Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Java, Стратегии развертывания для файлов ear

Стройте человека. -> знаток

идея -> идея

сервер приложений -> веблогика 12.1.2

Мой проект состоит из файла ear, в котором есть два файла war (находящиеся в lib, а не взорванные) и несколько файлов jar.

Я развертываю файл ear, и когда я вношу изменения в любой файл Java, горячая замена работает нормально (любое регулярное изменение). Однако, когда я вношу изменения в любой xhtml (в основном состоящий из jsf), чтобы увидеть эти изменения, мне нужно выполнить еще одну сборку и развертывание.

Мне нужна любая стратегия, которой я могу следовать на этапе разработки. Все комментарии приветствуются.


Ответы:


1

Следующие шаги были очень полезны для меня:

Однако, должен признаться, мне этого даже близко не хватило. Мне по-прежнему приходилось переустанавливать каждый раз, когда я меняю подпись класса, что случалось очень часто и было пустой тратой времени.

Чтобы справиться с оставшейся проблемой перезагрузки класса, я и моя команда использовали JRebel, которым я в настоящее время очень доволен. Имея в виду, что этот продукт относительно дорог, я также слышал об альтернативах перезагрузки классов с открытым исходным кодом, но, честно говоря, еще не пробовал их:

19.08.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..