DevOps.Python, Java, C/C++ 项目构建发布对比

问题引入: C/C++项目有没有可能实现像java那样方便快捷的依赖管理?

在此把python,Java, C/C++ 语言放在一起比较不是在考虑各种语言的优劣,每种语言有它自己的优势,对应的换个角度可能就会是劣势。本文从一个配置管理工程师的角度看待这几种语言的项目运维过程中构建发布环节的差异对比。

Java开发的项目有好用方便的项目构建工具,Ant/maven,解决了项目构建过程中的依赖,打包,发布等难题,确切地说,在java这里都不是难题。setting里配好仓库,pom里定义依赖相关信息,打包发布推送到服务器so easy, 参考:自动化构建工具Maven

Python 项目也有许许多多工具setuptools/easy_install/pip/wheel/virtualenv/Scons.... 还有很多日新月异的好用的工具不断涌现,感觉python前途一片光明啊,扯远了。回到正题,对于python来说貌似问题是工具太多,不知道选哪个组合。参考:setuptools

C/C++项目的构建工具也是很多,makefile/CMake/BitBake/blade...... 构建时的依赖处理会更复杂,这其中很大原因是基于C/C++语言的特性,C/C++语言的实现和底层硬件,内核版本,基础库配置都可能有关联,在某种硬件配置,内核版本下编译出的二进制文件在另外一台稍有差别的配置机器上可能就无法运行。所以大部分开源软件都是直接提供源代码的,用户安装需要下载后在目标机器上自行编译后再安装,很少有C/C++项目发布二进制包。对应地来说,python和java的包的平台通用性就是决定了其在打包发布环节地方便性。由此,在持续集成中,C/C++项目在构建过程中就需要先去下载依赖包的源码,然后编译构建,对于依赖比较多的项目编译时间对持续集成来说就是个灾难了。为了加快编译,引入增量编译,缓存机制等,对于更大型的依赖很多的软件可以以二进制的方式发布较底层的依赖库,前提是对要使用这些二进制包编译的机器有比较一致的硬件,内核,基础库配置。而这样的二进制包如果要真正发布给客户往往需要配套相应的硬件参数,内核等配置一起发布。

总结下,就是觉得C/C++项目的构建过程比python/Java 项目笨重许多,引用知乎上看到的一句话

C/C++做了各种脏活、累活来适配各种不同的奇葩处理器、操作系统、编译器、底层库,构建出高级语言系统、可重用的高级语言库,这样这些高级语言才能有“干干净净、简简单单”的构建系统可以用。

思考:是否能在限制运行平台的配置前提下可以实现C/C++项目像java那样轻松的依赖/构建/发布管理?

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