Frühjahrsputz für Docker

Veröffentlicht am 2026-02-02 von Elmar Dott

Wer sich für diesen, eigentlich etwas spezialisierten Artikel interessiert, dem muss man nicht mehr erklären, was Docker ist und wofür das Virtualisierungswerkzeug eingesetzt wird. Daher richtet sich dieser Artikel vornehmlich an Systemadministratoren, DevOps und Cloud-Entwickler. Für alle, die bisher nicht ganz so fit mit der Technologie sind, empfehle ich unseren Docker Kurs: From Zero to Hero.

In einem Szenario, in dem wir regelmäßig neue Docker Images erstellen und verschiedene Container instanzieren, wird unsere Festplatte ordentlich gefordert. Images können je nach Komplexität durchaus problemlos einige hundert Megabyte bis Gigabyte erreichen. Damit das Erstellen neuer Images auch nicht gefühlt, wie ein Download einer drei Minuten langen MP3 mit einem 56k Modem dauert, nutzt Docker einen Build-Cache. Ist im Dockerfile wiederum ein Fehler, kann dieser Build-Cache recht lästig werden. Daher ist es eine gute Idee, den Build-Cache durchaus regelmäßig zu entleeren. Aber auch alte Containerinstanzen, die nicht mehr in Verwendung sind können zu komischen Fehlern führen. Wie hält man seine Dockerumgebung also stubenrein?

Sicher kommt man mit mit docker rm <container-nane> und docker rmi <image-id> schon recht weit. In Buildumgebungen wie Jenkins oder Serverclustern kann diese Strategie allerdings zu einer zeitintensiven und mühsamen Beschäftigung werden. Doch verschaffen wir uns zuerst einmal einen Überblick über die Gesamtsituation. Hier hilft uns der Befehl docker system df weiter.

root:/home# docker system df
TYPE            TOTAL     ACTIVE    SIZE      RECLAIMABLE
Images          15        9         5.07GB    2.626GB (51%)
Containers      9         7         11.05MB   5.683MB (51%)
Local Volumes   226       7         6.258GB   6.129GB (97%)
Build Cache     0         0         0B        0B

root:/home# docker system df
TYPE            TOTAL     ACTIVE    SIZE      RECLAIMABLE
Images          15        9         5.07GB    2.626GB (51%)
Containers      9         7         11.05MB   5.683MB (51%)
Local Volumes   226       7         6.258GB   6.129GB (97%)
Build Cache     0         0         0B        0B

Bevor ich gleich in die Details eintauche, noch ein wichtiger Hinweis. Die vorgestellten Befehle sind sehr effizient und löschen unwiderruflich die entsprechenden Bereiche. Daher wendet diese Befehle erst auf einer Übungsumgebung an, bevor ihr damit Produktivsysteme außer Gefecht setzt. Zudem hat es sich für mich bewährt, auch die Befehle zur Instanzierung von Containern in deiner Textdatei unter Versionsverwaltung zu stellen.

Plattenspieler

Der naheliegendste Schritt bei einem Docker System Cleanup ist das Löschen der nichtbenutzten Container. Im Konkreten bedeute das, dass durch den Löschbefehl alle Instanzen der Docker Container, die nicht laufen (also nicht aktiv sind), unwiederbringlich gelöscht werden. Will man auf einem Jenkins Buildnode vor einem Deployment Tabula Rasa durchführen, kann man zuvor alle auf der Maschine laufenden Container mit einem Befehl beenden.

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Der Parameter -f unterdrückt die Nachfrage, ob man diese Aktion wirklich durchführen möchte. Also die ideale Option für automatisierte Skripte. Durch das Löschen der Container erhalten wir vergleichsweise wenig Festplattenplatz zurück. Die Hauptlast findet sich bei den heruntergeladenen Images. Diese lassen sich ebenfalls mit nur einem Befehl entfernen. Damit Images allerdings gelöscht werden können, muss vorher sichergestellt sein, dass diese nicht durch Container (auch inaktive) in Verwendung sind. Das Entfernen ungenutzter Container hat noch einen ganz anderen praktischen Vorteil. Denn beispielsweise durch Container blockierte Ports werden so wieder freigegeben. Schließlich lässt sich ein Port einer Hostumgebung nur exakt einmal an einen Container binden. Das kann stellenweise schnell zu Fehlermeldungen führen. Also erweitern wir unser Skript um den Eintrag, alle nicht durch Container benutzten Docker Images ebenfalls zu löschen.

