Kategorie: Effizienz

Allgemeine Beschimpfung endender Kompatibilität

Am 24. Oktober beendet Whatsapp die Unterstützung für Geräte mit Android-Versionen unter 5. Wer ein Smartphone besitzt, für das es keine neuere Android-Version als 4 Punkt irgendwas gibt, steht vor der Wahl, das Gerät wegzuschmeißen und ein neues zu kaufen, oder alle seine Freunde zu verlieren.

Whatsapp begründet den Schritt mit fehlenden Sicherheitsupdates für die alten Versionen, fehlender Unterstützung für App-Features (hier würden mich mal die Details interessieren) und weil kaum noch jemand solche alten Geräte verwendet.

Im Mülleimer ist noch Platz!

Natürlich verwenden nur noch 0,00000irgendwas Prozent aller Android-Nutzer so alte Geräte, aber in absoluten Zahlen dürften das trotzdem nicht wenige sein. Ein zwar altes, aber grundsätzlich noch funktionierendes Gerät muss also auf den Elektromüll geschmissen werden, weil die Whatsapp-Entwickler keine Lust mehr haben, die App-Unterstützung für Android 4 weiter zu gewährleisten, sprich: sich mit alten Bibliotheken oder Sicherheitslücken herumzuschlagen. Irgendwo verständlich, klar.

Denn die Ursache des Übels liegt natürlich nicht bei den Entwicklern von Whatsapp, sondern bei denen von Android.

Wie selbstverständlich muss jedes Jahr eine tolle neue better-than-ever Android-Version auf den Markt kommen! Und um zu kaschieren, dass diese für die meisten Nutzer eigentlich keine nennenswerten Verbesserungen bringt, ändert man immer wieder das Design und behauptet, dass die Version noch sicherer ist als die vorherige. Was ja auch stimmt.

Bloß: Es spräche ja nichts dagegen, die Sicherheitsprobleme der vorherigen Version einfach durch Updates zu beseitigen. Bei LTS-Versionen von Linux-Betriebssystemen funktioniert das ja auch schon viele Jahre lang (und Android ist ein Linux). Würde man effizienter, modularer programmieren (und keine Bloatware installieren), wäre auch auf älteren Geräten mit wenig Speicher noch genug Platz für alles. Sicherheitspatches erfordern wohl kaum Megabyteweise neuen Binärcode!

Hach, sie können ja nicht anders

Da bekanntermaßen Hardware-Hersteller überhaupt kein Interesse daran haben, ihren Kunden zu ermöglichen, ältere Geräte länger zu nutzen, verschwenden die natürlich keine Entwicklerressourcen an solche Upgrades. Lieber springen sie auf den Google-Zug auf und bringen jedes Jahr eine neue Geräte-Generation, die eine noch tolle Kamera hat, ein noch größeres Display, ein noch hübscheres Notch oder das man in den Pool mitnehmen oder falten kann, denn das ist es ja, was wir Menschen unbedingt brauchen. Inzwischen gibt es auf diesem Planeten grob geschätzt 14 Milliarden Smartphones, jeder erwachsene Mensch besitzt also längst weit mehr als zwei (plus Tablets). Mehr als die Hälfte ist also überflüssig.

Letztlich reden wir hier von einer Ressourcenverschwendung, die das Gegenteil von nachhaltig ist und einen Material- und Energieverbrauch mit sich bringt, der in einer Welt, die vor dem Klimakollaps steht, verboten gehört. Aber die Anbieter haben ja keine Alternative: Wenn sie keine neuen Betriebssysteme oder Geräte verkaufen können, entfallen schlicht die Einnahmen und sie müssen den Laden dicht machen. Helfen könnte bei Betriebssystemen ein Abo-Modell. Gibt’s ja in anderen Branchen auch. Neue, noch leistungsfähigere Hardware ist unnötiger Fortschritt auf Kosten des Planeten. Das ist krank.

Nur ein paar Beispiele

Bei Apple ist es übrigens nur ein bisschen besser. Für mein 11 Jahre altes, aber noch tadellos funktionierendes MacBook Air, gibt es kein aktuelles MacOS X mehr, und das anstehende Update für den Chrome-Browser installiert sich nicht unter dem alten OS. Folglich bin ich fürderhin gezwungen, einen veralteten Browser zu verwenden, mir einen anderen zu suchen oder das Gerät zu ersetzen.

