Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Установка значений cargo.tomcat.valve в файле build.gradle

Что я пытаюсь сделать: я хочу добавить AccessLogValve в tomcat server.xml, чтобы я мог регистрировать пользовательские значения заголовков. (ссылка: https://jfrog.com/knowledge-base/how-can-i-log-custom-request-headers-using-the-tomcat-access-log-valve/)

Проблема, с которой я столкнулся: каждый раз, когда запускается Gradle, он создает новый server.xml. Я хочу добавить свойство контейнера cargo.tomcat.valve, но не могу найти работающий формат.

Клапан, который я хочу добавить, это Access Log Valve https://tomcat.apache.org/tomcat-8.5-doc/config/valve.html#Access_Log_Valve

Неудачный пример: containerProperties ['cargo.tomcat.valve'] = 'className=org.apache.catalina.valves.AccessLogValve| pattern=combined'

Я пробовал различные версии вышеперечисленного, но ни одна из них не работает.

Я вижу, что пример maven

<cargo.tomcat.valve.stuckthread>
    className=org.apache.catalina.valves.StuckThreadDetectionValve|
    threshold=60
</cargo.tomcat.valve.stuckthread>

ссылка: https://codehaus-cargo.github.io/apidocs/org/codehaus/cargo/container/tomcat/TomcatPropertySet.html#CUSTOM_VALVE

Однако я не могу найти способ добавить пользовательские клапаны с помощью gradle.

build.gradle tomcat cargo tomcat-valve
28.04.2020

Ответы:


1

После исследования мы выяснили, что обновления журнала доступа в файле server.xml для tomcat могут работать с версией плагина Cargo >= 2.3 (текущая последняя версия — 2.7.1 по состоянию на 30 апреля 2020 г.)

Пример обновления клапана в build.gradle должен быть следующим:

containerProperties  = [
            'cargo.tomcat.ajp.port' : 8050,
            'cargo.tomcat.valve' : "className=org.apache.catalina.valves.AccessLogValve|pattern=%h %l %u %t &quot;%r&quot; %s %b %{X-Custom-Header}i|directory=logs|prefix=localhost_access_log.|suffix=.txt"
    ]

30.04.2020
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..