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Eine weitere Konsequenz unserer Bemühungen umfasst die Docker Layers. Hier sollte man aus Performancegründen, besonders in CI Umgebungen Abstand nehmen. Docker Volumes hingegen sind hier weniger problematisch. Beim Entfernen der Volumes, werden nur die Referenzen in Docker entfernt. Die in die Container verlinkten Ordner und Dateien bleiben von der Löschung unberührt. Der Parameter -a löscht alle Docker Volumes.

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Ein weiterer Bereich, der von unseren Aufräumarbeiten betroffen ist, ist der Build-Cache. Besonders wenn man gerade ein wenig mit dem Erstellen neuer Dockerfiles experimentiert, kann es durchaus sehr nützlich sein, den Cache hin und wieder manuell zu löschen. Diese Maßnahme verhindert, dass sich falsch erstellte Layer in den Builds erhalten und es später im instanziierten Container zu ungewöhnlichen Fehlern kommt. Der entsprechende Befehl lautet:

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Ganz radikal ist die Möglichkeit, alle nicht genutzten Ressourcen wieder freizugeben. Hierfür gibt es ebenfalls ein explizites Kommando für die Shell.

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Wir können die gerade vorgestellten Befehle natürlich auch für CI Buildumgebungen wie Jenkins oder GitLab CI nutzen. Allerdings kann es sein, dass dies nicht unbedingt zum gewünschten Ziel führt. Ein bewährter Ansatz für Continuous Integration / Continuous Deployment ist das Aufsetzen einer eigenen Docker-Registry, wohin man selbst erstellte Images deployen kann. Diese Vorgehensweise, ist ein gutes Backup & Chaching System für die genutzten Docker Images. Einmal korrekt erstellte Images lassen sich so bequem über das lokale Netzwerk auf die verschiedenen Serverinstanzen deployen, ohne dass diese ständig lokal neu erstellt werden müssen. Daraus ergibt sich als bewährter Ansatz ein eigens für Docker Images / Container optimierter Buildnode, um die erstellten Images vor der Verwendung optimal zu testen. Auch auf Cloudinstanzen wie Azure und der AWS sollte man auf eine gute Performanz und ressourcenschonendes Arbeiten Wert legen. Schnell können die anfallenden Kosten explodieren und ein stabiles Projekt in massive Schieflage bringen.

In diesem Artikel konnten wir sehen, dass tiefe Kenntnisse der eingesetzten Werkzeuge einige Möglichkeiten zur Kostenersparnis erlauben. Gerade das Motto „Wir machen, weil wir es können“, ist im kommerzeillen Umfeld weniger hilfreich und kann schnell zur teuren Resourcenverschwendung ausarten.

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Vibe Coding – eine neue Plage des Internets?

Veröffentlicht am 2026-01-26 von Elmar Dott

Antworten

Als ich das erste Mal den Begriff Vibe Coding las, dachte ich erst an Kopfhörer, chillige Musik und den Übertritt in den Flow. Der absolute Zustand der Kreativität dem Programmierer hinterherjagen. Ein Rausch der Produktivität. Aber nein, es wurde mir recht schnell klar, es geht um etwas anderes.

Vibe Coding nennt man das, was man einer KI über den Prompt eingibt, um ein benutzbares Programm zu erhalten. Die Ausgabe des Large Language Models (LLM) ist dann noch nicht gleich das ausführbare Programm, sondern nur der entsprechende Quelltext in der Programmiersprache, die der Vibe Coder vorgibt. Daher braucht der Vibe Coder je nachdem, auf welcher Plattform er unterwegs ist, noch die Fähigkeit, das Ganze zum Laufen zu bringen.

