【jenkins git 源码下载】【合购网站源码】【流水灯 源码】dashboard 源码
1.使用FastBuild给UnrealEngine编译Shader加速
2.手把手教你从 0 到 1 搭建一套 RocketMQ 集群
3.sentinel持久化到nacos详细配置
4.用Python构建仪表盘应用的最佳工具
5.Rocketmq单机部署以及管理界面
6.gdb-dashboard:用Python重塑GDB调试体验
使用FastBuild给UnrealEngine编译Shader加速
提升Unreal Engine Shader编译速度的实操指南 使用FastBuild加速编译Shader,优化流程,从环境搭建到具体配置,详细步骤如下: 1. 下载并安装FastBuild 前往FastBuild官网,下载适用于Windows平台的FastBuild可执行文件,解压后获得FBuild.exe和FBuildWorker.exe。jenkins git 源码下载 2. 替换引擎目录文件 将FBuild.exe和FBuildWorker.exe复制到`Engine\Extras\ThirdPartyNotUE\FASTBuild\Win`目录下,替换现有文件。 3. 创建网络共享文件夹 创建一个网络共享文件夹,确保所有参与编译的机器都能访问。步骤如下图所示。 4. 配置环境变量 在系统变量中添加`FASTBUILD_BROKERAGE_PATH`,值为创建的网络路径。 5. 运行测试联机环境 确认网络文件夹是否可访问。运行`FBuildWorker.exe`,界面应显示网络文件夹中的发起机IP,并检查网络路径中是否存在发起机IP的文件。 6. 开启Shader编译 在项目`DefaultEngine.ini`中添加配置以开启Shader编译。 7. 远程机配置 将FBuild.exe和FBuildWorker.exe拷贝至远程机,确保添加环境变量`FASTBUILD_BROKERAGE_PATH`与发起机一致。远程机运行`FBuildWorker.exe`,确认连接成功。 8. 运行Shader编译 打开项目Shader编译开关,直接运行编译Shader。如需测试,删除`DerivedDataCache`文件夹,确保Shader编译。 进阶步骤 根据需要,调整编译参数,限制CPU使用量,开启编译缓存,使用更多远程机加速编译。合购网站源码 编译UE4项目代码 如果需要编译UE4项目代码,需修改FastBuild源码。下载源码,配置环境变量和路径,使用命令行编译FastBuild,确保所有配置与编译Shader一致。 开启编译代码Cache 通过调整`BuildConfiguration.xml`文件,启用编译缓存,显著提升编译速度。 进阶优化 限制本地编译代码的核心数,避免CPU负载过高。利用编译缓存和更多远程机,提高整体编译效率。 使用FBDashboard监控 启动FBDashboard.exe,查看编译进度、使用资源等详细信息,便于调整优化。 结语 通过上述实操指南,可有效利用FastBuild加速Shader及UE4项目代码编译。如有疑问或建议,欢迎在下方留言交流。手把手教你从 0 到 1 搭建一套 RocketMQ 集群
搭建 RocketMQ 集群的步骤如下:
首先,在两个云主机上安装 Java 和 Maven,然后从官网下载 RocketMQ 最新版本。
安装完成后,进行解压和编译,确认编译成功。
接着,配置两个云主机的 RocketMQ 环境。启动 Name Server 和 Broker。对 Name Server 和 Broker 的流水灯 源码 JVM 堆内存进行调整以适应环境需求,并通过执行相应命令启动它们。
确保启动后的 Name Server 和 Broker 能够正常工作,查看相关日志确认。
搭建好一台机器后,复制同样的部署方法搭建第二台机器,形成集群。
使用 mqadmin 命令检查集群信息,确认集群搭建成功。
安装 RocketMQ 的 dashboard。下载源码,修改 application.yml 参数,执行 Maven 打包命令生成 jar 包,上传到服务器并启动。
使用浏览器访问 dashboard 的界面,可以进行 Topic 创建、消息发送与接收的测试。
总结,本文详细介绍了从零搭建 RocketMQ 集群的全过程,包括环境准备、集群搭建、测试与验证,希望能对理解 RocketMQ 的部署和使用有所帮助。
sentinel持久化到nacos详细配置
1. 首先,搭建Nacos环境,包括单例和集群模式,详细步骤参考先前文档。
2. 从github.com/alibaba/Sentinel下载Sentinel源码。
3. 使用编辑器打开sentinel-dashboard。
4. 修改pom.xml文件,因为我们使用的是Nacos。
5. 将项目test中的layoutit源码下载nacos文件复制到正式项目中。
6. 在nacos文件中创建NacosConfigProperties.java文件,并输入相应代码。
7. 将Nacos配置参数注入到容器中,并修改NacosConfig文件。
8. 修改规则控制器类。
9. 修改前端代码,具体为sidebar.html文件。
. 修改js文件中的identity.js,将'FlowServiceV1'替换为'FlowServiceV2'。
. 在代码中搜索'/dashboard/flow/',定位到第行。
