Apache Sling 资源解析器(Resource Resolver)教程
1. 项目目录结构及介绍
Apache Sling Resource Resolver 模块的目录结构如下:
.
├── src // 主要代码源文件
│ ├── main // 主代码源
│ │ └── java // Java 源码
│ └── test // 单元测试代码
│ └── java // 测试用例
└── ...
这个目录结构中,src/main/java
是存放主要源代码的地方,包括了实现资源解析功能的核心类。src/test/java
包含用于测试这些类的单元测试代码。
2. 项目启动文件介绍
Apache Sling 通常作为一个基于 OSGi 的服务器运行,而不是通过单一的启动文件来执行。在实际部署环境中,Sling 服务器可能由 Apache Felix 或 Equinox 等 OSGi 容器管理。因此,启动 Sling 需要在 OSGi 容器中安装包含 sling-org-apache-sling-resourceresolver
在内的相关模块。
在本地开发环境中,可以使用 Maven 或者其他构建工具,通过以下命令运行一个简单的 Sling 启动实例:
mvn clean install
mvn felix:run
这将启动一个基本的 Felix OSGi 容器,自动加载所有已编译并打包好的模块,包括 Sling Resource Resolver。
3. 项目的配置文件介绍
Sling Resource Resolver 的配置主要通过 /etc
目录下的配置文件完成,特别是 /etc/map
目录,它包含了资源映射规则,影响资源的解析过程。
例如,一个典型的映射配置文件 map.json
可能如下所示:
{
"/content": {
"resourceType": "sling:Folder"
},
"/libs": {
"resourceType": "sling:Folder",
"sling:redirect": true,
"sling:target": "/system/console"
}
}
这个配置文件表示 /content
资源类型是 sling:Folder
,而 /libs
则是一个重定向到 /system/console
的链接。
此外,其他配置可以通过 OSGi 服务配置或者全局的 .properties
文件进行,比如资源解析工厂的行为调整。具体的配置选项可以在 Sling 文档中找到详细说明。
本文档简要介绍了 Apache Sling Resource Resolver 的项目结构、启动方法和配置文件。深入学习和使用,建议参考 Sling 的官方文档和示例项目。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~054CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0378- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









