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正文

Bazel项目引用仅使用Cmake依赖项目，目前业界最为普遍的集成方法是：将依赖项目中需要的全部文件打包成一个Bazel中的Target。

原生支持Bazel的项目一般会使用细粒度的Target划分项目，就像Cmake中在不同的模块使用add_library和target_include_directories打包成.a，最后在生成可执行程序时一并链接，一来可以增加测试代码的编译速度，二来项目划分也更为清晰。

Bazel Cpp集成一个复杂项目时一般存在很多麻烦，包括不限于：

1. 符号冲突
2. 多个编译单元编译选项不同导致实例化不同，链接失败
3. 编译选项确实或错误
4. 繁杂的库依赖，包括依赖的依赖
5. 特殊版本库依赖

所以如果把所有的代码集成到一个Target同时编译，开始报错会非常多，而且因为多线程编译，每次的报错还不太一样。很自然的思路就是：是否可以逐模块引入依赖项目？

来想下一般Cmake的编译流程：

1. 各个模块所有的文件执行预处理，编译，汇编，生成多个.o文件，每一个cpp是一个编译单元
2. ar将一个模块的文件打包为一个静态库，此时还没有链接，每个.a中符号调用还没有分配偏移地址
3. 生成可执行文件，链接基础依赖库和之前生成的所有静态库

Bazel的原理和上述流程基本一致，但是有一个更强的保证，即多个Target之间不允许循环依赖。

这有助于让代码的结构更为清晰，但是对于细粒度的集成依赖来说是一切灾难的开始。

举个简单的例子：

// A.cpp
#include "A.h"int main()
{return 0;
}// A.h
#include "B.h"// B.cpp
#include "A.h"// B.h
#include "xxxxxx"

这种情况下Cmake是不存在循环依赖的，因为不存在头文件的互相依赖，B.o和A.o在链接阶段会互相找到符号的定义。但是在Bazel中就不一样了，因为Target 必须包含对方的定义，也就成了：

// BUILD.a
cc_library(name = "A",srcs = [ "A.h", "A.cpp" ],includes = ["lib"],deps = ["//xxx:B",],
)// BUILD.b
cc_library(name = "B",srcs = [ "B.h", "B.cpp" ],includes = ["lib"],deps = ["//xxx:A",],
)

还没有进入链接阶段，在Bazel的准备阶段就已经报错循环引用了。这种情况就只能把A和B包含为一个Target。

如何判断Bazel集成仅使用Cmake的依赖项是否可以细粒度拆分呢？步骤其实很清晰，即：

1. 把编译的过程看做一个有向图
2. 每个cpp文件是一个节点
3. cpp文件包含的.h和cpp文件对应的.h包含的所有.h为有向边

这种情况下判断是否存在环。

此时对上一轮发现的环执行缩点，忽略不是环的节点，但是保留缩点后的和其他缩点节点的边，如果还存在环就要继续缩点，直到不存在环。最差的结果是最后只有一个点。

缩点的原始节点就是在bazel中必须包含在一个Target的文件。

其实一般顶级开源项目的模块划分都很清晰，一般不会出现多个模块之间大规模的互相引用，但是出现后这种判断Cmake项目是否可以逐模块拆分为Bazel的方法非常有效。

但是有一个问题，执行完这个分析后得出的不存在环的结论文件级别的，这个时候最差的情况是需要大规模的逐文件去写bazel中对应Target，虽然看起来这个流程是可以自动化的，但是确实没有精力去研究这个了。

这里就有两个劣势:

1. 逐文件写Target过于复杂，有些本末倒置，越复杂的项目Target写的越复杂，而且极难修改
2. 如果要升级依赖的项目，对应项目存在大规模路径变动，上面的步骤就要再来一次了