将let url = '/dashboard/flow/' + $scope.app; 替换为:let url = '/dashboard/v2/flow/' + $scope.app;
. 修改项目的配置文件application.properties。
直接使用Maven打包项目,运行即可。
. 进行熔断改造,包括以下步骤:
在nacos文件中添加熔断改造类,用于获取规则和推送规则到Nacos。
增加NacosConfigUtil的配置参数,该参数是Nacos配置文件名称的后缀。
增加NacosConfig中degrade的转换,并注入到容器中(如果没有该配置,则之前的拉取和推送Nacos类会报错)。
修改degrade的API调用类,具体代码如下。
具体类代码内容。
用Python构建仪表盘应用的最佳工具
为正确的项目选择正确的工具
数据分析的重要部分是沟通,我们需要以一种易于理解的方式来传播信息,以交流,突出显示和可视化关键区域。
仪表板(Dashboard)使您的数据可视化更上一层楼。他们连接了不同的golang 源码下载可视化组件,并制作了一个完整而集成的数据可视化故事。Web应用程序仪表板还允许用户与数据进行交互,从而使他们可以查看和调整他们想要的内容。
在Python中创建仪表板从未如此简单。我们有几个仪表板工具可供使用,以制作连贯的数据可视化故事,而无需使用Tableau或Power BI之类的传统仪表板工具。
在本文中,我将列出Python中四种最受欢迎的仪表板工具,我将重点介绍它们的应用场景,功能和学习曲线。
1. Streamlit
您要使用Python快速创建仪表板吗?Streamlit是您的最佳选择。
Streamlit通过易于使用的API和持续的功能开发彻底革新了创建Web应用程序的过程。直到去年月,这个开源工具才被公布,毫无疑问,它在数据科学界的普及迅速增长。
如今,Streamlit通过最近引入的 streamlit component增强了更多功能,开发人员社区在其中添加了新功能。
借助Streamlit的新一键式部署服务(Beta版本),共享和部署Streamlit应用程序也变得非常容易。现在,您可以开发和创建Web应用程序和仪表板,并在数分钟而不是数天的时间内部署它们,这要归功于Streamlit。
我喜欢streamlit的是,它在此列表中具有所有Python Dashboard创建工具中最短的学习曲线。它提供了出色的文档和简单的API,并允许您使用更少的纯Python代码来开发应用程序。
简而言之,Streamlit使您能够专注于重要的事情,而不用考虑要用于项目的前端和后端技术堆栈。
2. Panel
您是否要使用声明式和反应式编程在Pure Python中创建功能强大且高级的仪表板?Panel是您最好的选择。
Panel是一个 开放源代码的Python库,您可以通过将用户定义的小部件连接到绘图,图像,表格或文本来创建自定义的交互式Web应用程序和仪表板。
虽然可以在Jupyter notebook中使用Streamlit,但我们主要使用Python脚本。如果您最喜欢的数据科学工具是Jupyter Notebook,则 Panel为所有绘图库提供广泛的支持。
学习曲线比Streamlit陡峭,但是,使用较少的带有小部件和参数的代码在Panel中创建交互式Web应用程序很简单。
在Panel中部署和共享Web应用程序和仪表板很容易。您可以在Jupyter Notebook中显示仪表板,将其呈现为Ipywidgets,从命令行运行它,或使用诸如Heroku,MyBinder或其他云平台进行部署。
3. Voilà
您想快速将Jupyter Notebook变成独立的Web应用程序吗? Voilà是最好的选择。
Voilà — 带有交互式小部件的实时Jupyter Notebook渲染。
Voilà主要是Jupyter本地渲染工具。但是,您可以使用Ipywidget在Jupyter Notebook中使用小部件创建交互式报告。您还可以使用Viola将笔记本上的所有内容渲染到仪表板中。
快速将Jupyter Notebook部署到仪表板是Voilà的强项,也是其缺点。您可以使用Voilà制作连贯的仪表板,但这需要您在Jupyter Notebook中相应地格式化实验和代码,或者隐藏未使用的代码。
4. Plotly Dash
您是否需要用Python搭建更高级和适用于生产环境的仪表板?Plotly Dash可以满足您的需求。
Plotly Dash专注于生产环境和企业级仪表板的创建,而且还提供Python,R和Julia的开源接口。这是此列表中最成熟的选项。
尽管Dash仅需几个小时即可使用全栈和DevOps工具来构建和部署Web应用程序,但它具有最陡峭的学习曲线。
随着Plotly Express的引入,情况发生了变化 -- 它提供了简单易用的高级API,允许使用Plotly Libary创建图形。Plotly Express库是我最喜欢的Python数据可视化工具之一。
在本地环境中部署Plotly仪表板很容易,如果需要在外部共享它,则需要将其部署到服务器。
仪表板工具的选择取决于您的项目需求。Streamlit是快速创建仪表板应用程序的通用选择,如果您的网页App以数据分析和可视化为核心,它可能是最好的工具。Viola和Panel主要为Jupyter Notebook服务,您可以将它们与您喜欢的任何绘图库结合使用。最后,将Plotly Dash用于创建更高级的仪表板。
