Pengindeksan Quarkus Jandex untuk Kelas Modul Luaran
Siasatan ini menangani cabaran kelas pengindeksan dalam modul luaran untuk Quarkus. Khususnya, pengguna menemui mesej amaran yang menunjukkan bahawa kelas tertentu tidak disertakan dalam indeks Jandex, yang membawa kepada isu refleksi. Matlamat kami adalah untuk meneroka metodologi untuk menambahkan pergantungan pengindeksan ini pada Quarkus.
Quarkus mengindeks modul utama secara automatik, tetapi untuk modul tambahan yang mengandungi penyirian kacang, entiti atau JSON, pengindeksan eksplisit diperlukan. Pelbagai pilihan tersedia:
Plugin Jandex Maven
Untuk modul yang ingin anda indeks, tambahkan yang berikut pada pom.xml:
<plugin> <groupid>io.smallrye</groupid> <artifactid>jandex-maven-plugin</artifactid> <executions> <execution> <id>make-index</id> <goals> <goal>jandex</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin>
Kaedah ini sesuai untuk kebergantungan luaran yang anda inginkan indeks sekali sahaja bina.
Pemalam Jandex Gradle
Dalam persekitaran Gradle, terdapat pemalam pihak ketiga untuk menjana indeks Jandex: https://github.com/kordamp/jandex -gradle-plugin.
Kosong META-INF/beans.xml
Menambahkan fail META-INF/beans.xml kosong pada src/main/resources modul tambahan akan mencetuskan pengindeksan.
Pengindeksan Kebergantungan Lain
Untuk kebergantungan yang anda tidak boleh ubah suai, tambahkan entri pada application.properties:
quarkus.index-dependency.<name>.group-id=<group-id> quarkus.index-dependency.<name>.artifact-id=<artifact-id> quarkus.index-dependency.<name>.classifier=<classifier> (optional)</classifier></name></artifact-id></name></group-id></name>
Di sini,
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengindeks Kelas dalam Modul Luaran untuk Quarkus?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menganalisis empat kerangka JavaScript teratas (React, Angular, Vue, Svelte) pada tahun 2025, membandingkan prestasi, skalabilitas, dan prospek masa depan mereka. Walaupun semuanya kekal dominan kerana komuniti dan ekosistem yang kuat, popul mereka yang relatif

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Node.js 20 dengan ketara meningkatkan prestasi melalui penambahbaikan enjin V8, terutamanya pengumpulan sampah yang lebih cepat dan I/O. Ciri -ciri baru termasuk sokongan webassembly yang lebih baik dan alat penyahpepijatan halus, meningkatkan produktiviti pemaju dan kelajuan aplikasi.

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai

Iceberg, format meja terbuka untuk dataset analitik yang besar, meningkatkan prestasi data dan skalabiliti. Ia menangani batasan parket/orc melalui pengurusan metadata dalaman, membolehkan evolusi skema yang cekap, perjalanan masa, serentak w

Artikel ini menangani kelemahan CVE-2022-1471 dalam Snakeyaml, kecacatan kritikal yang membolehkan pelaksanaan kod jauh. Ia memperincikan bagaimana peningkatan aplikasi boot musim bunga ke snakeyaml 1.33 atau lebih lama mengurangkan risiko ini, menekankan bahawa kemas kini ketergantungan

Artikel ini membincangkan menggunakan JPA untuk pemetaan objek-relasi dengan ciri-ciri canggih seperti caching dan pemuatan malas. Ia meliputi persediaan, pemetaan entiti, dan amalan terbaik untuk mengoptimumkan prestasi sambil menonjolkan potensi perangkap. [159 aksara]

Artikel ini meneroka mengintegrasikan pengaturcaraan berfungsi ke dalam Java menggunakan ekspresi Lambda, API Streams, rujukan kaedah, dan pilihan. Ia menyoroti faedah seperti kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod yang lebih baik melalui kesimpulan dan kebolehubahan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
