grep GLIBC
GLIBC_2.2.5
....
GLIBC_2.24
GLIBC_2.25
GLIBC_2.26
GLIBC_2.27
GLIBC_PRIVATE
GNU C Library (Ubuntu GLIBC 2.27-3ubuntu1.6) stable release version 2.27.

解决步骤

  • 切换到项目https://github.com/cross-rs/crosstag v0.2.5查看文件cross/docker/Dockerfile.x86_64-pc-windows-gnu发现第一行确实是FROM ubuntu:18.04
  • 这个时候浏览器直接访问地址ghcr.io/cross-rs/x86_64-pc-windows-gnu,会跳转到https://github.com/cross-rs/cross/pkgs/container/x86_64-pc-windows-gnu
  • 发现镜像的tag列表当中存在edge或者main,镜像很新,对应的是main分支的镜像,一般使用这种tag的镜像基本可以解决99%GLIBC版本找不到的问题,虽然不是release版本的tag,但是rust的程序只要可以成功编译出来,就基本不用有什么执行问题的,可以放心使用
  • 在项目根目录下面(与Cargo.toml同级)创建一个文件Cross.toml写入如下

    [target.x86_64-pc-windows-gnu]
    image = "ghcr.io/cross-rs/x86_64-pc-windows-gnu:edge"
  • 之后再次执行编译就会使用最新的edge镜像了

    $ cross build -r --target x86_64-pc-windows-gnu

交叉编译苹果系列

下面采用target aarch64-apple-darwin作为示范

原因

出于版权原因,cross项目未提供ios/darwin相关的容器镜像,所以需要自己构建镜像

版权说明查看地址https://github.com/cross-rs/cross-toolchains#apple-targets

cross还是提供了部分macos/apple相关的镜像制作的代码,后续所有操作版权问题要自己负责

clone项目

$ git clone https://github.com/cross-rs/cross
$ cd cross
$ git submodule update --init --remote

其他依赖的仓库

cross的打包编译苹果的时候需要使用到如下仓库,用来生成macos cross toolchain和其他一些操作, 该仓库仅作了解

https://github.com/tpoechtrager/osxcross

交叉编译的时候需要传递docker build-arg参数,MACOS_SDK_DIR和MACOS_SDK_FILE 或者传递一个单独的MACOS_SDK_URL参数,该参数是苹果的构建包数据信息,这个时候可以选择自己整台MACOS去获取MACOS_SDK包,也可以通过第三方仓库获取Macos-sdk

https://github.com/phracker/MacOSX-SDKs

在仓库的release下查找打包好的sdk,下面我会使用macos-11.1-sdk作为MACOS_SDK_URL的参数

https://github.com/phracker/MacOSX-SDKs/releases/download/11.0-11.1/MacOSX11.1.sdk.tar.xz

修改dockerfile

进入到刚刚的cross仓库下面,找到文件docker/cross-toolchains/docker/Dockerfile.x86_64-apple-darwin-cross

由于镜像构建过程中会有大量的git clone, curl等网络操作,国内环境需要配置一下代理,在FROM下面一行增加代理信息

ENV HTTP_PROXY=http://*****:**
ENV HTTPS_PROXY=http://{IP}:{端口}

修改MACOS_SDK_URL参数改为

ARG MACOS_SDK_URL="https://github.com/phracker/MacOSX-SDKs/releases/download/11.3/MacOSX11.3.sdk.tar.xz"

docker组件依赖

交叉编译需要使用到docker buildx,这个非常重要,是能够打包新cross docker镜像的关键,由于buildx还处于实验期,一直不是很稳定,所以需要配置docker开启该功能

修改~/.docker/config.json,增加一行

{
    ...
    "experimental": "enabled"
    ...
}

校验是否启用, 如下,Experimental: true表示配置成功

$ docker version
Client: Docker Engine - Community
 Version:           20.10.17
 API version:       1.41
 Go version:        go1.17.11
 Git commit:        100c701
 Built:             Mon Jun  6 23:02:57 2022
 OS/Arch:           linux/amd64
 Context:           default
 Experimental:      true

检查buildx版本

$ docker buildx version
github.com/docker/buildx v0.** ***********

开始构建,构建完成之后会生成一个镜像aarch64-apple-darwin-cross:local

$ cargo build-docker-image aarch64-apple-darwin-cross --tag local

如果遇到报错,如下,看提示和建议信息好像是说buildx未被安装,解决方案也是配置环境变量CROSS_CONTAINER_ENGINE_NO_BUILDKIT=1不使用buildx

error: failed to solve: rpc error: code = Unknown desc = failed to solve with frontend dockerfile.v0: failed to create LLB definition: unexpected status code [manifests 20.04]: 403 Forbidden
......
Location:
   /rustc/90c541806f23a127002de5b4038be731ba1458ca/library/core/src/convert/mod.rs:727

Warning: call to docker failed
Suggestion: is `buildx` available for the container engine?
Note: disable the `buildkit` dependency optionally with `CROSS_CONTAINER_ENGINE_NO_BUILDKIT=1`

这个时候要淡定,不接受他的建议

先尝试去访问buildx仓库如下,获取最新的一个release版本

https://github.com/docker/buildx

比如现在获取到的最新的buildx的下载链接

https://github.com/docker/buildx/releases/download/v0.11.0/buildx-v0.11.0.linux-amd64

下载之后按照buildx仓库readme的提示,替换原来的docker-buildx

linuxdocker plugin的可能位置有

  • /usr/local/lib/docker/cli-plugins OR /usr/local/libexec/docker/cli-plugins
  • /usr/lib/docker/cli-plugins OR /usr/libexec/docker/cli-plugins

像我的Ubuntu22机器就是执行如下命令

$ sudo mv buildx-v0.11.0.linux-amd64 /usr/libexec/docker/cli-plugins/docker-buildx
$ sudo chmod a+x /usr/libexec/docker/cli-plugins/docker-buildx

执行完成之后再检查buildx版本,一般buildx运行的时候是会遇到很多问题的,该工具也还在实验中,也一直在不断进行更新修复,所以使用最新版本大概率可以解决问题

$ docker buildx version
github.com/docker/buildx v0.11.0 687feca9e8dcd1534ac4c026bc4db5a49de0dd6e

最后再次执行镜像构建

$ cargo build-docker-image aarch64-apple-darwin-cross --tag local

如果还是报错再接受建议,执行命令如下,不使用buildx

$ CROSS_CONTAINER_ENGINE_NO_BUILDKIT=1 cargo build-docker-image aarch64-apple-darwin-cross --tag local

创建Cross.toml

[target.aarch64-apple-darwin]
image = "ghcr.io/cross-rs/aarch64-apple-darwin-cross:local"

执行命令如下就完成交叉编译了

$ cross build --target aarch64-apple-darwin -r

参考阅读

cross官方github readme


龚正阳
29 声望5 粉丝

粗犷型程序员