Seitdem ich in der IT aktiv bin, gibt es den Traum der Verkäufer: Man bräuchte keine Programmierer mehr, um Anwendungen für den Kunden zu entwickeln. Bisher waren alle Ansätze dieser Art wenig erfolgreich, denn egal was man auch tat, es gab keine Lösung, die vollständig ohne Programmierer ausgekommen ist. Seit der allgemeinen Verfügbarkeit von KI‑Systemen hat sich einiges geändert und es ist nur eine Frage der Zeit, bis man von den LLM-Systemen wie Copilot etc. auch ausführbare Anwendungen geliefert bekommt.

Die Möglichkeiten, die sich durch Vibe Coding eröffnen, sind durchaus beachtlich, wenn man weiß, was man da tut. Gleich aus Goethes Zauberlehrling, der der Geister, die er rief, nicht mehr Herr geworden ist. Werden Programmierer nun obsolet? Auf absehbare Zeit denke ich nicht, dass der Beruf Programmierer aussterben wird. Es wird sich aber einiges verändern und die Anforderungen werden sehr hoch sein.

Ich kann definitiv sagen, dass ich der KI Unterstützung beim Programmieren offen gegenüberstehe. Allerdings haben mich meine bisherigen Erfahrungen gelehrt, sehr vorsichtig zu sein mit dem, was die LLMs so als Lösung vorschlagen. Möglicherweise liegt es daran, dass meine Fragen sehr konkret und für spezifische Fälle waren. Die Antworten waren durchaus hin und wieder ein Fingerzeig in eine mögliche Richtung, die sich als erfolgreich herausgestellt hat. Aber ohne eigenes Fachwissen und Erfahrung wären alle Antworten der KI nicht nutzbar gewesen. Auch Begründungen oder Erläuterungen sind in diesem Kontext mit Vorsicht zu genießen.

Es gibt mittlerweile diverse Angebote, die den Leuten den Umgang mit künstlicher Intelligenz beibringen wollen. Also in Klartext, wie man einen funktionierenden Prompt formuliert. Ich halte solche Offerten für unseriös, denn die LLM wurden ja dafür entwickelt, natürliche (menschliche) Sprache zu verstehen. Was soll man also lernen, vollständige und verständliche Sätze zu formulieren?

Wer eine ganze Anwendung über Vibe Coding erstellt, muss diese ausgiebig testen. Also sich durch die Funktionen klicken und schauen, ob alles so funktioniert, wie es soll. Das kann durchaus zu einer sehr nervenden Beschäftigung ausarten, die mit jedem Durchlauf lästiger wird.

Auch die Verwendung von Programmen, die durch Vibe Coding erstellt wurden, ist unproblematisch, solange diese lokal auf dem eigenen Computer laufen und nicht als kommerzieller Internetservice frei zugänglich sind. Denn genau hier lauert die Gefahr. Die durch Vibe Coding erstellten Programme sind nicht ausreichend gegen Hackerangriffe gesichert, weswegen man sie nur in geschlossenen Umgebungen betreiben sollte. Ich kann mir auch gut vorstellen, dass künftig in sicherheitskritischen Umgebungen wie Behörden oder Banken die Verwendung von Programmen, die Vibe Coded sind, zu verbieten. Sobald die ersten Cyberattacken auf Unternehmensnetzwerke durch Vibe Coding Programme bekannt werden, sind die Verbote gesetzt.

Neben der Frage zur Sicherheit von Vibe-Coding-Anwendungen werden Anpassungen und Erweiterungen nur mit großem Aufwand umzusetzen sein. Dieses Phänomen ist in der Softwareentwicklung gut bekannt und tritt bei sogenannten Legacy Anwendungen regelmäßig auf. Sobald man hört, dass ist historisch gewachsen ist, man auch schon mitten drin. Fehlende Strukturen und sogenannte technische Schulden lassen ein Projekt über die Zeit so erodieren, dass sich die Auswirkungen von Änderungen nur sehr schwer auf die restlichen Funktionen abschätzen lassen. So ist zu vermuten, dass es in Zukunft sehr viele Migrationsprojekte geben wird, die die KI erstellten Codebasen wieder in saubere Struckturen überführen. Deswegen eignet sich Vibe Coding vor allem für die Erstellung von Prototypen, um Konzepte zu testen.

