2023 年对比一下 ccls 和 clangd
先说结论,ccls 更好。
网上冲浪的时候,感觉有一个普遍的想法,那就是认为 clangd 更好,例如
我主要看 QEMU 和 Linux 两个项目,尤其是 Linux ,我之所以认为 ccls 更好是因为 我特别重视索引的准确程度,ccls 几乎没有出错,但是 clangd 问题很多,而且还出现了 功能回退的现象。
clangd 的问题
以内核为例:
无法全局搜索宏
索引 NULL_COMPOUND_DTOR 找不到
compound_page_dtor * const compound_page_dtors[NR_COMPOUND_DTORS] = {
[NULL_COMPOUND_DTOR] = NULL,
[COMPOUND_PAGE_DTOR] = free_compound_page,
#ifdef CONFIG_HUGETLB_PAGE
[HUGETLB_PAGE_DTOR] = free_huge_page,
#endif
#ifdef CONFIG_TRANSPARENT_HUGEPAGE
[TRANSHUGE_PAGE_DTOR] = free_transhuge_page,
#endif
};
一些地方颜色渲染不对
这是 clangd 的结果:
这是 ccls 的结果:
无法理解和宏重名的结构体成员
struct mem_cgroup {
union {
struct page_counter swap; /* v2 only */
struct page_counter memsw; /* v1 only */
};
我发现这里的 swap 总是被理解为:
/**
* swap - swap values of @a and @b
* @a: first value
* @b: second value
*/
#define swap(a, b) \
do { typeof(a) __tmp = (a); (a) = (b); (b) = __tmp; } while (0)
clangd 无法理解 gcc 的参数,导致内核项目头上总是存在大量报错
可以参考 https://stackoverflow.com/questions/70819007/can-not-use-clangd-to-read-linux-kernel-code 解决
复杂的 macro 无法跳转
例如:
static inline unsigned long __raw_spin_lock_irqsave(raw_spinlock_t *lock)
{
unsigned long flags;
local_irq_save(flags);
preempt_disable();
spin_acquire(&lock->dep_map, 0, 0, _RET_IP_);
LOCK_CONTENDED(lock, do_raw_spin_trylock, do_raw_spin_lock);
return flags;
}
spin_acquire
and LOCK_CONTENDED
类似的 ioremap
这个函数也无法正常跳转。
clangd 在 telescope 中搜索的时候两侧不能有空格
必须去掉那些空格,否则搜索内容为空,而 ccls 可以容忍
clangd 无法理解系统中的参数
例如在内核的代码中创建一个 hello.c ,ccls 可以提供内核的代码要求
默认版本 clangd 在 ARM 中不是默认采用 CPU 的数量来索引的
具体版本 clangd 13 解决办法:
"clangd.arguments": ["-j=20"]
升级 clangd
"clangd.path": "/home/martins3/core/LLVM/build/bin/clangd"
有的函数搜索不到
该问题 clangd 13 不存在,升级到 clangd 14 就出现了,之后一直存在。
例如 __populate_section_memmap
是搜索不到的。
在 ARM 上展示奇怪的警告
clangd 的头文件自动添加不精确
时不时引入错误的头文件,让编译失败。
ccls 的问题
当然 ccls 现在我用起来也是有点小问题的:
- ccls 在 nixos 很容易需要重新索引,如果机器性能不行,对于 Linux 之类的项目,一般需要很长时间;
- ccls 的高亮依赖额外的插件;
都存在的问题
索引 ARM 如果失败,可以在 compile_commands.json 中将 -mabi=lp64
删除。
clangd 做的好的地方
- 自动切换
- https://clangd.llvm.org/design/remote-index : 看上去不错,但是没有尝试
更多参考
- https://github.com/MaskRay/ccls/issues/880
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