Noch mehr Beispiele? Ein kleines noch aus eigener Erfahrung: Beim letzten größeren Linux-Kernel-Upgrade musste ich meinen tadellos funktionierenden, nur wenige Jahre alten WLAN-Stick ersetzen, weil der Treiber für den enthaltenen Chip aus dem Kernel entfernt worden war. Wer trifft eigentlich solche rücksichtslosen Entscheidungen, die letztlich beim Endkunden Kosten und Elektromüll verursachen?! Wer trägt die Verantwortung, wem kann ich die Rechnung schicken, wem das Altgerät zwecks umweltgerechter Entsorgung?

Der Gipfel der Ressourcenverschwendung und des Hardware-Wegwerf-Wahns ist übrigens gar nicht Android, sondern Windows. Version 11 kann bekanntlich (normalerweise) nur auf Rechnern mit einem spezifischen Hardwaremodul installiert werden. Sobald also der Support für Windows 10 endet (14. Oktober 2025), müssen alle PCs ohne dieses Modul sicherheitshalber weggeschmissen werden, weil es keine Lücken-Updates mehr gibt (und Windows 10 ist voller Lücken, ach übrigens: Mit Linux kann man solche PCs noch lange weiter betreiben!). Wie viele Geräte da auf den Schrott wandern werden (oder willkommene Opfer für Verschlüsselungstrojaner werden), wage ich nicht zu schätzen.

EDIT: Inzwischen sind zwei weitere prominente Fälle aus dem Android-Bereich bekannt geworden: Die ZDF Mediathek und Youtube laufen nicht mehr unter Android 5. Immerhin verweisen beide Apps auf “Im Browser öffnen”. Was ein bisschen lächerlich ist, denn der läuft ja auch auf dem Gerät, warum dann nicht die Apps, die ja einfach in einem Chrome Webview laufen könnten?!

Diese Funktion ist @Deprecated, weil ich den Namen nicht mehr cool fand

Nicht unerwähnt bleiben soll der Aufwand, den uns als Entwickler jeder endende Software-Upgrade-Pfad aufzwingt. Jede Anwendung verwendet ja irgendwelche Bibliotheken, die ihrerseits gewisse Systemanforderungen haben. Schlicht ausgedrückt: Sobald eine neue Version von ir-gend-was.jar eine Änderung an unserem Code oder gar an den Systemvoraussetzungen unserer Anwendung ändert, müssen wir zwingend aktiv werden – aber niemand bezahlt diesen Aufwand! Diese Kosten – Zeit, Personal, Energie – müssen in unser Produkt von vornherein eingepreist werden, obwohl sie gar nicht seriös kalkuliert werden können, weil sie nicht einmalig anfallen wie der Kaufpreis, sondern laufend.

Und solche Anpassungen müssen wir dauernd machen: Nicht nur bei Android-Apps, wenn Google z.B. verlangt, dass wir die Billing-Library Version 5 für In-App-Käufe verwenden müssen, ansonsten dürfen wir unsere App nicht mehr updaten. Natürlich hat sich die API geändert, also müssen wir Dokus lesen und Codeanpassungen vornehmen, meist ohne dass unsere App dadurch auch nur einen Euro mehr Einnahmen erzeugt. Unverschämtheit!

Oder man denke an PHP-Skripts, die nicht mehr funktionieren, weil der Zugriff auf unbekannte Array-Keys seit PHP 8 standardmäßig eine Warnung statt eine Notice auswirft. Noch schlimmer waren nur die grundlegenden Änderungen am MySQL-Treiber, der alle vorherigen Funktionsnamen änderte. Welche Aufwände das weltweit verursacht hat, und wie viele PHP-Skripte seitdem einfach nicht mehr funktionieren, weil sich niemand darum kümmert, kann niemand schätzen. Nichts gegen Produktpflege, Refactoring, Bugfixing oder von mir aus Verschönerung einer API. Aber wenn man weiß, dass andere Entwickler davon abhängig sind, und eine abwärtsinkompatible Änderung Aufwände verursacht, die man selbst ja nicht hat und deshalb ein Problem anderer Leute sind, dann ist man schlicht ein rücksichtsloser Energieverschwender. Ach übrigens: Wenn man von vornherein seine Software sauber konzipiert, braucht man hinterher weniger zu ändern! Buchempfehlung siehe rechts. Und ansonsten hat man gefälligst die Bedürfnisse des Rests der Welt über die eigenen zu stellen.

