Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Запустите приложение Spring-Boot/EclipseLink, даже если БД не работает, и повторно подключитесь, когда БД будет доступна.

Я ищу способ запустить приложение SpringBoot, использующее JPA/EclipseLink, даже если БД не работает, и автоматически переподключиться, когда оно станет доступным. То, что мне нужно, описано в ответе здесь: Как запустить приложение с весенней загрузкой без зависимости от базы данных?, но для Hibernate (!). Мне нужно то же самое, но с EclipseLink.

Я знаю о собственности:

<property name="eclipselink.validation-only" value="true"/>

но описание https://www.eclipse.org/eclipselink/documentation/2.4/jpa/extensions/p_validation_only.htm говорит: «Используйте свойство сохраняемости eclipselink.validation-only для проверки развертываний путем инициализации дескрипторов, но без подключения к источнику данных». Это означает отсутствие повторного подключения, даже когда БД становится доступной.

Итак, возможно ли это вообще с EclipseLink?

Версии:

Spring Boot: 2.0.7
EclipseLink: 2.7.0
Hikari Connection Pool: 2.7.9
spring-boot eclipselink
03.04.2019
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..