图形学专用在线评测系统（OJ）的评测服务端组件。评测服务端应该运行在内网环境下，只有 Web 服务端能直接访问到评测服务。

• 管理节点（manager）：负责与 Web 服务端交互并管理评测任务
• 执行节点（executor）：负责实际执行评测任务

建议安装前创建虚拟环境进行隔离。首先安装 requirements.txt 中的依赖并执行 build.sh 构建 judger 包，然后在各节点上用 pip 安装构建出的包即可。

完整的评测服务端包含一个管理节点和至少一个执行节点。其中执行节点的 IP 无需固定，但管理节点的 IP 必须固定以保证执行节点始终能够访问到管理节点。judger 包同时包含了管理节点和执行节点的代码，所以各节点安装的包没有区别。

在管理节点上，首先确认自己的 IP 地址，然后设置管理节点配置文件中用到的环境变量，再启动服务：

# 使用 /path/to/judger.db 作为 SQLite 数据库文件
export SQLALCHEMY_DATABASE_URI="sqlite:////path/to/judger.db"
export WEB_SERVER_IP="your Web server IP"       # 默认为 127.0.0.1，即 Web 服务端在本地
export WEB_SERVER_PORT="your Web service port"  # 默认为 8000，与 Web 服务端默认端口相同
export WEB_ACCOUNT="user ID for manager node"   # 需要先在 Web 服务端创建好用户
export WEB_PASSWORD="password of the user"
export EXECUTOR_PORT="executor service port"    # 所有执行节点须使用同一端口号
judger-manager

如果以下两个条件满足其一，那么管理节点启动时要加 --host 0.0.0.0（或你需要指定的网段）来允许 Web 服务端和执行节点访问它。

• 管理节点和执行节点不在同一台机器上
• 管理节点和 Web 服务端不在同一台机器上

受到 Dandelion 的限制，执行节点必须拥有图形环境、连接到显示器，启动执行节点的 shell 也必须是从图形界面启动的，不能是 SSH 远程连接的 login shell。执行节点需要具备编译 Dandelion 所需的环境，可以参考 Dandelion 开发者文档加以配置。

另外，建议执行节点安装与 Python libclang 包版本接近的 clang 编译器（libclang 版本见 pyproject.toml 配置文件），并将其配置为 CMake 的编译器以确保 AST 解析正常。

参考执行节点配置文件设置环境变量，并启动执行节点：

export CC=clang
export CXX=clang++
export MANAGER_IP="manager node IP"
export MANAGER_PORT="manager service port"
export WEB_SERVER_IP="your web server IP"
export WEB_SERVER_PORT="your Web service port"
export WEB_ACCOUNT="user ID for this executor node"  # 最好是每个执行节点各有一个用户
export WEB_PASSWORD="password for the user"
# 其他配置都可以用环境变量覆盖，详见配置文件
judger-executor

如果管理节点和执行节点不在同一台机器上，那么执行节点启动时也要加 --host 0.0.0.0（或管理节点 IP）来允许管理节点访问它。

在每个节点上，都有不止一个服务进程运行，因此管理节点用一个 SQLite 数据库来实现 IPC。所有的题目、提交、模板等信息都是从 Web 服务端获取的，评测服务端不会在自己的数据库中保存任何持久化数据。

执行节点每执行完一次评测任务，会将对应的评测日志输出到 LOG_DIR 下的 [judgment-id].log 文件中，以便后续查看。启动执行节点服务的用户需要有读写该目录的权限，否则服务会因为不能写入日志而退出。