Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

внешнее изменение конфигурации Grails на лету

Я пытаюсь внедрить конфигурацию своего приложения и сделать возможным перезагрузку некоторых значений на лету. Например, я использую плагин электронной почты и хочу внедрить конфигурацию своего почтового ящика и иметь возможность изменять ее без перезапуска сервера. я использовал

grails.config.locations = ["file:somedir/some-properties.properties"]

и обнаружил, что свойства загружаются правильно. Я использую выражение grailsApplication.configuration.property.name для доступа к своим свойствам. Но я обнаружил, что если загрузить приложение, а затем изменить какое-то свойство в файле, то в приложении это свойство будет иметь старое значение. Есть ли способ заставить приложение каждый раз загружать новые свойства из файла?

04.09.2014

  • grails.org/plugin/external-config-reload 04.09.2014
  • будет ли это работать и для внешнего Config.groovy? Не могли бы вы создать ответ здесь с этой ссылкой 04.09.2014

Ответы:


1

Попробуйте использовать приведенный ниже плагин, он должен решить вашу проблему.

http://grails.org/plugin/external-config-reload

04.09.2014
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..