Ich verlange daher zeitlich unbegrenzten Update-Support für alle Betriebssysteme wie Linux, Android, Windows, MacOS sowie für alle Open-Source-Software-Bibliotheken und -Plattformen. Neue Features können jederzeit hinzugefügt werden (bitte modular, so dass sie nur dann automatisch nachgeladen werden, wenn gewünscht bzw. wenn der Hardware-Support vorhanden ist), aber niemals dürfen vorhandene Funktionen entfernt oder geändert werden. Tatsächlich hat diese Herangehensweise einen immensen Vorteil: Es muss nur noch eine Software-Version gepflegt und mit Sicherheitsupdates versorgt werden, nämlich die aktuelle. Weniger Stress = mehr Zeit für besseres Coden!

tl;dr: Be smart, stay compatible.

Coden, aber effizient!

Wir leben im digitalen Zeitalter (na gut, die meisten von uns), und langsam aber sicher wird vielen Entscheidern klar, dass die AWS-Cloud (oder ihre Verwandten) nicht nur total praktisch ist, sondern auch eine ganze Menge Energie verbraucht. Schätzungen sprechen von bis zu 20% des Energieverbrauchs der ganzen Welt. Wohlgemerkt sind Anwendungen in der Cloud immer noch sparsamer als eigene Rechenzentren mit Servern aus Blech, die 24 Stunden an der Steckdose nuckeln, aber beispielsweise nur tagsüber benötigt werden. Cloud-Instanzen sind üblicherweise “shared” und verbrauchen nur dann Energie, wenn benötigt. Trotzdem bedeuten mehr Cloud-Instanzen natürlich auch mehr Energieverbrauch (und CO2-Ausstoß, sofern das Rechenzentrum keinen grünen Stromanschluss besitzt).

Tatsächlich können wir die Frage nach dem Energieverbrauch auch Codern und Software-Architekten stellen: Benötigt euer Software-System wirklich 10 Instanzen und 3 Datenbanken? Muss für eine eher simple Anwendung 1 GB RAM reserviert werden und die Kiste mit dem fettesten Prozessor oder darf es ein bisschen weniger sein? Sollte der Energieverbrauch einer Plattform vielleicht sogar zu den Entscheidungskriterien gehören?

Der Vergleich

Für die 2. Auflage meines Buchs “Besser coden” habe ich ein Kapitel über effizienten Code geschrieben – und ein paar Messungen durchgeführt. Dazu habe ich eine relativ einfache Webanwendung in mehreren Sprachen geschrieben und Aspekte wie Performance, Ressourcenverbrauch und Anspruch an Entwickler verglichen. Letzteres ist nicht zu unterschätzen: Spart eine Technologie Speicher, aber Sie finden keinen Entwickler, der sie beherrscht, bleibt ihr tolles Softwaresystem graue Theorie.

Es traten an:

  • Java 13 und Spring Boot, das beliebte Framework für Webservices
  • PHP 7.4, eine bewährte, einfache Skriptsprache mit Cache APCu
  • Rust 1.52 und Actix Web, eine ziemlich neue Sprache samt passendem Webservice-Framework
  • sowie quasi als Online-Bonus (nicht im Buch) Go.

Der Webservice besitzt nur einen einzigen Endpoint, der dafür gedacht ist, ein Wort gegen eine hinterlegte Liste zu prüfen. Eine solche Funktion ist beispielsweise in einem Scrabble-Spiel nötig: Ist das gelegte Wort erlaubt oder nicht? Das Ergebnis wird dabei als JSON-Antwort formuliert.

Die Liste ist absichtlich nicht in einem ausgewachsenen Datenbanksystem hinterlegt, denn ich möchte nicht die Effizienz unterschiedlicher RDBMS bewerten, sondern die von Software-Plattformen. Daher lädt die zu schreibende Anwendung die Wortliste beim Start aus Textdateien und hält sie dann im RAM. Im Test enthielt diese Liste knapp 180.000 Einträge. Im Fall von PHP erfordert eine solche Vorgehensweise zwingend den Einsatz eines Caches (hier verwendet: APCu), um die Dateien nicht bei jedem Aufruf des Skripts erneut laden zu müssen.

Die Rechenzeit habe ich mit dem Apache Benchmark ab gemessen, einmal einen Einzelrequest und einmal 10.000 auf einmal in sechs parallelen Threads, um die Leistung im Parallel Processing zu bestimmen.

