在steam上面和朋友一起玩求生之路2创建服务器时选择什么服务器比较好，是官方专用，还是最佳的，还

在steam上面和朋友一起玩求生之路2创建服务器时选择本地服务器比较好。

如果几个人离得近的话选本地比较稳定，目前最佳专用容易匹配到一些奇奇怪怪的服务器，官服没有插件，但是延迟可能很高。玩非官方图必须大家都有图，并且图的版本一致。

平台特点

VAC反作弊系统

VAC(Valve Anti-cheating)是一种自动启动的反作弊系统。

VAC支持所有由Valve出品的游戏及第三方mods，可以在所有Source引擎游戏服务器使用，在连接Source引擎游戏时服务器会检测VAC是否加载。这个反作弊系统会永久禁止作弊的玩家进入开启VAC系统的服务器。

VAC将会扫描电脑的内存，不会扫描硬盘。VAC启动时对游戏中的画面、速度等没有影响。

VAC不仅在反作弊中有用，同时也会阻止盗版者进入正版服务器内，所以，请不要作弊。

自动更新系统

Steam平台本身和其中的游戏能够自动进行更新，不需玩家自己手动更新。随着Valve公司的不断改进，这个问题已获得解决，整个系统也变得越来越高效。Steam在全球设有大量的更新服务器，大陆玩家想要获得较快的更新速度，请选择国内的服务器节点。

百度百科——steam

您好，关于STS节点无法生成的问题，可能有以下几种原因：
1 网络问题：STS节点需要连接到网络才能生成，如果您的网络连接不稳定或者存在其他问题，可能会导致节点无法生成。
2 硬件问题：STS节点需要一定的硬件资源才能生成，如果您的设备性能不足或者存在其他硬件问题，可能会导致节点无法生成。
3 软件问题：STS节点需要正确的软件配置才能生成，如果您的软件配置有误或者存在其他软件问题，可能会导致节点无法生成。
针对以上问题，您可以尝试以下解决方法：
1 检查网络连接是否正常，尝试重新连接网络或者更换网络环境。
2 检查设备硬件是否符合要求，尝试升级硬件或者更换设备。
3 检查软件配置是否正确，尝试重新配置软件或者升级软件版本。
如果以上方法都无法解决问题，建议您联系STS官方客服或者技术支持人员，获取更专业的帮助和支持。

转载表面上看，是一套基于B/S方式实现的分布式管理系统，但其实背后的架构是基于C/S完成的。你以为他是一只鞋吗？其实他是一个吹风机。作为界面化的系统，浏览器框架是不可或缺的，但更加重要的东西在Socket上面。

一、需要解决中央控制端到各节点服务器之间的通信。

这个其实牵扯到一个通信协议的问题，各语言都有自己的socket，thread的库，直接调用即可。但是这个通信协议就需要自己来完成了。既不能太简单，太简单了，明码传输，如果别人获知了这个接口，就很容易执行一些令人讨厌的 *** 作。也不能太复杂，太复杂了等于是给自己找麻烦，所以简单的数据包编解码的工作或者用token验证的方式是需要的。通信协议起码要两种，一种是传输命令执行的协议，一种是传输文件的协议。

二、跨语言的socket通信

为什么要跨语言，主控端和代理端通信，用什么语言开发其实无所谓。但是为了给自己省事，尽可能使用服务器上已经有了的默认语言，Ambari前期采用phppuppet的方式管理集群，这不是不可以，puppet自己解决了socket通信协议和文件传输的问题，可你需要为了puppet在每台服务器上都安装ruby。我是个有点服务器和代码洁癖的人。光是为了一个puppet就装个ruby，我觉得心里特对不起服务器的资源。所以我自己写了一个python的代理端。python是不管哪个linux系统在安装的时候就都会有了。然后主控端的通信，可以用python实现，也可以用php实现，但是考虑到对于更多的使用者来说，改php可能要比改tornado简单许多，所以就没用python开发。hadoop分支版本众多，发布出去，用户要自己修改成安装适合自己的hadoop发行版，就势必要改源码，会php的明显比会python的多。php里面的model封装了所有的 *** 作，而python只是个 *** 作代理人的角色而已。