Mittlerweile gibt es auch Beschwerden in Open Source Projekten, dass es hin und wieder zu Contributions kommt, die nahezu die halbe Codebasis umstellen und fehlerhafte Funktionen hinzufügen. Hier helfen natürlich zum einen der gesunde Menschenverstand und die vielen in der Softwareentwicklung etablierten Standards. Es ist ja nicht so, dass man im Open Source nicht schon früher Erfahrung mit schlechten Code Commits gesammelt hätte. Dadurch kam der Diktaturship-Workflow für Werkzeuge wie Git, das von der Codehosting Plattform GitHub in Pull Request umbenannt wurde.

Wie kann man also schnell schlechten Code erkennen? Mein derzeitiges Rezept ist die Überprüfung der Testabdeckung für hinzugefügten Code. Kein Test, kein Codemerge. Natürlich können auch Testfälle Vibe Coded sein oder es fehlen notwendige Assertions, auch das lässt sich mittlerweile gut automatisiert erkennen. In den vielen Jahren in Softwareentwicklungsprojekten habe ich genügend erlebt, dass mir kein Vibe Coder auch nur annähernd Schweißperlen auf die Stirn treiben kann.

Mein Fazit zum Thema Vibe Coding lautet: Es wird in Zukunft einen Mangel an fähigen Programmierern geben, die Unmengen an schlechtem Produktivcode gerade biegen sollen. Also auf absehbare Zeit noch kein aussterbender Beruf. Dem gegenüber werden durchaus ein paar clevere Leute für das eigene Business sich mit einfachen Informatikkenntnissen ein paar leistungsfähige Insellösungen zusammenscripten, die zu Wettbewerbsvorteilen führen werden. Während wir diese Transformation erleben, wird das Internet weiterhin zugemüllt und die Perlen, von denen Weizenbaum einst gesprochen hat, schwerer zu finden sein.

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Der Goldene Schnitt

Veröffentlicht am 2026-01-19 von Neo Diseno

Antworten

Wenn wir Bilder betrachten, empfinden wir besonders diejenigen als ästhetisch, deren Elemente einem bestimmten Verhältnis von Strecken und Flächen folgen. Diese Harmonielehre nennt sich der „Goldene Schnitt“ und findet viel Anwendung in der Natur.

Nun könnte man meinen: In Zeiten der durch künstliche Intelligenz gerenderten Grafiken, benötigen wir die vielen Grundlagen des Grafikdesigns nicht mehr. Das ist allerdings zu kurz gedacht, denn einerseits müssen wir aus den Vorschlägen der erstellten Bilder die beste Variante auswählen. Um hier gute Entscheidungen zu treffen, sind Kenntnisse über Proportionen und Ästhetik essenziell. Außerdem müssen wir unseren Wunsch auch klar formulieren können, damit wir ein optimales Ergebnis erzielen. Nur die Dinge die wir wirklich vollständig durchdringen können wir auch klar und unmissverständlich formulieren. Deswegen ist ganz besonders im Umgang mit generativer KI ein fundiertes Fachwissen unverzichtbar.

Geometrisch bedeutet der Goldene Schnitt, dass eine Strecke AB in zwei unterschiedlich lange Streckenabschnitte (a und b) geteilt wird. Setzt man nun a durch b gleich der Summe (a+b) / a, so erhält man φ mit dem Wert 1,618. Übrigens entspricht der exakte Wert von φ der Quadratwurzel aus 5 (√5). Die Streckenverhältnisse betragen ungefähr 3:2. Die nachfolgende Grafik verdeutlicht den Zusammenhang.

Um den „Goldenen Schnitt“ auf Flächen anzuwenden, ist es nicht notwendig, im Abitur den Mathematikleistungskurs erfolgreich abgeschlossen zu haben. Wir benötigen lediglich die Zahl φ. Wenn wir ein Rechteck mit einer Kantenlänge von einem Zentimeter haben und 1 * 1,618 multiplizieren, erhalten wir 1,618. Nun können wir ein Rechteck mit der Kantenlänge a = 1 und b = 1,618 zeichnen. Das hier entstandene Verhältnis ist die perfekte Harmonie und wird als „Goldener Schnitt“ bezeichnet.