Den Code finden Sie in Grundzügen in meinem Buch (bis auf die Go-Version). Hier fasse ich Ihnen nur die Ergebnisse zusammen:

Java/Spring BootPHP/APCuRust/ActixGo
RAM-Verbrauch50 MB200 MB0,9 MB24 MB
Anwendungsgröße19 MB (JAR)372 Bytes (Skript)8,4 MB (binär)7,1 MB (binär)
Zeit 1 Aufruf1,8 ms0,9 ms0,4 ms0,5 ms
Zeit 10.000 Aufrufe1,1 s0,6 s0,5 s0,5 s
Startup-Dauer2,5 snicht messbar53 ms75 ms
Buildtime7,4 sentfällt69 s1 s
Coding-Anspruchleichtsehr leichtschwierigmittel

Sie sehen, dass das rein binäre Rust-Programm zur Laufzeit am schnellsten und genügsamsten ist – aber finden Sie mal einen Rust-Entwickler auf dem Jobmarkt oder lernen Sie die Sprache “mal eben”! Ich hab letzteres versucht und brauchte mehrere Packungen Schokokekse, um die spezielle Speicherverwaltung zu kapieren. Die lange Buildtime ist dabei dem anspruchsvollen Compiler- und Linker-Vorgang geschuldet.

Abgesehen vom RAM-Verbrauch ist PHP unter dem Strich wohl die effizienteste Lösung. Aber viele Entwickler scheuen sich davor, größere Projekte in PHP anzulegen – die fehlende starke Typisierung und die immer über uns Entwicklern schwebende Versuchung, spaghettimäßig PHP- und HTML-Code zu mixen, sowie ein paar Fallen wie vergessenes $this->, sind klare Minuspunkte. Dafür ist die Turnaround-Zeit Null: Skript nur speichern, schon ist es bereit zum Aufruf per HTTP.

Java ist nicht ohne Grund sehr beliebt. Aber die Java-Runtime, so optimiert sie mittlerweile auch ist, geht alles andere als sparsam mit Ressourcen um und ist merklich langsamer als die Binärcode-Konkurrenz (auch PHP verwendet dank Zend-Engine letztlich Binärcode). Ein Maven-Buildprozess lädt gefühlt mehrmals täglich das halbe Internet runter. Dafür ist der Code (speziell mit Spring Boot) aufgeräumt und vergleichsweise leicht zu debuggen. Große Projekte mit komplexer Geschäftslogik sind in Java wohl vergleichsweise am lesbarsten abzubilden.

Fazit

Sie sehen: Es gibt keine Lösung, die gleichzeitig einfach und technisch effizient ist. Sie müssen immer abwägen: Lohnt es sich, in eine hocheffiziente, moderne Technik wie Rust oder Go zu investieren? Oder setzen Sie auf eine bewährte und
einfache Technik wie Java und nehmen in Kauf, dass Sie mehr
Server benötigen (und Energie verbrauchen), wenn mehr Rechenpower erforderlich ist? Gerade bei neuen Projekten ist es sicher eine gute Idee, über diese Fragen zu diskutieren. Denn später können Sie die Plattform nicht mehr einfach ändern.

So bleiben vermutlich noch auf Jahre oder Jahrzehnte Java-Webservices
und PHP-Skripte state of the art – obwohl mit Rust oder Go, C++20, D …
technisch hochmoderne und extrem effiziente Konkurrenzprodukte be-
reitstehen.

Mein Dank für die Mitarbeit geht an Marcus Schlechter.

Wie Spaghetti ist PHP?

Wer kennt sie nicht, die Sprache von WordPress? Laut Statistiken laufen um die 30% aller Webseiten (auch diese) auf WordPress – und damit mit der 25 Jahre alten Skriptsprache PHP (freilich vermixt mit einer gehörigen Portion HTML, Javascript und CSS). Also nicht Java, nicht C# … sondern PHP. Insgesamt kommt PHP sogar auf einen Anteil von 79% aller Webseiten, deren verwendete Plattform bekannt ist, behauptet W3Techs.

PHP – eine Sprache, die Spaghetticode geradezu herbeisehnt, denn damit können sogar Anfänger innerhalb von Sekunden dynamische Webseiten schreiben, mit Datenbank-Anbindung, Formular-Sanitychecks und haufenweise Sicherheitslücken.

Nun ja, die Situation hat sich gebessert, seit URL-Parameter nicht mehr automatisch als Variablen wie $param zur Verfügung stehen – trotzdem verleitet die Natur der Sprache zur Beimischung von HTML wie hier:

foreach($angebote as $angebot) { print "<div>$angebot</div>";}

Ups, heute leider keine Angebote:

Na ja. Kann ja mal passieren.