Rocketmq单机部署以及管理界面
一. 下载环境
选择环境:JDK 1.8,从rocketmq.apache.org/rel...下载对应的rocketmq源码文件。
二. 部署
1. 将rocketmq-all-4.4.0-bin-release.zip上传至Linux服务器的/usr/local/rocketmq目录。
2. 安装unzip工具包,执行命令:yum install unzip。
3. 解压zip文件:执行命令:unzip rocketmq-all-4.4.0-bin-release.zip。
4. 修改bin目录下的runserver.sh、runbroker.sh和tools.sh文件,调整Java内存参数以减少启动时的内存消耗:例如,设置为-server -Xmsm -Xmxm -Xmnm -XX:PermSize=m -XX:MaxPermSize=m。
5. 启动nameserver:执行命令sh bin/mqnamesrv。
6. 启动broker服务:执行命令sh bin/mqbroker。
7. 查看是否启动成功:通过执行jps命令检查。
8. 修改broker配置文件,使用broker文件启动服务:编辑./conf/broker.conf。
9. 启动broker:执行命令nohup sh bin/mqbroker -n [your_public_ip_or=localhost] autoCreateTopicEnable=true -c /usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.4.0-bin-release/conf/broker.conf &。
三. 通过控制台链接RocketMQ
使用新版本RocketMQ的Web管理界面:由于旧的rocket-console目录已不在官方仓库中,访问github.com/apache/rocke...以获取RocketMQ Dashboard。
1. 下载rocketmq-dashboard源码,修改配置文件:application.properties。
2. 打包成jar文件并上传到Linux服务器。
3. 开启阿里云或腾讯云的安全组端口,确保端口和可以访问。
4. 启动管理界面:执行命令java -jar rocketmq-dashboard-1.0.1-SNAPSHOT.jar。
gdb-dashboard:用Python重塑GDB调试体验
gdb-dashboard,一个用Python打造的GDB调试界面,提供直观、高效的调试体验。它通过集成多个面板和工具,为开发者带来现代化的工作空间。
在gdb-dashboard中,多面板布局功能让用户根据个人习惯和调试需求自定义界面。每个面板展示特定信息,如源代码、反汇编、栈跟踪、变量值和程序日志,帮助快速定位问题。
实时数据展示是gdb-dashboard的核心,它允许开发者在程序运行时动态监控关键数据,如在断点暂停时更新变量状态、内存使用和寄存器值,迅速诊断问题。
自定义脚本支持赋予gdb-dashboard高扩展性,用户可编写Python脚本,添加面板或功能,自动化复杂调试任务,或集成外部工具,提高效率。
尽管gdb-dashboard独立使用,但其模块化设计易于集成至现有IDE,无需切换工具,提升调试流畅性和效率。
安装过程简单,遵循指南即可完成,项目文档提供安装和配置选项,确保兼容主流操作系统和GDB版本。
使用过程中,用户可能遇到与特定系统或版本的兼容性问题。参考文档和社区讨论解决,确保正确设置。gdb-dashboard作为社区项目,用户反馈和贡献对改进至关重要。
各位在使用gdb-dashboard时,如有遇到问题或有功能提议,欢迎在评论区分享交流经验与见解。
声明:本文为原创,转载时需标注"辣码甄源原创首发"并附原文链接。
(2)从源码到dashboard-单节点部署k8s1.-部署etcd并使用etcdctl命令操作etcd
在上一章中,我们已经准备好了8个二进制文件,存储在/opt/kubernetes/bin目录下。接下来,我们将进行etcd的单节点部署,并利用etcdctl命令对etcd数据库进行操作。请确保在实际操作中,将.0.4.替换为你自己的机器IP地址。步骤一:编译证书工具cfssl
为了支持k8s的https通信,我们需要cfssl工具。你可以从GitHub下载v1.6.3的版本,或者自行编译得到cfssl和cfssljson这两个二进制文件。步骤二:生成根证书
首先创建ca-config.json和csr的json配置文件,然后生成ca证书和密钥文件。步骤三:生成etcd证书
接着,为etcd创建对应的json配置文件,生成etcd-key.pem和etcd.pem证书。步骤四:启动etcd服务
在cfg目录下,为etcd设置环境变量,确保IP地址正确。在Ubuntu环境下,我们需要在/etc/systemd/system中创建etcd.service文件,并启动服务进行检查。步骤五:配置etcdctl并测试数据操作
etcdctl操作需要证书支持。将相关的环境变量设置到/etc/profile中,然后进行写入和读取数据的测试,确认etcd是否正常工作。 特别注意,之前的1.9版本k8s使用ETCDCTL_API=V2,而在1.版本中,我也选择开启该功能。