Wenn wir in dieses Rechteck unser Quadrat mit der Kantenlänge von einem Zentimeter hineinlegen, erhalten wir eine rechteckige Fläche B, die sich nach dem gleichen Muster aufteilen lässt. Wenn wir diesen Vorgang nun ein paar Mal wiederholen, erhalten wir ein gekacheltes Muster. Tragen wir jetzt in jedes entstandene Quadrat einen Kreisbogen mit dem Radius der Kantenlänge ein, erhalten wir eine Spirale. Die Form aus Abbildung 2 dürfte den meisten bereits bekannt sein und nun wisst ihr auch, wie sie entsteht.

Die soeben beschriebene Spirale findet sich auch in der sogenannten Fibonacci Zahlenfolge wieder. Die Fibonacci Folge ist eine einfache rekursive Addition aus den beiden Vorgängern. Abbildung 3 zeigt, wie schnell sich die Fibonacci Folge berechnen lässt. Wir sehen, es ist dazu kein höheres Studium der Mathematik notwendig.

Wo finden wir den Goldenen Schnitt in der Anwendung? Neben Proportionen in Logos und anderen Grafiken nutzt man den Goldenen Schnitt oft in der Typografie. Die Höhenverhältnisse von kleinen zu großen Buchstaben folgen gern dem Abstand 1:1,618.

Ein typisches Szenario für die Anwendung des Goldenen Schnitts ist auch die Position von Objekten innerhalb einer Grafik. Um eine gute Illusion von Tiefe zu erzielen, benötigen die Objekte ein entsprechendes Verhältnis der Höhen zueinander. Aber auch der Bereich, wie Objekte im Abstand zueinander positioniert werden, lässt ein Bild ruhig und harmonisch oder aufgewühlt und unruhig wirken. Wir haben also zwei Möglichkeiten, durch den Goldenen Schnitt eine Stimmung beim Betrachter zu erzeugen. Durch gezielte Verletzung der Proportionen erreichen wir eine gewisse Unruhe, die durchaus ebenfalls gewünscht sein kann. Eine solche invertierte Strategie kann zum Beispiel in der Werbung eingesetzt werden, um sich aus der Masse abzuheben und so beim Betrachter Aufmerksamkeit zu erregen.

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Featureitis

Veröffentlicht am 2026-01-12 von Elmar Dott

Antworten

Man muss nicht gleich Softwareentwickler sein, um ein gutes Anwendungsprogramm erkennen zu können. Doch aus eigener Erfahrung ist es mir oft passiert, dass Programme, die zu Beginn vielversprechend und innovativ waren, ab einer ‚gewissen‘ Nutzerzahl zu unhandlichen Boliden mutiert sind. Da ich diese Beobachtung nun schon einige Jahrzehnte regelmäßig aufs Neue mache, habe ich mich gefragt, woran das wohl liegen kann.

Das Phänomen, dass Softwareprogramme oder Lösungen im Allgemeinen mit Details überladen werden, hat Brooks in seinem Klassiker ‚The Mythical Man-Month‘ als Featuritis bezeichnet. Wenn man überlegt, dass die Erstausgabe des Buches im Jahr 1975 erschienen ist, kann man wohl von einem lange bekannten Problem sprechen. Das wohl bekannteste Beispiel für Featuritis ist das Betriebssystem Windows von Microsoft. Natürlich gibt es noch unzählige andere Beispiele für Verschlimmbesserungen.