Hinweisen wollte ich hier eigentlich nicht auf schlechte Fehlerbehandlung, sondern auf etwas anderes: HTML-Code in String-Literalen ist aus Sicht der Entwicklungsumgebung meist irgendein Text. Folglich findet darin keine Validierung statt. Ein versehentlicher, unbemerkter Tastendruck innerhalb des Strings kann die Darstellung der Webseite komplett zerschießen, ohne dass Sie, Ihre Entwicklungsumgebung oder PHP es bemerken (klar gibt es Unit-Tests für PHP, aber ich fürchte, allzu verbreitet sind die nicht). Dass man dergleichen mit einer Template-Engine umgehen kann, die HTML- und PHP-Code in getrennten Dateien verwaltet, dürfte den meisten Lesern klar sein – aber das ist natürlich viel umständlicher und nicht so schnell fertig.

Mit strukturierter (also aufwändigerer, zukunftssicherer) Programmierung ernten Sie als Früchte eine ganze Reihe Vorteile von PHP:

  • Minimaler Footprint auf dem Server (ein paar Textdateien, nicht megabyteweise Java-Libs)
  • Hohe Performance (dank Codecache und bei schlauer Programmierung, siehe dazu weiter unten)
  • Turnaround-Zeit ist 0 (Zeit zwischen Speichern einer PHP-Datei und HTTP-Aufruf gegen localhost zum Testen)
  • Und nicht zu vergessen: Hohe Verbreitung in der Community, also ist es leicht, Unterstützung zu finden.

Fairerweise seien ein paar Nachteile genannt:

  • Vergleichsweise hoher RAM-Bedarf
  • Keine strenge Typisierung
  • Objektorientierte Programmierung leicht nervig (ich vergesse dauernd das $this->, Sie auch?)
  • Verleitet zu unsauberer Programmierung durch globale Variablen, prozedurales Coden und verschachtelte includes
  • Größere Updates erforderten in der Vergangenheit größere Umbauten (z.B. MySQL-Funktionen), so dass viele Webseiten nie upgedated wurden, weil der Aufwand nicht lohnt → eine solche radikale Update-Policy führt dazu, dass viele Nutzer ihre Systeme nicht updaten und damit Sicherheitslücken bestehen bleiben

Zur oben erwähnten “schlauen Programmierung” ein kleiner Info-Drops: Im Gegensatz zu einer Java-Anwendung, die einmal hochfahren muss, ist ein PHP-Skript zunächst einmal “stateless”, es kennt also keine globalen Daten bzw. muss sich alles selbst zusammensuchen, was es braucht. “Weniger schlaue” Programmierung würde hier bedeuten, etwaige benötigte Daten beim Start des Skripts aus Dateien oder Datenbank nachzuladen. Bei jedem Start des Skripts. Das ist natürlich ineffizient. Stattdessen können Sie den In-Memory-Cache APCU verwenden, der wie ein Key-Value-Store im RAM funktioniert und daher extrem performant ist und im Gegensatz zum ebenfalls bewährten Memcached keine externe Komponente benötigt. Wir versuchen also mal im folgenden Beispiel beim Start des Skripts, einen benötigten Wert ($words) aus dem Cache zu holen. Sollte er fehlen (also beim allerersten Start), laden wir ihn aus irgendwelchen Dateien und speichern ihn im Cache:

if(apcu_exists("words")) { 
  $words=apcu_fetch("words");
} else { 
  $words = load_words_from_file("irgendwelche_woerter.txt");
  apcu_add("words",$words);
}
// es folgt der Code, der $words benötigt

Der Performancegewinn ist erheblich, wovon Sie sich leicht selbst überzeugen können, wenn Sie Test-Requests auf ein solches Beispiel loslassen. Um auch mal mehrere Requests auf einmal abzufeuern, können Sie übrigens den Apache Benchmark ab verwenden, etwa so:

ab -c 6 -n 10000 http://localhost/test.php?input=Hurra

Mit den gezeigten Parametern führt ab 10.000 Requests gegen die übergebene Adresse aus, und zwar in 6 parallelen Threads (seien Sie fair und überlassen Sie PHP/Apache auch ein paar, meine Maschine hat 12 Kerne, daher Fifty-Fifty). Das Tool gibt dann eine ausführliche Statistik über die Performancemessung aus:

Concurrency Level: 6
Time taken for tests: 0.629 seconds
Complete requests: 10000
Failed requests: 0
Non-2xx responses: 10000
Total transferred: 1850000 bytes
HTML transferred: 0 bytes
Requests per second: 15901.99 #/sec
Time per request: 0.377 ms
Time per request: 0.063 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 2872.92 [Kbytes/sec] received

Sie sehen: Ja, auch in PHP kann man strukturiert, effizient und sauber programmieren – aber PHP zwingt Sie nicht zu Disziplin, das müssen Sie schon selber tun. Empfehlenswert sind daher z.B. im Team knackige Code-Reviews und zielführende Mikroarchitektur-Debatten, um für porentief reinen Programmierstil zu sorgen.

tl;dr: PHP ist schnell und effizient, aber passen Sie auf, dass Sie keinen Spaghettisalat produzieren.

