解决dependency-analysis-gradle-plugin项目中本地功能测试失败问题
2025-07-06 10:48:21作者:胡唯隽
问题背景
在dependency-analysis-gradle-plugin项目中,开发者最近遇到了一个影响本地功能测试运行的问题。当尝试执行功能测试时,构建过程会失败,并显示与签名相关的错误信息。
错误现象
执行功能测试时,控制台会输出以下错误:
FAILURE: Build failed with an exception.
* What went wrong:
Execution failed for task ':graph-support:signMavenPublication'.
> Cannot perform signing task ':graph-support:signMavenPublication' because it has no configured signatory
问题根源分析
经过深入调查,发现这个问题与项目的签名配置有关。具体原因如下:
- 项目中有一个名为
graph-support的子模块 - 该模块的版本号被显式覆盖为一个非快照版本
- 项目的基础配置约定插件中设置了签名条件:仅当不在CI环境且不是快照版本时才启用自动签名
- 在本地开发环境中,由于
graph-support模块的版本不是快照版本,导致签名任务被激活 - 但本地开发环境又没有配置有效的签名信息,因此构建失败
解决方案
针对这个问题,项目维护者提供了几种可能的解决方案:
- 临时解决方案:在
graph-support/build.gradle.kts中添加以下配置来禁用签名要求:
signing {
setRequired { false }
}
- 长期解决方案:
- 将
graph-support模块的版本恢复为快照版本 - 或者为
graph-support模块添加特殊的签名处理逻辑
- 将
技术细节
这个问题的出现揭示了Gradle项目配置中几个重要的概念:
-
版本管理:在多模块项目中,子模块可以有自己的版本管理策略,但需要与主项目协调一致
-
签名配置:Gradle的签名插件行为可以通过条件来控制,这在自动化构建中非常有用
-
环境感知:构建脚本应该能够识别运行环境(CI或本地)并做出相应调整
最佳实践建议
对于类似的多模块Gradle项目,建议:
- 保持子模块与主项目的版本策略一致
- 在构建配置中充分考虑不同环境的需求
- 对于需要特殊处理的模块,添加明确的注释说明
- 在CI和本地环境中进行充分的测试验证
这个问题虽然表面上是签名配置问题,但实际上反映了项目配置管理中的版本策略一致性需求,值得所有Gradle项目开发者注意。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
426
3.26 K
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++
689
335
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
265
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
25
30