1. 常驻节点分析
[!TIP|style:flat] TCA客户端除了通过
localscan
命令启动单次的代码分析,也可以作为一个分布式分析节点启动,作为常驻进程,多个节点可以分布式并行执行服务端下发的任务,提高扫描效率。和本地分析一样,需要先安装环境和必要的工具,并配置好服务端地址。
1.1. 使用场景
希望通过并行执行分析来提高分析效率
希望尽量使用公共资源或使用专机资源
1.2. 前置步骤
公共/专有机器上具备客户端。
如果是开源版客户端,需要配置相关环境和依赖,可查阅开源版客户端使用说明。
1.3. 常驻节点配置
1.3.1. 配置 config.ini 文件
- 将
<Server IP地址>
替换成实际的serve ip(可包含端口号)。
1.3.2. 启动代码分析常驻节点
从TCA前端页面中获取
token
,前往 个人中心-个人令牌-复制Token[!TIP|style:flat] 作为公共节点:token需要具有超级管理员权限,如使用
CodeDog
账户的token
。可以通过用户管理页面查看到哪些用户是超级管理员。
作为专机节点:该节点仅能分析该
token
具有权限的项目。进入到
client
目录下,执行命令:python3 codepuppy.py -l codepuppy.log start -t <token>
启动后,可以在命令行输出或
codepuppy.log
中查看运行日志,如果未报异常,且输出task loop is started.
,表示节点已经正常启动。
1.3.3. 配置节点
常驻节点首次启动后,需要到节点管理页面设置节点状态(默认为不可用
),将其设置为活跃
,用于接收和执行任务。
进入TCA节点管理页面。
管理入口
-节点管理
可以看到当前在线的节点,可以修改节点名称、标签、负责人等信息。
[!TIP|style:flat] 常驻节点首次启动后,需将节点状态从不可用(失效)状态切换到活跃(在线)状态
可以进入工具进程配置页面,对节点支持的工具进程进行管理(默认会全部勾选),未勾选的工具进程,将不会在该节点上执行。
节点所属标签会与分析方案中的运行环境标签进行匹配,只有相同标签的任务才会下发到该机器节点上。