所以也延伸出一个问题，什么语言用来做这种分布式管理系统的代理端比较合适，我自己觉得，也就是python比较合适了， *** 作系统自带，原生的package功能基本够用。用java和php也可以写agent，但是你势必在各节点预先就铺设好jre或者php运行环境。这就跟为什么用python和java写mapred的人最多是一样的。没人拦着你用nodejs写mapred，也可以写，就是你得在每个节点都装v8的解释引擎，不嫌麻烦完全可以这样干。原理参看map/rece论文，不解释。perl也是 *** 作系统原生带的，但是perl的可维护性太差了，还是算了吧。

所以这就牵扯到一个跨语言的socket问题，理论上来说，这不存在什么问题。但这是理论上的，实际开发过程中确实存在问题，比如socket长连接，通信数据包在底层的封装方式不同。我没有使用xml-rpc的原因之一就是我听说php的xmlrpc跟其他语言的xmlrpc有不同的地方，需要修改才能用,我就没有用这种办法。最早是自己定义的 *** 作协议，这时就遇到了这些问题，所以后来直接采用了thrift方式。就基本不存在跨语言的socket通信问题了。

三、代理端执行结果的获取

无论命令还是文件是否在代理端执行成功，都需要获取到执行结果返回给中央端。所以这里也涉及一个读取节点上的stdout和stderr的问题。这个总体来说不是很难，都有现成的包。当然这个时候你需要的是阻塞执行，而不能搞异步回调。

还有个问题是，我要尽可能使用python默认就带的包，而尽量不让服务器去访问internet下载第三方的包。

还有代理端最重要的一点，就是python的版本兼容性。centos5用python24，centos6用python26，ubuntu基本默认都是27。所以一定要最大限度的保证语言的跨版本兼容性，要是每个 *** 作系统和每一个版本我都写一个代理，我一个人就累死了。

四、浏览器端的model，view，controller

这里面你要封装好所有的通信协议，以及需要在节点上面执行的脚本。发送文件的 *** 作和数据库 *** 作也要在model里面完成。

如果对tcl/tk很熟，也可以写基于 *** 作系统界面方式的管理，不用浏览器就是了。

view对我来说是最痛苦的事，都是现学的jQuery怎么用，前端的工作太可怕了。关于这方面，没有太多可描述的，html和js带给我的只有痛苦的回忆，万恶的undefined。

五、跨 *** 作系统的安装文件封装。

要适应不同的 *** 作系统也是个很麻烦的事情，需要用agent提前获知 *** 作系统的发行分支，版本号。然后去找到对应的安装文件去执行。你不能保证一个分布式系统的集群中所有的节点都可以访问internet，更多的情况是这些节点都存在在一个安全的内网中。只有个别几个节点是可以访问外网的。所以，我势必要把所有的安装文件以及他们的依赖尽可能集中起来。我不确定安装 *** 作系统的lzo，yum或者apt-get会去下什么鬼东西，甚至无论是yum还是apt-get，里面都没有hadoop-lzo的库文件。所以，最好的办法是自己编译打包rpm和deb包。直接安装就好了，别去找repo下载什么。

这就是第五步工作，把需要的依赖的东西自己编译打包成rpm和deb。

deb包很好解决，但是rpm就没那么好办了，需要学习rpm的编译文件如何编写，这块是挺麻烦的，但是这玩意用好了还是挺不错的。现在我自制的安装包里面就已经包含了自己编译的lzo和snappy两种压缩库，以及hadoop-gpl-packaging的rpm和deb。下一个发布的easyhadoop将直接支持centos5,6，suse，以及ubuntu/debian的系统上安装hadoop。已经自带了lzo和snappy以及lzop和snzip。

六、把这些所有东西，整合到一个系统里面。

关联这些所有事情间的联系，整合到一个浏览器界面里面去。写一个分布式的管理脚本不难，写一个界面也不难，但是也许是我的水平不行，这两件事结合起来让他们协同工作还是有点难度的。对我来说，写界面的工作可能更难一点。

Cloudera可能是十来个人在写Manager的东西，ambari也是放到github和apachesvn上面，apache基金会的各种committer在写。easyhadoop没他们功能那么强大，一年来只有我一个人设计架构，功能，各种语言的编码，测试，发布。Fortheloveofgod,WhathaveIdone(英文部分请站在山顶仰天长啸)T_T。从前台到后台，到hadoop和生态系统以及他们的依赖软件的单独patch、编译打包。(系统yum或者apt-get的包不如自己打的好使。)

