1.Rocketmq单机部署以及管理界面
2.用Python构建仪表盘应用的码解最佳工具
3.sentinel持久化到nacos详细配置
4.（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
5.Arthas使用指南
6.搭建源码调试环境—RocketMQ源码分析（一）

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...下载对应的码解rocketmq源码文件。

       二. 部署

       1. 将rocketmq-all-4.4.0-bin-release.zip上传至Linux服务器的码解/usr/local/rocketmq目录。

       2. 安装unzip工具包，码解执行命令：yum install unzip。码解

       3. 解压zip文件：执行命令：unzip rocketmq-all-4.4.0-bin-release.zip。码解荒野乱斗私服源码

       4. 修改bin目录下的码解runserver.sh、runbroker.sh和tools.sh文件，码解调整Java内存参数以减少启动时的码解内存消耗：例如，设置为-server -Xmsm -Xmxm -Xmnm -XX:PermSize=m -XX:MaxPermSize=m。码解

       5. 启动nameserver：执行命令sh bin/mqnamesrv。码解

       6. 启动broker服务：执行命令sh bin/mqbroker。码解

       7. 查看是码解否启动成功：通过执行jps命令检查。

       8. 修改broker配置文件，码解使用broker文件启动服务：编辑./conf/broker.conf。码解

       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。

用Python构建仪表盘应用的易语言+抢购源码最佳工具

       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通过最近引入的番茄宝盒源码 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，ecshop手机版源码但是，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。这是游戏app源码制作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。

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。

（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mon：公共模块，提供基础功能和服务。

       distribution：部署 RocketMQ 的工具，包含 bin、conf 等目录。

       example：提供 RocketMQ 的示例代码。

       filter：消息过滤器。

       namesvr：NameServer，所有 Broker 的注册中心。

       remoting：远程网络通信模块。

       srvutil：工具类。

       store：消息的存储机制。

       style：代码检查工具。

       tools：命令行监控工具。

       获取 RocketMQ 源码：从 Github 下载最新版本或选择其他版本。遇到下载困难时，可留言或私信寻求帮助。

       导入源码到 IDE 中，确保 Maven 目录正确，刷新并等待依赖下载完成。

       启动 RocketMQ 的 NameServer 和 Broker，配置相关参数，如环境变量、配置文件等。确保正确启动后，通过查看启动日志检查运行状态。

       进行消息生产与消费测试，使用源码自带的示例代码进行操作。设置 NameServer 地址后，启动 Producer 和 Consumer，验证消息成功发送与消费。

       使用 RocketMQ Dashboard 监控 RocketMQ 运行情况，持续优化和调试。

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。