Das Neueste wird nicht immer das Beste sein

Windowsnutzer, die bereits Windows XP kannten und dann mit dem tollen Nachfolger Vista konfrontiert wurden, um dann mit Windows 7 wieder besänftigt zu werden, um mit 8 und 8.1 beinahe einen Herzinfarkt erlitten zu haben, sich zu Beginn von Windows 10 wieder beruhigen. Jedenfalls für kurze Zeit, bis der Updatezwang für schnelle Ernüchterung sorgte. Von Windows 11 ganz zu schweigen. Zu Windows hieß es einmal, jede zweite Version ist Schrott, die sollte man überspringen. Nun ja, das stimmt seit Windows 7 schon lange nicht mehr. Für mich war Windows 10 dann der ausschlaggebende Punkt, vollständig auf Microsoft zu verzichten, und ich habe mir wie viele andere auch ein neues Betriebssystem zugelegt. Einige sind zu Apple gewechselt, und wer sich die teure Hardware nicht leisten kann oder will, hat wie ich auf ein Linuxsystem gesetzt. Hier zeigt sich, wie Uneinsichtigkeit schnell zum Verlust signifikante Marktanteile führt. Da Microsoft aus diesen Entwicklungen keine Konsequenzen zieht, scheint dem Unternehmen dieser Umstand weniger wichtig zu sein. Andere Unternehmen wiederum kann so etwas schnell an den Rand der Existenz bringen, und darüber hinaus.

Eine Motivation, immer mehr Funktionen in eine bestehende Anwendung zu bringen, ist der sogenannte Produktlebenszyklus, der durch die BCG Matrix in Abbildung 1 dargestellt wird.

Mit der Einführung ist noch nicht sicher, ob das Produkt vom Markt akzeptiert wird. Wenn es die Nutzer annehmen, steigt es schnell zum Star auf und erreicht seine maximale Marktposition als Cash Cow. Sobald die Sättigung überschritten wurde, degradiert es zum Ladenhüter. Soweit, so gut. Leider herrscht im Management überwiegend die Idee, dass, wenn kein Wachstum zum vorherigen Quartal mehr erzeugt wird, die Sättigung bereits überschritten wurde. So kommt es zu der sinnbefreiten Annahme, den Nutzern müsste jedes Jahr eine aktualisierte Version des Produktes aufgedrängt werden. Die Motivation zu kaufen gelingt natürlich nur, wenn eine dickgefüllte Featureliste an Neuerungen auf die Verpackung gedruckt werden kann.

Da sinnvoll konzipierte Funktionen sich aber nicht wie am Fließband aus dem Ärmel schütteln lassen, kommt auch jedes Mal gleich ein Redesign der grafischen Benutzeroberfläche als Gratis-Schmankerl mit dazu. Schließlich hat man dann das Gefühl, man habe etwas völlig Neues, weil man erst wieder eine Eingewöhnung braucht, um die neue Platzierung alt bekannter Funktionen zu entdecken. Es ist ja nicht so, dass das Redesign in der Benutzung Wege verkürzen würde und die Produktivität erhöht. Die Zusammenstellung der Eingabemasken und Schaltflächen erscheint jedes Mal willkürlich zusammengewürfelt.

Aber keine Sorge, ich will nicht zum Updateboykott aufrufen, sondern einmal darüber sprechen, wie man es besser machen kann. Denn eines sei gewiss: Dank künstlicher Intelligenz wird sich der Markt für Softwareprodukte in wenigen Jahren massiv verändern. Ich erwarte nicht, dass komplexe und spezialisierte Anwendungsprogramme in absehbarer Zeit durch KI-Algorithmen produziert werden. Allerdings erwarte ich, dass in diesen Anwendungsprogrammen genügend KI generierte schlechte Codesequenzen, die der Entwickler nicht versteht, in die Codebasis eingebracht werden, was zu unstabilen Anwendungen führen wird. Diese Überlegung ist für mich ein Grund, wieder über saubere, handgemachte, leitungsfähige und verlässliche Software nachzudenken, denn ich bin mir sicher, dass dafür immer ein Markt bestehen bleiben wird.

Ich möchte einfach keinen Internetbrowser, der zu einer Kommunikationszentrale mutiert ist und neben dem eigentlichen Anzeigen von Internetseiten noch Chat, E-Mail, Kryptobezahlmethoden und was weiß ich noch alles enthält. Ich möchte, dass mein Browser schnell startet, wenn ich irgendetwas klicke, dann schnell reagiert und die Inhalte der Internetseiten korrekt und schnell darstellt. Sollte ich einmal den Wunsch haben, etwas anderes mit meinem Browser zu tun, wäre es nett, wenn ich dies aktiv durch ein Plug-in aktivieren kann.

