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

  • <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。

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