Gradle Cargo 插件技术文档
1. 安装指南
1.1 添加插件到构建脚本
要使用 Gradle Cargo 插件,首先需要将其二进制文件添加到构建脚本的类路径中。插件可以在 Gradle 插件门户中找到。以下代码片段展示了如何使用 buildscript 语法来获取插件:
buildscript {
repositories {
gradlePluginPortal()
}
dependencies {
classpath 'com.bmuschko:gradle-cargo-plugin:2.9.0'
}
}
1.2 应用插件
插件 JAR 文件包含两个插件:
- com.bmuschko.cargo-base:提供 Cargo 自定义任务类型、预配置类路径和部署项。
- com.bmuschko.cargo:提供一组本地和远程 Cargo 任务,并公开扩展以进行配置。
大多数用户会选择使用 com.bmuschko.cargo 插件,因为它可以快速上手。以下是应用该插件的代码示例:
apply plugin: 'com.bmuschko.cargo'
如果你需要完全控制部署任务,可以使用 com.bmuschko.cargo-base 插件。以下是应用该插件的代码示例:
apply plugin: 'com.bmuschko.cargo-base'
1.3 配置 Cargo 版本
com.bmuschko.cargo-base 插件已经为 Cargo 设置了依赖项,并选择了一个默认版本的库。你也可以定义自定义版本的 Cargo 库。以下示例展示了如何使用 Cargo 1.9.10 版本:
dependencies {
def cargoVersion = '1.9.10'
cargo "org.codehaus.cargo:cargo-core-uberjar:$cargoVersion",
"org.codehaus.cargo:cargo-licensed-dtds:$cargoVersion",
"org.codehaus.cargo:cargo-ant:$cargoVersion"
}
2. 项目使用说明
2.1 插件功能
Gradle Cargo 插件通过利用 Cargo Ant 任务,为任何给定的 Gradle 构建提供了将 Web 应用程序部署到本地和远程容器的能力。该插件支持 WAR 和 EAR 工件。
2.2 典型用例
该插件的典型用例是支持开发过程中的部署。需要注意的是,Cargo 使用热部署,随着时间的推移,这会填满运行容器的 JVM 进程的 PermGen 内存,最终导致 java.lang.OutOfMemoryError。
2.3 容器管理
Cargo 支持通过 Cargo daemon 进行容器管理(启动/停止远程容器)。然而,在持续部署场景中,通常需要执行更复杂的操作。
3. 项目 API 使用文档
3.1 预定义任务
cargo 插件预定义了以下任务:
| 任务名称 | 依赖任务 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| cargoDeployRemote | - | CargoDeployRemote | 将可部署项部署到远程容器。 |
| cargoUndeployRemote | - | CargoUndeployRemote | 从远程容器中取消部署可部署项。 |
| cargoRedeployRemote | - | CargoRedeployRemote | 重新部署可部署项到远程容器。 |
| cargoRunLocal | - | CargoRunLocal | 启动本地容器,部署可部署项并等待停止。 |
| cargoStartLocal | - | CargoStartLocal | 启动本地容器,部署可部署项并执行任务。 |
| cargoRedeployLocal | - | CargoRedeployLocal | 在本地容器上重新部署可部署项。 |
| cargoStopLocal | - | CargoStopLocal | 停止本地容器。 |
| cargoConfigureLocal | - | CargoConfigureLocal | 配置本地容器。 |
3.2 扩展属性
cargo 插件定义了以下约定属性:
containerId:目标容器的 ID。port:容器响应的 TCP 端口(默认为 8080)。
你可以在 cargo 闭包中定义 1..n 个部署工件的可选属性,每个部署工件在其自己的闭包中指定:
file:可以传递给Project.files(Object...)的任何类型,并解析为单个文件或目录。context:容器处理 Web 应用程序的 URL 上下文(默认为 WAR/EAR 名称)。
4. 项目安装方式
4.1 本地安装
要安装本地容器,可以使用 cargoRunLocal 或 cargoStartLocal 任务。以下是一个示例:
cargo {
containerId = 'tomcat9x'
port = 8080
local {
jvmArgs = '-Xmx512m'
outputFile = file('build/output.log')
logFile = file('build/cargo.log')
logLevel = 'high'
}
}
4.2 远程安装
要安装远程容器,可以使用 cargoDeployRemote 任务。以下是一个示例:
cargo {
containerId = 'tomcat9x'
port = 8080
remote {
protocol = 'http'
hostname = 'remote-server'
username = 'admin'
password = 'password'
}
}
通过以上步骤,你可以成功安装并使用 Gradle Cargo 插件进行本地和远程容器的部署。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0133- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniCPM-V-4.6这是 MiniCPM-V 系列有史以来效率与性能平衡最佳的模型。它以仅 1.3B 的参数规模,实现了性能与效率的双重突破,在全球同尺寸模型中登顶,全面超越了阿里 Qwen3.5-0.8B 与谷歌 Gemma4-E2B-it。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
MusicFreeDesktop插件化、定制化、无广告的免费音乐播放器TypeScript00