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。python框架源码阅读

       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。LYJH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 的供需源码 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中的源码制图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mmkv源码可视化组件，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。