Maven工程中排除依赖打包的两种方式

在Maven工程中,我们常需要依赖各种第三方库完成项目开发,但在最终交付时,往往不希望将这些依赖本身打包到产品中,以减小发布包体积。此时,可以通过以下两种方式实现:

使用provided

这适用于那些编译时需要,但运行时会由服务器或运行环境提供的库,典型的如Servlet API、JDBC驱动等。可以像下面这样配置:

xml 复制代码
<dependency>
 <groupId>groupId</groupId>
 <artifactId>artifactId</artifactId>
 <version>version</version>
 <scope>provided</scope> 
</dependency>

这种方式编译通过且可以写代码引用,但不会被打入最终包中。

使用true

这表示一个完全可选的依赖,默认是不参与打包的,只有手动设置了才会被包含在内。例如:

xml 复制代码
<dependency>
 <groupId>groupId</groupId>
 <artifactId>artifactId</artifactId>
 <version>version</version>
 <optional>true</optional>
</dependency>

两者都可以实现排除依赖打包,但强调编译必须而运行时不需要,完全是可选依赖。合理运用可以减小项目发布包体积。

两者的共同点是都可以排除依赖的打包,不同在于 表示完全可选,而 表示编译必须但运行时由外部容器提供。

相关推荐
永洪科技1 小时前
永洪科技荣获商业智能品牌影响力奖,全力打造”AI+决策”引擎
大数据·人工智能·科技·数据分析·数据可视化·bi
weixin_307779131 小时前
Hive集群之间迁移的Linux Shell脚本
大数据·linux·hive·bash·迁移学习
上海锝秉工控4 小时前
防爆拉线位移传感器:工业安全的“隐形守护者”
大数据·人工智能·安全
cv高级工程师YKY5 小时前
SRE - - PV、UV、VV、IP详解及区别
大数据·服务器·uv
bxlj_jcj6 小时前
深入Flink核心概念:解锁大数据流处理的奥秘
大数据·flink
云资源服务商6 小时前
阿里云Flink:开启大数据实时处理新时代
大数据·阿里云·云计算
用户297994363796 小时前
maven的安装和配置
maven
Aurora_NeAr7 小时前
Spark SQL架构及高级用法
大数据·后端·spark
卡布叻_星星7 小时前
后端 Maven打包 JAR 文件、前端打包dist文件、通过后端服务访问前端页面、Nginx安装与部署
前端·maven·jar
王小王-1237 小时前
基于Hadoop的公共自行车数据分布式存储和计算平台的设计与实现
大数据·hive·hadoop·分布式·hadoop公共自行车·共享单车大数据分析·hadoop共享单车