1.sentinel持久化到nacos详细配置
2.gdb-dashboard：用Python重塑GDB调试体验
3.Sentinel授权规则和规则持久化
4.Rocketmq单机部署以及管理界面
5.（2）从源码到dashboard-单节点部署k8s1.26-部署etcd并使用etcdctl命令操作etcd
6.用Python构建仪表盘应用的最佳工具
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。ssc源码打包
4. 修改pom.xml文件，因为我们使用的是Nacos。
5. 将项目test中的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。网站源码bocm
. 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。
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、大型bpm 源码栈跟踪、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。jsmin压缩源码
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。
Sentinel授权规则和规则持久化
Sentinel的授权规则和持久化功能为微服务提供了双重保护。首先，授权规则类似于服务网关的延伸，它在服务端口暴露时，通过监控请求来源，确保只有从预设的白名单（如网关）来的请求才能访问内部服务，有效防止了非授权用户绕过网关的直接访问，从而加强了微服务的安全性。
规则分为基本的白名单和黑名单控制，允许或限制特定来源的请求。例如，挡板程序源码仅允许来自网关的请求访问'order-service'中的特定资源。获取origin（请求来源）的方式是通过实现RequestOriginParser接口的自定义类，解析请求中的特定标识，如网关的origin字段。
为了在网关中添加origin，需要在gateway服务中配置过滤器，为请求添加特定的origin头。当直接从浏览器访问被保护的资源时，默认的授权异常处理会返回flow limiting，可通过实现BlockExceptionHandler接口来自定义异常结果，提供更友好的用户反馈。
然而，规则默认仅保存在内存中，重启服务后会丢失。Sentinel提供了三种规则管理模式：原始模式（配置丢失）、pull模式（时效性差）和push模式（持久且实时更新）。push模式是通过与Nacos这样的远程配置中心配合，实现规则的持久化和实时更新。在order-service中，需要引入Nacos依赖，并配置Nacos地址，同时修改sentinel-dashboard源码以支持Nacos规则持久化，最后在前端页面添加相应的菜单和配置选项。
总结，Sentinel的授权规则和持久化策略确保了微服务的访问控制和配置的持久性，使得服务更安全，且规则管理更加灵活和高效。
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。
（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ponent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。