Entkopplung mit Events

Ein Ausweg aus der Multithread-Hölle (Sie wissen schon, die mit dem fröhlichen Bad in siedenden Race conditions) ist die Entkopplung mit Events. Statt einen linearen Programmablauf zu denken, der streckenweise aus wichtigen Gründen in verschiedenen Threads abläuft, denken Sie lieber an herumgereichte Events oder, allgemeiner: Nachrichten. Ein Message-Broker läuft dazu im Hintergrund und reicht Nachrichten herum. Das entspricht einem Publish-Subscribe-Entwurfsmuster. Der entscheidende Vorteil: Die Nachricht “gehört” immer nur jenem Programmteil (oder Thread), der gerade aktiv ist. Es gibt keinen gleichzeitigen Zugriff mehrerer Threads auf das gleiche Nachrichtenobjekt. Auch der Message-Broker interessiert sich nicht mehr für eine Nachricht, sobald er sie zugestellt hat. Am Ende der Verarbeitung wird einfach eine neue Nachricht mit dem Ergebnis der Berechnung auf gleiche Weise zurück geschickt.

Publish und Subscribe

Sie wissen sicher: Viele größere Software-Systeme arbeiten längst mit Microservices und Message-Brokern wie Apache Kafka, die Nachrichten herumreichen. Aber das geht auch in Android, und Sie können damit leicht und elegant Arbeit in den Hintergrund verlagern. Statt mit AsyncTask, Thread, Handler und runOnUiThread können Sie einfach EventBus verwenden – tun Sie vielleicht eh, denn die Library hat sich in unzähligen Apps bewährt:

dependencies {
implementation 'org.greenrobot:eventbus:3.2.0'
}

Meist verwenden Sie EventBus, um Nachrichten zwischen UI-Komponenten, Fragmenten und Activities oder Services auszutauschen. Aber da Sie per Annotation festlegen können, ob ein EventHandler im Vorder- oder Hintergrund aufgerufen wird, können Sie auch sehr einfach eine saubere Background-Task-Verarbeitung umsetzen:

EB ist eine Abkürzung für EventBus.getDefault()

Links, im Main Thread, schicken Sie (z.B. nach einem Knopfdruck des Nutzers) eine CalculationStartMsg los, nix weiter. Die Message ist ein POJO, das alle nötigen Daten enthält, um die gewünschte Berechnung zu starten. Diese Nachricht (oberer Kaffeefleck) stellt EventBus im Hintergrund zu (siehe @Subscribe-Annotation). Wohlgemerkt ist der UI-Thread völlig unbeteiligt, er macht nach dem EB.post() gar nichts mehr bzw. wartet auf weitere Eingaben.

Die Berechnung im Hintergrund erzeugt eine neue Nachricht mit dem Ergebnis der Berechnung, ResultMsg (unterer Kaffeefleck), und überstellt es dem EventBus. Dieser stellt es der passenden onMessageEvent-Funktion im Main-Thread zur Verfügung, die wiederum das Ergebnis in der UI darstellt.

Async im Pool

Falls Sie oft längere Berechnungen im Hintergrund durchführen, verwenden Sie statt ThreadMode.BACKGROUND lieber ThreadMode.ASYNC. Denn während erstere Variante nur einen Thread verwendet, und mehrere Operationen daher nacheinander verarbeiten muss, benutzt ASYNC einen ThreadPool und kann daher problemlos mehrfach und für länger dauernde Berechnungen (wie Netzwerkzugriff) eingesetzt werden.

Beachten Sie immer den Android-Lifecycle: Beide Klassen (die blaue und die orange) müssen bereits instanziiert sein, sonst können sie keine Events empfangen (). Entweder die Worker-Klasse wird in onCreate der Activity (blau) erzeugt, oder alle Funktionen liegen sogar in der gleichen Activity-Klasse. EventBus kann im Gegensatz zu (expliziten) Broadcasts keine neuen Objekte erzeugen. Natürlich müssen alle beteiligten Klassen sich bei EventBus registrieren (mit EventBus.getDefault().register(this)).

