【Rust日报】《LLVM 糟糕的一面》|《cargo-semver-checks 呈现指数级增长》

《LLVM 糟糕的一面》

作者：Nikita Popov（LLVM 核心维护者、Rust 编译器团队负责人）

文章深度分析了 LLVM 当前存在的弊端。他强调，这份清单并非劝退指南，而是为 LLVM 指明未来的改进方向。

宏观层面的问题：

审查能力不足（Review Capacity）：LLVM 不缺代码贡献者，但极度缺乏合格的代码审查者。这导致大量 PR 长期搁置，或者被非专业人士“盖章”通过，影响了代码质量和贡献者体验。
频繁的改动（Churn）：LLVM 的 C++ API 和 IR（中间表示）并不稳定。这种快速迭代虽然能修正过去的错误，但给下游用户（如 Rust、Clang）带来了巨大的维护成本。

技术设计上的缺陷：

Context 与 Module 的割裂：
- LLVM 将全局数据存储在Context中，将编译单元存储在Module中。
- 痛点：类型（Types）和常量（Constants）存在于Context中，但关于类型布局的关键信息（如“指针有多宽”）却存储在Module的DataLayout中。这导致在处理类型和常量时，经常无法直接获取其内存布局信息。
ABI 与目标特性（Target Features）的耦合：
- 在某些架构（如 AArch64）上，开启特定的目标特性（如浮点寄存器）会改变函数的调用约定（ABI）。
- 风险：如果一个开启了某特性的函数调用了另一个关闭该特性的函数，可能会导致 ABI 不匹配，进而引发崩溃。作者认为 ABI 应该是模块级的，而特性应该是函数级的，两者目前耦合过于紧密。
常量表达式（Constant Expressions）的残余：
- 虽然 LLVM 已经在逐步移除复杂的常量表达式（转而使用普通指令），但仍有一些顽固的残余（如icmp、fcmp等）。这些表达式增加了编译器的复杂性，且难以维护。

已取得的进展：作者提到，他几年前提出的三大痛点已接近解决：

结论与展望： Nikita Popov 认为 LLVM 正处于一个“还债”期。虽然它作为工业界事实上的标准非常强大，但其历史包袱和设计缺陷依然明显。他呼吁更多的企业和资深开发者投入到代码审查和基础架构清理中，而不仅仅是贡献新功能。

阅读：https://www.npopov.com/2026/01/11/LLVM-The-bad-parts.html

作者： Predrag Gruevski

这篇文章总结了 Rust 生态中的语义化版本（SemVer）检查工具cargo-semver-checks在 2025 年的进展，指出该项目正处于爆发式增长阶段，旨在实现“无畏的 cargo 更新“。

指数级增长的数据：

Lint 规则数量翻倍：Lint 规则（检查项）从 2022 年底的 30 个、2023 年的 57 个、2024 年的 120 个，增长到了 2025 年底的242 个，连续多年保持翻倍增长。
发布与贡献：全年发布了 7 个主要版本（v0.39 至 v0.45），包含来自 18 位作者的 734 次提交。

关键技术突破与改进：

性能大幅提升：Lint 的总执行时间减少了4 倍，部分特定规则的运行速度提升了 10 倍。
Rustdoc JSON 兼容性：工具在 2025 年平滑支持了26 个不同版本的 rustdoc JSON 格式（从 v32 到 v57）。这意味着用户无需关心底层格式变化，工具能自动适应不同版本的 Rust 编译器。
Sealed Traits 检测：v0.40 版本大幅升级了对密封 Trait 的识别系统，提高了检查准确性并支持处理循环 Trait 关系。

项目愿景：无畏更新。作者重申了项目的终极目标：消除cargo update时的“俄罗斯轮盘赌”现象。目前，即便是最流行的前 1000 个 crate 中，也有超过 1/6 的项目曾意外发布过破坏性变更。cargo-semver-checks的存在就是为了在发布前拦截这些问题。

2026 年展望与挑战：

可持续性问题：作者直言目前开源项目的资金支持（如 GitHub Sponsors 和企业赞助）仍显不足。如果没有重大的企业资助，2026 年可能无法维持这种翻倍增加 Lint 的强度。
策略转变：2026 年的工作重点可能会从单纯增加规则转向提升稳定性、减少误报以及进一步集成到 Cargo 官方生态中。

2025 年是cargo-semver-checks走向成熟的关键一年，它通过更强大的自动化检查和更快的运行速度，进一步保障了 Rust 生态的稳定性。作者呼吁更多依赖该工具的企业参与资助，以维持这一核心基础设施的健康发展。

阅读：https://predr.ag/blog/cargo-semver-checks-2025-year-in-review/

作者不仅完成了一个有趣的 Demo（在终端看 YouTube），还将其中的核心图像处理逻辑封装成了高质量、可复用的工具库pixel2ascii。

核心功能：该工具可以抓取 YouTube 视频流，并将其每一帧实时转换为 ASCII 字符（文字画），在终端内直接播放。

开发动机：这是作者的第一个 Rust 学习项目，旨在通过实践掌握 Rust 的所有权（Ownership）、性能优化和终端 I/O 处理。

技术实现：它依赖于作者独立拆分出来的核心库pixel2ascii来进行图像到文字的转换，并加入了基础的帧率（FPS）控制机制。

pixel2ascii是上述视频播放器的“心脏”，是一个专门负责将像素图像转换为 ASCII 字符的 Rust 库（Crate）和命令行工具。核心功能：

图像转 ASCII：支持将 PNG, JPEG, GIF, BMP 等多种格式转换为文字画。
**真彩色支持 (ANSI Truecolor)**：对于支持 24 位色的现代终端，可以生成带有颜色的 ASCII 图，视觉效果非常丰富。
多种字符集方案：提供内置的default（标准）、dense（密集型）和blocks（由 Unicode 方块组成，效果最接近像素图）三种方案，也支持自定义字符。
自适应调整：支持长宽比修正（解决终端字符非正方形的问题）和亮度反转（适配浅色或深色终端背景）。
高性能：得益于 Rust 的特性，它能快速处理图像块的平均色彩和亮度采样。

仓库：https://github.com/SameerVers3/stdout-tv

From 日报小组苦瓜小仔

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