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docs/zh_CN/前端开发文档.md

@@ -21,6 +21,7 @@ Lodash 高性能的 JavaScript 实用工具库
 - #### Node安装
 Node包下载 (注意版本 8.9.4) `https://nodejs.org/download/release/v8.9.4/` 
 
+
 - #### 前端项目构建
 用命令行模式 `cd`  进入 `escheduler-ui`项目目录并执行 `npm install` 拉取项目依赖包
 
@@ -31,6 +32,16 @@ Node包下载 (注意版本 8.9.4) `https://nodejs.org/download/release/v8.9.4/`
 > 运行 `cnpm install` 
 
 
+- 新建一个`.env`文件，用于跟后端交互的接口
+
+在`escheduler-ui`目录下新建一个`.env`文件，在文件里添加后端服务的ip地址和端口，用于跟后端交互，`.env`文件内容如下：
+```
+# 代理的接口地址（自行修改）
+API_BASE = http://192.168.xx.xx:12345
+
+# 如果您需要用ip访问项目可以把 "#" 号去掉（例）
+#DEV_HOST = 192.168.xx.xx
+```
 
 > #####  ！！！这里特别注意 项目如果在拉取依赖包的过程中报 " node-sass error " 错误，请在执行完后再次执行以下命令
 ```
@@ -49,6 +60,7 @@ npm install node-sass --unsafe-perm //单独安装node-sass依赖
 
 再拷贝到服务器对应的目录下（前端服务静态页面存放目录）
 
+
 访问地址 `http://localhost:8888/#/` 
 
 

docs/zh_CN/前端部署文档.md

@@ -3,23 +3,14 @@
 前端有3种部署方式，分别为自动化部署，手动部署和编译源码部署
 
 ## 1、准备工作
-#### 准备一：下载安装包
+#### 下载安装包
 
 目前最新安装包版本是1.0.1，下载地址： [码云下载](https://gitee.com/easyscheduler/EasyScheduler/attach_files/)
 
 下载escheduler-ui-1.0.1.tar.gz后，解压后会产生dist目录,进入dist目录
 > cd dist  
 
-#### 准备二：新建一个`.env`文件
 
-在dist目录下新建一个`.env`文件，在文件里添加后端服务的ip地址和端口，用于跟后端交互，`.env`文件内容如下：
-```
-# 代理的接口地址（自行修改）
-API_BASE = http://192.168.xx.xx:12345
-
-# 如果您需要用ip访问项目可以把 "#" 号去掉（例）
-#DEV_HOST = 192.168.xx.xx
-```
 
 ## 2、部署
 以下两种方式任选其一部署即可，推荐自动化部署

docs/zh_CN/后端部署文档.md

@@ -148,11 +148,11 @@ install.sh : 一键部署脚本
 
 * 一键停止集群所有服务
    
-   ` sh ./script/stop_all.sh`
+   ` sh ./bin/stop_all.sh`
    
 * 一键开启集群所有服务
    
-   ` sh ./script/start_all.sh`
+   ` sh ./bin/start_all.sh`
 
 * 启停Master
 

escheduler-server/src/main/resources/worker.properties

@@ -9,7 +9,7 @@ worker.fetch.task.num = 3
 
 
 # only less than cpu avg load, worker server can work. default value : the number of cpu cores * 2
-worker.max.cpuload.avg=10
+#worker.max.cpuload.avg=10
 
 # only larger than reserved memory, worker server can work. default value : physical memory * 1/6, unit is G.
 worker.reserved.memory=1

install.sh

@@ -201,10 +201,10 @@ workerExecThreads="100"
 workerHeartbeatInterval="10"
 
 # worker一次抓取任务数
-workerFetchTaskNum="10"
+workerFetchTaskNum="3"
 
-# worker最大cpu平均负载,用来判断master是否还有执行能力
-workerMaxCupLoadAvg="10"
+# worker最大cpu平均负载,用来判断worker是否还有执行能力,保持系统默认，默认为cpu核数的2倍，当负载达到2倍时，
+#workerMaxCupLoadAvg="10"
 
 # worker预留内存,用来判断master是否还有执行能力
 workerReservedMemory="1"
@@ -279,7 +279,7 @@ sed -i ${txt} "s#master.reserved.memory.*#master.reserved.memory=${masterReserve
 sed -i ${txt} "s#worker.exec.threads.*#worker.exec.threads=${workerExecThreads}#g" conf/worker.properties
 sed -i ${txt} "s#worker.heartbeat.interval.*#worker.heartbeat.interval=${workerHeartbeatInterval}#g" conf/worker.properties
 sed -i ${txt} "s#worker.fetch.task.num.*#worker.fetch.task.num=${workerFetchTaskNum}#g" conf/worker.properties
-sed -i ${txt} "s#worker.max.cpuload.avg.*#worker.max.cpuload.avg=${workerMaxCupLoadAvg}#g" conf/worker.properties
+#sed -i ${txt} "s#worker.max.cpuload.avg.*#worker.max.cpuload.avg=${workerMaxCupLoadAvg}#g" conf/worker.properties
 sed -i ${txt} "s#worker.reserved.memory.*#worker.reserved.memory=${workerReservedMemory}#g" conf/worker.properties