从时间上来看，全球第一款开源的hadoop部署管理系统应该还是属于ambari，2011年8月开始写的，2012年9月底进入apache的incubator。我是大概2012年8月开始写的easyhadoop，全球第一没赶上，估计国内第一个开源的hadoop管理系统还是可以排上的。

kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具。

这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes集群的部署：

在开始之前，部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件：

31 安装相关包和keepalived

32配置master节点

master1节点配置

master2节点配置

33 启动和检查

在两台master节点都执行

启动后查看master1的网卡信息

41 安装

42 配置

两台master节点的配置均相同，配置中声明了后端代理的两个master节点服务器，指定了haproxy运行的端口为16443等，因此16443端口为集群的入口

43 启动和检查

两台master都启动

检查端口

Kubernetes默认CRI（容器运行时）为Docker，因此先安装Docker。

51 安装Docker

52 添加阿里云YUM软件源

53 安装kubeadm，kubelet和kubectl

由于版本更新频繁，这里指定版本号部署：

61 创建kubeadm配置文件

在具有vip的master上 *** 作，这里为master1

62 在master1节点执行

按照提示保存以下内容，一会要使用（kubeadm init中的回显内容）：

按照提示配置环境变量，使用kubectl工具：

查看集群状态

创建kube-flannelyml，在master1上执行

安装flannel网络

检查

81 复制密钥及相关文件

从master1复制密钥及相关文件到master2

82 master2加入集群

执行在master1上init后输出的join命令,需要带上参数--control-plane表示把master控制节点加入集群（之前kubeadm init回显内容）

检查状态（master1上执行）

在node1上执行

向集群添加新节点，执行在kubeadm init输出的kubeadm join命令（之前kubeadm init回显内容，注意不加--control-plane）：

集群网络重新安装，因为添加了新的node节点（在master1上执行）

检查状态（在master1上执行）

在Kubernetes集群中创建一个pod，验证是否正常运行：

访问地址：>

方便好用的在线考试系统，起码需要做到能管理考试的试题，快速创建考试，还要可以保证考试的公平性，最后就是交卷后还能阅卷判分、统计分析，让考试管理者能够直接查看考试结果。

首先，方便好用的在线考试系统需要可以一站式完成考试的全流程，且 *** 作要简便：

①、使用考试 云在线考试系统组织一场考试，只需要填写好考试的基本信息（考试名称、须知）；然后选择试卷类型，设计试卷，添加试题；最后设置考试时间、及格分、答题次数、答题设备、防作弊等即可。

②、在线考试系统还可以搭建题库，能根据不同科目的知识点创建试题分类，方便组卷时能快速找到试题。且像一些基础题型的试题，比如单选、多选、判断、填空、问答题这五种题型，并且数量较多，可以使用Excel、Word或Txt三种模板中任意一种大量导入，也可以使用批量导入方式一键导题。而对于题型比较复杂的试题，比如阅读理解题、组合题、音频题等，可以使用单个新增试题的方式，切换到编辑器模式下添加和音频内容。

③、考试系统的组卷策略灵活多样，有固定试卷、随机试卷和抽题试卷三种组卷类型，可根据考试的需要自由选择；

④、系统对于客观题支持系统自动阅卷评分，主观题可按关键字判分或人工协助阅卷；可对每场考试提供多维度清晰可视化的考试报表。

其次，方便好用的在线考试系统还有能够保障考试的严肃性：

在线考试系统有人脸实名认证、三路音或双机位视频监控、强制交卷、禁止复制粘贴剪切、试题选项乱序等监考措施，能从正面、侧后方、答题界面这三个视角全面监控考生的考试过程及考场环境，严格保障考试的严肃性。

最后，方便好用的在线考试系统当然还要保障系统的稳定以及能够实现高并发的考试：

在线考试系统采用了分布式云架构，全国有15个城市都部署了节点服务器，每个节点会根据用户请求地域进行就近分配来提高访问速率，同时还会智能地根据当前节点服务器请求压力进行轮询负载分配。

所以不管是考试过程的稳定流畅还是大型考试的高并发访问，在线考试系统都可以很好地保障。

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