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// include

\.vscode\*.*
\src\*.*
*.vue
*.css
*.webp
*.png
*.jpg
*.gif
*.svg
*.txt
*.html
*.js
*.cjs
*.ts
*.tsx
*.json
*.md
*.toml
*.yml
*.yaml
bin\*.*
*.sql
.env*
*.sh
*.php
*.conf
*.php
*.psd
*.rs
*.lock
*.ico
*.woff
*.woff2
*.ttf
*.eot
*.bat

// exclude

\node_modules\
\target\
\.history\
\.git\
*.7z
*.zip
*.rar
.gitignore

vi "/etc/vsftpd/vsftpd.conf"

anonymous_enable=NO

local_enable=YES

write_enable=YES

local_umask=022

dirmessage_enable=YES

xferlog_enable=YES

connect_from_port_20=NO

xferlog_std_format=YES

chroot_local_user=YES

chroot_list_enable=YES

chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list

listen=YES

listen_ipv6=NO

pam_service_name=vsftpd
userlist_enable=YES
tcp_wrappers=YES

guest_enable=YES
guest_username=ftpuser
user_config_dir=/etc/vsftpd/vuser

xferlog_enable=YES
xferlog_std_format=YES
xferlog_file=/var/log/xferlog
dual_log_enable=YES
vsftpd_log_file=/var/log/vsftpd.log
allow_writeable_chroot=YES

pasv_enable=yes
pasv_min_port=20121
pasv_max_port=25121
pasv_address=0.0.0.0   # 你的公网 IP
pasv_addr_resolve=YES        # 确保正确解析公网 IP

yum -y install https://nginx.org/packages/rhel/7/x86_64/RPMS/nginx-1.26.1-2.el7.ngx.x86_64.rpm

http://156.225.16.144/user

cargo build --release 默认情况下不会自动并行使用多个 CPU 核心进行编译，但你可以手动启用 多线程编译 来加速构建。

方法 1：使用 JOBS 选项

你可以在编译时使用 -j 选项，指定使用的并行编译线程数。例如：

cargo build --release -j 8

• -j 8 表示使用 8 个核心进行编译。

• 你可以将 8 替换为 $(nproc) 以自动获取 CPU 核心数：

  cargo build --release -j $(nproc)

  这样可以最大化使用 CPU 资源，提高编译速度。

• • *

方法 2：设置 CARGO_BUILD_JOBS 环境变量

如果你不想每次都输入 -j 选项，可以设置环境变量：

export CARGO_BUILD_JOBS=$(nproc)
cargo build --release

或者将其加入 ~/.bashrc / ~/.bash_profile 以使其永久生效：

echo 'export CARGO_BUILD_JOBS=$(nproc)' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

方法 3：修改 config.toml 配置文件

你还可以在 Cargo 配置文件 中全局设置并行编译：

mkdir -p ~/.cargo
nano ~/.cargo/config.toml

然后添加以下内容：

[build]
jobs = 8  # 或者 $(nproc) 的实际值

保存后，运行 cargo build --release 时会默认使用 8 个核心。

方法 4：使用 sccache 加速编译

如果你的 Rust 项目编译非常缓慢，你还可以使用 sccache 进行缓存加速：

cargo install sccache
export RUSTC_WRAPPER=sccache
cargo build --release -j $(nproc)

sccache 主要用于缓存编译结果，特别适用于 增量编译，加快二次编译速度。

总结

✅ 推荐方式

• 临时并行：cargo build --release -j $(nproc)
• 永久生效：设置 CARGO_BUILD_JOBS 或修改 config.toml
• 加速工具：使用 sccache 进一步优化

最终的config.toml

[source.crates-io]
replace-with = 'rsproxy-sparse'

[source.rsproxy]
registry = "https://rsproxy.cn/crates.io-index"

[source.rsproxy-sparse]
registry = "sparse+https://rsproxy.cn/index/"

[registries.rsproxy]
index = "https://rsproxy.cn/crates.io-index"

[net]
git-fetch-with-cli = true

[profile.dev]
opt-level = 0               # 优化等级最低，编译速度最快（默认值）
debug = true                # 保留调试符号，方便调试和断点追踪
codegen-units = 16          # 生成多个并行代码单元，加快多核编译速度
incremental = true          # 启用增量编译，修改部分代码时加速后续编译
overflow-checks = false     # 关闭整数溢出检查（调试时略快，需小心）

[profile.release]
opt-level = "z"             # 优化最小二进制体积（比 "s" 更激进）
lto = false                 # 关闭 LTO（Link Time Optimization），加快构建但牺牲些许体积
codegen-units = 8           # 控制并行生成单元，8 通常能平衡速度和优化
panic = "abort"             # 遇到 panic 时直接终止，无回溯，减小代码体积
strip = true                # 编译后移除符号表和调试信息，减小最终文件体积

[alias]
b = "build --release"
r = "run --release"

[build]
jobs = 16

这样，你的 cargo build --release 就可以 最大限度利用多核 CPU 进行编译了 🚀

cpu_test.sh

#!/bin/bash

# 获取 CPU 核心数
CPU_COUNT=$(nproc)

# 定义一个数组存储进程 ID
declare -a PIDS

# 计算密集型任务（无限循环计算）
cpu_stress() {
    while :; do :; done
}

echo "开始逐步激活 CPU 核心..."

# 逐个核心启动计算任务
for ((i=1; i<=CPU_COUNT; i++)); do
    cpu_stress &  # 后台运行计算任务
    PIDS+=($!)   # 记录进程 ID
    echo "已激活 ${i} 个核心..."
    sleep 1  # 每秒增加一个核心
done

echo "CPU 已全部占满，保持 5 秒..."

# 维持 CPU 满载 5 秒
sleep 5

echo "开始逐步释放 CPU 核心..."

# 逐个终止计算任务
for ((i=CPU_COUNT-1; i>=0; i--)); do
    kill ${PIDS[i]}
    unset PIDS[i]
    echo "已释放 ${CPU_COUNT-i} 个核心..."
    sleep 1  # 每秒释放一个核心
done

echo "所有 CPU 核心已释放，脚本结束。"

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