Я пытаюсь развернуть войну с tomcat через maven (mvn clean install tomcat7:deploy). Развертывание работает нормально, но приложение работает, только если я перезапущу tomcat. Это нормально? Думаю, нет.
mvn tomcat7: развертывание не работает, если не перезапустить tomcat
06.11.2018
Ответы:
1
tomcat7:deploy отвечает только за поместите обновленный файл WAR в Tomcat:
Разверните WAR на Tomcat.
Чтобы использовать горячее развертывание Tomcat при изменении файла войны, см. ответы а>
06.11.2018
2
Установив contextReloadable>true</contextReloadable>
следующим образом:
<plugin>
<groupId>org.apache.tomcat.maven</groupId>
<artifactId>tomcat7-maven-plugin</artifactId>
<version>2.2</version>
<configuration>
<path>/yourApp</path>
<contextReloadable>true</contextReloadable>
</configuration>
</plugin>
вы получаете обходной путь: tomcat перезагружает приложение всякий раз, когда обнаруживает изменение. Это не горячее развертывание, но, по крайней мере, вы не перезапускаете его вручную.
06.11.2018
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..