问题标签 [distcc]
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android-source - 如何使用 ICECC 构建
我已经设置了 ICECC 调度程序和节点。一个调度器和两个节点用于构建加速。
当我使用 make -j7 构建 linux 内核时，它需要所有主服务器和节点服务器并在 2 分钟内构建二进制文件，理想情况下大约需要 10 分钟。
我使用 ICECC 和 AOSP 进行了相同的尝试，发现只有运行构建的节点在工作，而其他节点不包括在内。
如果是的话，任何人都尝试过 ICECC 进行 AOSP 构建，那么执行相同操作的确切设置是什么。
谢谢你，阿尼什
raspberry-pi - 为什么使用 distcc 编译 Python 时 make 会抛出错误？
我在 Raspberry Pi 上做了很多编译工作。我正在考虑使用 distcc 来加快速度。
我关注了这篇文章：https ://www.kvaser.com/developer-blog/building-raspberry-pi-using-distcc/
这允许我将 Arch Linux VM 配置为交叉编译器主机，并将我的 Raspberry Pi 配置为客户端。
就网络而言，该设置似乎有效。我可以tcpdump在 Arch 上使用来确认make在 Pi 上运行时，服务器的distcc端口 ( 3632) 会收到大量请求。
该设置似乎也适用于使用交叉编译器。我的Arch Linux 没有安装本机、、、、c++或二进制文件。在没有设置指向交叉编译器的情况下，Pi 抱怨它无法按预期找到二进制文件。cccppg++gccPATHgcc
我看到的问题是，当我尝试编译时Python 3.7.11，我几乎在运行 make 后立即得到了这个：
没有distcc，Python 在 Pi 上编译得很好——它只需要很长时间。
主机（Arch Linux）是否缺少一些编译 Python 所需的库？我的印象是它不需要任何东西。
问题是否可能是我的 Raspberry Pi 使用内核5.4.51-v7+，而工具链https://github.com/raspberrypi/tools.git似乎只支持arm-rpi-4.9.3-linux-gnueabihf？
我很迷失在这里。任何帮助，将不胜感激。
更新：似乎 distcc 正在工作，但编译失败。也许这解释了它：
在 Debian Buster 中，gcc 编译器和 glibc 已更新到 8.3 版。git://github.com/raspberrypi/tools.git 中的工具链仍然基于旧的 gcc 6 版本。这意味着使用 git://github.com/raspberrypi/tools.git 会导致很多编译错误。
这将需要进一步研究。
c++ - 如何为文本文件依赖配置 distcc
我正在尝试通过以下方式分发与消毒剂一起distcc使用的构建：clang
clang++-12 -fsanitize-blacklist=/path/to/the/blacklist.txt ...
cpp因此，构建中存在非依赖关系。
distcc当前失败，输出如下：
并在保留的临时文件中
我看到以下错误：
clang: error: no such file or directory: '/path/to/the/blacklist.txt'
如何配置distcc将非依赖项复制cpp到远程构建机器？关于解决方法的任何其他想法？
环境：我使用的是 Ubuntu 20.04 客户端笔记本电脑和带有 Ubuntu 20.04docker映像的 Ubuntu 20.04 服务器机器。构建环境安装在docker镜像中。服务器只有一个公共 IP，所以我必须配置distcc使用 SSH 从客户端连接到服务器。
networking - 使用 portage 时 Distcc 阻塞 ip
定期编译时，它可以正常工作，但是当我使用 portage 时，它不会在另一台电脑上编译，也没有显示 Distccmon 的进度，即使 root 甚至没有显示 localhost。
我已经在 /etc/hosts /etc/distccd/hosts $HOME/.distcc/hosts 上添加了主机 PC（在 root 和用户上）
c++ - 是否可以将不同的编译作业应用于 Makefile 中的不同目标以使用 distcc
我有一个有多个目标的 Makefile。其中之一就是自动生成 cpp 代码。第二个是指定编译那些生成的cpp。
我已经配置了一个分布式编译集群，我只想指定一些作业用于编译 cpp 文件本身。生成部分的另一个不同数量的工作。
可能吗？
这个想法是使用“make -j30”通过 distcc 将构建分发到几个可用的主机，但是专用于生成定义到 Makefile 中的代码的目标不能拆分为 30 个作业，因为这个目标只会在本地处理。并且本地主机没有 30 个核心来处理它们，所以机器冻结了。这就是我需要为生成阶段定义作业数量和为编译阶段定义另一数量的作业的原因。