传统的 CMake 软件构建/安装方式

mkdir build： 需要先创建 build 目录
cd build：切换到 build 目录
cmake ..： 在 build 目录运行 cmake <源码目录> 生成 Makefile
make -j4： 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（4进程并行）
sudo make install： 让本地的构建系统执行安装步骤
cd ..：回到源码目录

现代 CMake 提供了更方便的 -B 和 —build 指令，不同平台，统一命令！

cmake -B build： 在源码目录用 -B 直接创建 build 目录并生成 build/Makefile

  • cmake -B build 免去了先创建 build 目录再切换进去再指定源码目录的麻烦。

cmake --build build -j4： 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即：make -C build -j4

  • cmake --build build 统一了不同平台（Linux 上会调用 make，Windows 上调用 devenv.exe）

sudo cmake --build build --target install： 调用本地的构建系统执行 install 这个目标，即安装

结论：从现在开始，如果在命令行操作 cmake，请使用更方便的 -B 和 —build 命令。

-D 选项：指定配置变量（又称缓存变量）

CMake 项目的构建分为两步

  • 第一步是 cmake -B build，称为配置阶段（configure），这时只检测环境并生成构建规则会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（Makefile 或是 .sln）

构建模式： -DCMAKE_BUILD_TYPE

  • cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release： 设置构建模式为发布模式（开启全部优化）
  • cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug：

设置安装路径：-DCMAKE_INSTALL_PREFIX

  • cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/openvdb-8.0： 设置安装路径为 /opt/openvdb-8.0（会安装到 /opt/openvdb-8.0/lib/libopenvdb.so）

第二次配置时，之前的-D添加仍然会被保留。除非删除Build

  • 第二步是 cmake --build build，称为构建阶段（build），这时才实际调用编译器来编译代码在配置阶段可以通过-D设置缓存变量。

-G 选项：指定要用的生成器

  • 众所周知，CMake 是一个跨平台的构建系统，可以从 CMakeLists.txt 生成不同类型的构建系统（比如 Linux 的 make，Windows 的 MSBuild），从而让构建规则可以只写一份，跨平台使用。
  • 过去的软件（例如 TBB）要跨平台，只好 Makefile 的构建规则写一份，MSBuild 也写一份。
  • 现在只需要写一次 CMakeLists.txt，他会视不同的操作系统，生成不同构建系统的规则文件。
  • 那个和操作系统绑定的构建系统（make、MSBuild）称为本地构建系统（native buildsystem）。
  • 负责从 CMakeLists.txt 生成本地构建系统构建规则文件的，称为生成器（generator）。

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  • Linux 系统上的 CMake 默认用是 Unix Makefiles 生成器；Windows 系统默认是 Visual Studio 2019 生成器；MacOS 系统默认是 Xcode 生成器。
  • 可以用 -G 参数改用别的生成器，例如 cmake -GNinja 会生成 Ninja 这个构建系统的构建规则。Ninja 是一个高性能，跨平台的构建系统，Linux、Windows、MacOS 上都可以用。
  • Ninja 可以从包管理器里安装，没有包管理器的 Windows 可以用 Python 的包管理器安装：
    • pip install ninja（有趣的事实：CMake 也可以通过 pip install cmake 安装……）
  • 事实上，MSBuild 是单核心的构建系统，Makefile 虽然多核心但因历史兼容原因效率一般。而 Ninja 则是专为性能优化的构建系统，他和 CMake 结合都是行业标准了。

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Ninja 和 Makefile 简单的对比

性能上：Ninja > Makefile > MSBuild
Makefile 启动时会把每个文件都检测一遍，浪费很多时间。特别是有很多文件，但是实际需要构建的只有一小部分，从而是 I/O Bound 的时候，Ninja 的速度提升就很明显。然而某些专利公司的 CUDA toolkit 在 Windows 上只允许用 MSBuild 构建，不能用 Ninja（怕不是和 Bill Gates 有什么交易）
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