In den Messages können Sie beliebige serialisierbare Daten übertragen, auch größere Mengen. Die Latenz beträgt wenige Millisekunden.

tl;dr: EventBus-ähnliche Architektur löst auf elegante Weise viele Multithreading-Probleme, da sie auf gleichzeitige Zugriffe auf ein und dieselben Ressourcen prinzipiell verzichtet. Das bedeutet maximale Entkopplung, weniger Abhängigkeiten und weniger Probleme. Mit ganz einfachen Mitteln. Investieren Sie Ihre wertvolle Zeit lieber in wichtigere Dinge, zum Beispiel Vermeiden von Sicherheitslücken…

EHCache mit Ballast

Auf manche Umstände stößt man ja eher zufällig, zum Beispiel wenn man die Festplatte aufräumt und dabei den vermissten Schlüssel für die Börse mit den zwei oder drei vor 20 Jahren vergessenen Bitcoins wiederfindet.

Nein, hier geht es nicht um Geld, sondern um Energieverschwendung. Mal wieder. Leider. Sorry.

Bei der Modernisierung einer etwas in die Jahre gekommenen Java-Anwendung war es erforderlich, die uralte Version 1.1 von ehcache durch eine aktuelle zu ersetzen. Da ehcache 3.x komplett inkompatible Konfigurationsdateien verwendet, greift der faule Entwickler zur letzten stabilen 2er-Version, nämlich 2.10.6.

Das funktioniert prima, die API ist dieselbe wie anno dazumal in der 1.1. Alles gut, bis ich mich fragte, wieso denn meine Webanwendung neuerdings über 22 MB groß ist.

Ein Blick ins WAR verrät den Übeltäter sofort: ehcache-2.10.6.jar mit über 10 MB macht fast die Hälfte meiner Anwendungsgröße aus!

ehcache-1.1.jar bringt im Vergleich läppische 47,5 kB auf die Waage.

Eine Vergrrrrrööööößerung also um einen Faktor 200. Ungefähr.

Wasnulos?

Zum Glück haben wir es mit Open Source zu tun und können mal nachschauen, ob der Anbieter vielleicht versehentlich ein Promotion-Video eingebaut hat:

Was ist denn das?!? Braucht das jemand!?!? Kann das weg?!?

Nein, kein Promo-Video, sondern ein Paket namens rest-management-private-classpath, in dem sich anscheinend nicht ein, sondern gleich zwei embedded Application Server befinden, nämlich ein Glassfish und ein Jetty.

Freilich weiß der Experte, dass mit ehcache-server ein Ehcache-Produkt für verteiltes Caching mit toller REST-API zur Verfügung steht, aber was hat das in dieser Library zu suchen? (Wenn es das ist, ich rate hier ein bisschen)

Klarer Fall: Grob geschätzt 99% der Anwendungen, die ehcache 2 nutzen, benötigen diese eingebauten Application Server überhaupt nicht (weil sie eigene mitbringen oder in standalone-Server deployed werden). Dass die eingebauten Server kaum jemals verwendet (oder auch nur bemerkt) werden, zeigt auch eine Suche auf stackoverflow, die für “rest-management-private-classpath” gerade mal 42 (kein Witz) Resultate auswirft, für “ehcache” jedoch 8461.

Effizienz sieht anders aus

Wer schonmal was von einer neumodischen Erfindung namens “Modularität” gehört hat, und etwas mit dem komplizierten Fremdwort “Effizienz” anfangen kann, kommt ziemlich schnell drauf, dass man weniger häufig benötigte, optionale Komponenten total cool in eigene Bibliotheken auslagern kann, um die Kernfunktionalität besonders schlank zu halten.

Durch den unnötigen Ballast laden Buildsysteme also mit ehcache 2.x andauernd ca. 8 MB (ungefähre komprimierte Größe des Ballasts) mehr Daten runter oder rauf als nötig und verschwenden so Bandbreite und Speicherplatz. Das klingt nach wenig – aber Ehcache ist nach eigener Aussage “Java’s most widely used cache”, und die Anzahl der Anwendungen, die die aufgeblähte Version verwenden, dürfte von erheblicher Größe sein, entsprechend hoch die Anzahl der Buildvorgänge, bei denen die Datei (mindestens) von einem Maven-Repository auf den Build-Rechner transferiert werden muss usw.

Zur Erinnerung: Jedes übertragene oder irgendwo gespeicherte Byte verbraucht Energie und trägt zum CO2-Ausstoß bei. Äußerst wenig natürlich, aber multipliziert mit einer extrem großen Häufigkeit ist das durchaus relevant. Und in diesem Fall unnötig. Bekanntlich tragen Rechenzentren zwischen 10 und 20% zum weltweiten Energieverbrauch bei. Mangelhafte Software-Effizienz trägt daran eine Mitschuld!