所以综上所属，“Bazel集成仅使用Cmake的依赖项目” 的通用方法就是：

1. 把所有的文件打包成一个Target
2. 复杂依赖项目的集成需要对代码结构有所了解，最小化引入

样例代码

这里是一个上面提到的缩点的代码实现，原则上可以判断全部cpp项目的依赖关系，判断是否可以 “轻松” 的拆分为Bazel的Target。

import os
import re
from collections import defaultdictEXCLUDED_DIRS = {'tests', 'test', 'benchmarks', 'fuzzer', 'docs', 'examples', 'tool', "experimental"}def find_cpp_files(directory):"""Find all .cpp files in the given directory, excluding certain subdirectories."""cpp_files = []for root, dirs, files in os.walk(directory):dirs[:] = [d for d in dirs if d not in EXCLUDED_DIRS]for file in files:if file.endswith('.cpp'):cpp_files.append(os.path.join(root, file))return cpp_filesdef extract_includes(cpp_file):"""Extract included header files from a .cpp file."""includes = []with open(cpp_file, 'r') as f:for line in f:match = re.match(r'^\s*#\s*include\s+"([^"]+)"', line)if match:includes.append(match.group(1))return includesdef build_dependency_map(cpp_files):"""Build a map of cpp files to their header file dependencies, including .h files."""dependency_map = {}for cpp_file in cpp_files:includes = extract_includes(cpp_file)relative_path = os.path.relpath(cpp_file, "/data1/exercise/velox/")base_name = os.path.splitext(relative_path)[0]dependencies = [os.path.splitext(include)[0]for include in includes if os.path.splitext(include)[0] != base_name]if base_name == 'velox/type/Tokenizer':print("===============", dependencies)h_file_path = os.path.splitext(cpp_file)[0] + '.h'if os.path.exists(h_file_path):h_includes = extract_includes(h_file_path)dependencies.extend([os.path.splitext(include)[0] for include in h_includesif os.path.splitext(include)[0] != base_name])if base_name == 'velox/type/Tokenizer':print("===============", dependencies)dependency_map[base_name] = list(set(dependencies))  return dependency_mapdef find_cycles(dependency_map):"""Detect cycles in the dependency map and return all cycle paths."""visited = set()stack = set()cycles = []def dfs(node, path):if node in stack:cycle_start_index = path.index(node)cycles.append(path[cycle_start_index:] + [node])return Trueif node in visited:return Falsevisited.add(node)stack.add(node)path.append(node)for neighbor in dependency_map.get(node, []):dfs(neighbor, path)stack.remove(node)path.pop()return Falsefor node in dependency_map:if node not in visited:dfs(node, [])return cycles# 此时只需要关心缩点后的超级点，因为其他点已经确定不存在循环依赖
def build_scc_graph(cycles, dependency_map):"""Build a new graph with strongly connected components (SCCs)."""scc_map = {}scc_to_nodes_map = defaultdict(list)for i, cycle in enumerate(cycles):for node in cycle:scc_map[node] = f"SCC_{i}" scc_to_nodes_map[f"SCC_{i}"].append(node)#print(f"    Node {node} added to SCC_{i}")scc_graph = defaultdict(set)for node, scc in scc_map.items():for neighbor in dependency_map.get(node, []):if neighbor in scc_map and scc_map[neighbor] != scc:scc_graph[scc].add(scc_map[neighbor])print("\nSCC to Node List Mapping:")for scc, nodes in scc_to_nodes_map.items():print(f"{scc}: {nodes}")return scc_graph, scc_mapdef detect_cycles_in_scc_graph(scc_graph):"""Detect cycles in the SCC graph and return cycles with their corresponding SCCs."""visited = set()stack = set()cycles = []def dfs(node, path):if node in stack:cycle_start_index = path.index(node)cycles.append(path[cycle_start_index:] + [node]) return Trueif node in visited:return Falsevisited.add(node)stack.add(node)path.append(node)for neighbor in scc_graph.get(node, []):dfs(neighbor, path)stack.remove(node)path.pop()return Falsefor node in scc_graph:if node not in visited:dfs(node, [])return cycles def main(directory):cpp_files = find_cpp_files(directory)dependency_map = build_dependency_map(cpp_files)cycles = find_cycles(dependency_map)if cycles:print("发现循环依赖:")# for cycle in cycles:#     print(" -> ".join(cycle))scc_graph, scc_map = build_scc_graph(cycles, dependency_map)scc_cycles = detect_cycles_in_scc_graph(scc_graph)if scc_cycles:print("缩点后的图中存在循环依赖:")for cycle in scc_cycles:print(" -> ".join(cycle))scc_nodes = [node for node in cycle if node in scc_map]print(f"SCC {cycle}: 包含节点 {scc_nodes}")else:print("缩点后的图中不存在循环依赖。")else:print("系统中不存在循环依赖。")if __name__ == "__main__":directory_to_check = "/data1/exercise/xxxxxxxx"main(directory_to_check)

参考：

1. GNU GCC使用ld链接器进行链接的完整过程是怎样的？
2. c++基础-头文件相互引用与循环依赖问题