SOFAArk 静态合并部署中模块JSP资源加载问题解析
2025-07-10 04:07:21作者:滑思眉Philip
问题背景
在SOFAArk框架中进行静态合并部署时,开发人员发现模块中的JSP文件无法被正确加载。这个问题主要出现在使用Spring Boot 2.5.14和SOFAArk 2.2.14版本的环境中,当模块以静态合并方式部署时,JSP资源无法被Tomcat容器正确识别和加载。
问题现象分析
在独立启动模块时,Spring Boot能够正确加载模块resources目录下的JSP文件。但在静态合并部署后,系统却错误地加载了基座(base)工程的资源目录,导致模块自身的JSP文件无法被访问。
通过调试发现,ArkTomcatServletWebServerFactory在prepareContext方法中调用了父类的getValidDocumentRoot()方法,该方法默认会查找src/main/webapp目录下的资源文件。在静态合并部署架构下,这个方法获取到的是基座工程的目录路径,而非模块自身的资源路径。
根本原因
问题的核心在于Spring Boot的资源加载机制在SOFAArk环境下无法正确识别模块隔离的类加载体系。具体表现为:
StaticResourceJars类使用错误的ClassLoader获取资源URL- 模块内部的lib依赖包中的JSP资源无法被正确扫描
- Tomcat的资源扫描机制未能适配Ark的类加载隔离模型
解决方案
方案一:修改StaticResourceJars类
通过重写StaticResourceJars类的getUrls()方法,使其能够正确获取模块级别的资源路径:
class StaticResourceJars {
List<URL> getUrls() {
// 使用线程上下文ClassLoader并处理Ark特殊类加载器
ClassLoader classLoader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
if (classLoader instanceof ArkTomcatEmbeddedWebappClassLoader) {
classLoader = classLoader.getParent();
}
if (classLoader instanceof URLClassLoader) {
return getUrlsFrom(((URLClassLoader) classLoader).getURLs());
}
else {
return getUrlsFrom(Stream.of(ManagementFactory.getRuntimeMXBean()
.getClassPath().split(File.pathSeparator))
.map(this::toUrl).toArray(URL[]::new));
}
}
}
方案二:扩展Tomcat资源扫描机制
对于模块内部依赖的JAR包中的JSP资源,需要修改Tomcat相关的三个核心类:
JarFileUrlNestedJar:处理嵌套JAR文件的URL解析JarWarResource:处理WAR包中的JAR资源JarWarResourceSet:设置JAR资源集合
这些修改需要确保在Ark的类加载隔离环境下,能够正确扫描到模块依赖的第三方JAR包中的JSP资源。
实施建议
- 版本兼容性:确认修改后的代码与使用的Spring Boot和SOFAArk版本兼容
- 测试覆盖:需要全面测试模块独立部署和合并部署两种场景
- 资源隔离:确保修改不会影响基座和其他模块的资源加载
- 性能影响:评估资源扫描机制修改对启动性能的影响
总结
SOFAArk框架下的静态合并部署为应用带来了诸多优势,但也带来了资源加载方面的新挑战。通过深入理解Spring Boot的资源加载机制和SOFAArk的类加载模型,我们可以针对性地解决模块JSP资源加载问题。本文提供的解决方案不仅适用于JSP资源,其思路也可应用于其他类型的静态资源加载场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
649
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
649