Hausaufgabe (zu morgen!): Den eigenen Code in Bezug auf diese Fragestellung in Augenschein nehmen.

Übrigens: In ehcache 3 hat man auf den Ballast verzichtet, das Artefakt ehcache-3.9.2.jar ist bloß 1,8 MB groß.

tl;dr: ehcache 2 schleppt unnötigen Ballast in jede damit arbeitende Anwendung. Um Energie und CO2 einzusparen, sollten Entwickler also zeitnah von Version 2.x auf 3.9 migrieren.

Voller als voll

Wenn der Speicher voll ist, wirft Java bekanntlich einen OutOfMemoryError:

Oha.

Tatsächlich kann der Speicher sogar so knapp werden, dass er nicht einmal genügt, um ein Objekte der Klasse OutOfMemoryError zu erzeugen …

Wer genau hinschaut, kann sehen, dass der Fehler von com.android.vending geworfen wurde, also dem Play Store auf einem Android-Smartphone. Einem virtuellen allerdings, denn das Ganze ist beim Vorveröffentlichungs-Test einer App passiert.

Exkurs

Kleiner Exkurs über Speicher unter Java?

Nein … nur ein klitzekleiner, das Thema ist so groß, dass es gerade nicht in meinen Arbeitsspeicher passt.

Beim Start müssen wir der virtuellen Maschine von Java einen gewissen Spielraum einräumen – Speicher, der dann dem Programm zur Verfügung steht, sei es für Bytecode oder Objekte (es ist wirklich kompliziert). Der Garbage Collector ist ja einer der Hauptgründe, Java zu verwenden, weil er die Entwicklung so schön einfach macht. Programmierer müssen sich keine Gedanken darüber machen, wann sie ihre erzeugten Objekte wieder wegschmeißen müssen. Der Preis ist natürlich, dass der Garbage Collector Rechenzeit verbraucht – und das kann beim Verzicht auf Optimierungen durchaus merkliche Auswirkungen haben.

Zu viel Dingsbums

Beispiel Spiele: Normalerweise besitzen Spiele einen Renderer, der 30 mal pro Sekunde (oder öfter) den Bildschirm neu zeichnet. Da normalerweise bewegliche Dingsbums mit von der Partie sind, müssen Berechnungen stattfinden. Zum Beispiel sind Vektoren zu addieren, etwa so:

Vector3 newLocation = new Vector3(move(dingsbums,oldLocation,timePassed));
drawAt(dingsbums,newLocation);

Die erste Zeile erzeugt ein neues Objekt (newLocation) auf dem Heap. Am Ende der Zeichenfunktion ist es überflüssig, d.h. der Garbage Collector wird es irgendwann wegräumen. Jetzt stellen Sie sich vor, dass deutlich mehr als ein Dingsbums auf dem Bildschirm ist. Alle müssen sich bewegen, für jedes entsteht ein neues Vector3-Objekt, und das 30 mal pro Sekunde. Sie können sich leicht ausrechnen, wie viele Objekte der Garbage Collector letztlich aufzuräumen hat. Schlimmstenfalls macht sich das als Ruckeln bemerkbar, auf jeden Fall verbraucht es Prozessorzeit und damit Energie (also Akkuladung).

Besser ist es also, Objekte wiederzuverwenden. Dingsbums sollte über einen permanenten Vector3 verfügen, nur dessen Koordinaten (vielleicht native floats) ändern sich noch:

move(dingsbums,timePassed);
drawAt(dingsbums.getLocation());

Profilieren

Sie können mit Android Studio im Profiler genauso wie mit Java-Tools wie jmx die Aktivität des Garbage Collectors verfolgen. Ein guter Hinweis ist ein zackiger Sägezahnverlauf der Speicherbelegung. Wird der GC sehr oft aktiv, deutet das auf Optimierungspotenzial hin. Der Profiler zeigt dann an, in welchem initializer besonders viel Zeit draufgeht – damit wissen Sie, welche Objekte womöglich zu oft erzeugt werden.

Bekanntlich beträgt der Anteil der CO2-Ausstoßes der IT weltweit mit ihren ganzen Rechenzentren geschätzt 10-20%. Je effizienter Ihre Anwendung arbeitet, umso weniger ist sie daran schuld. Klingt vielleicht banal, aber nicht wenn Ihre App auf Milliarden Smartphones installiert ist und milliardenfach verwendet wird (und das wollen Sie doch, oder?).

Mehr zum Thema Speicherverbrauch und Effizienz in naher Zukunft und in der nächsten Auflage meines Buchs “Besser coden”.