Nun gibt es zu dieser gerade beschriebenen Problemstellung oft die Argumentation, dass man ja mit den vielen Funktionen einen breiten Nutzerkreis erreichen möchte. Gerade wenn eine Anwendung zu Beginn alle möglichen Optionen auch aktiv eingeschaltet hat, holt das schnell den unkundigen Benutzer ab, der dann nicht erst begreifen muss, wie sein Programm überhaupt funktioniert. Ich kann diese Überlegung durchaus nachvollziehen. Es ist auch völlig in Ordnung, wenn ein Hersteller sich ausschließlich auf unkundige Anwender konzentriert. Es gibt aber einen Mittelweg, der alle Nutzergruppen gleichmäßig berücksichtigt. Diese Lösung ist auch nicht neu und sehr gut bekannt, die sogenannten Produktlinien.

In der Vergangenheit haben Hersteller immer Zielgruppen wie Privatpersonen, Unternehmen und Experten definiert. Diesen Nutzergruppen wurden dann oft Produktbezeichnungen wie Home, Enterprise und Ultimate zugeordnet. Das führte dazu, dass jeder die Ultimate Version wollte. Das Phänomen nennt sich Fear Of Missing Out (FOMO), also etwas zu verpassen. Deswegen sind die Bezeichnungen der Produktgruppen und deren zugeordneten Funktionen psychologisch ungeschickt gewählt. Wie kann man das also besser machen?

Ein Experte konzentriert sich bei seiner Arbeit auf spezielle Basisfunktionen, mit denen er seine Aufgaben schnell und ohne Ablenkung erledigen möchte. Das impliziert für mich Begriffe wie Essentials, Pure oder Core als Produktline.

Wenn das Produkt dann noch im Unternehmen von mehreren Personen verwendet werden soll, benötigt dies oft zusätzliche Funktionen wie zum Beispiel ein externes Benutzermanagement, wie LDAP oder IAM. Diese spezialisierte Produktlinie assoziiert Begriffe wie Enterprise (verbrannt), Company, Business und so weiter.

Das zugemüllte Endergebnis, das eigentlich für NOOPS gedacht ist und alle möglichen Sachen bereits über die Installation aktiviert hat. Wenn den Leuten die Zeit, bis die Anwendung gestartet ist und sie reagiert, egal ist, dann nur zu. Immer in die Vollen. Rein, was rein geht! Hier eignen sich Bezeichnungen wie Ultimate, Full und Maximized Extended als Bezeichnung der Produktlinie. Wichtig ist nur, dass die Profis erkennen, dass es sich um die zugemüllte Variante handelt.

Wer nun geschickt mit diesen Produktlinien spielt und möglichst alle Funktionen über sogenannte Module bereitstellt, die nachinstallierbar sind, ermöglicht eine hohe Flexibilität auch im Expertenmodus, denen durchaus die eine oder andere Zusatzfunktion genehm ist.

Installiert man auf das Modulsystem zuvor noch ein Tracking, um festzustellen, wie professionelle Anwender ihre Version upgraden, dann hat man schon eine gute Idee, was in die neue Version von Essentials hinzugefügt werden könnte. Bei dem Tracking sollte man sich aber nicht auf die Downloads als Entscheidungskriterium stützen. Ich selbst probiere oft Dinge aus und lösche Erweiterungen auch schneller, als der Installationsprozess gedauert hat, wenn ich der Meinung bin, dass diese nutzlos sind.

Ich möchte zu der gerade beschriebenen Problematik ein kleines Beispiel geben, das aus dem DevOps Bereich stammt. Zum einen gibt es das bekannte GitLab, das ursprünglich einmal ein reines Code Repository-Hosting-Projekt gewesen ist. Darauf deutet auch der Name, bis heute. Eine Anwendung, die auf einem Server bereits 8 GB RAM in der Basis-Installation benötigt, um ein Git Repository für andere Entwickler erreichbar zu machen, ist für mich unbrauchbar, denn diese Software wurde über die Zeit zur EierlegendenWollmilchSau. Langsam, unflexibel und mit allem Kram zugemüllt, der über Speziallösungen besser umgesetzt wurde.

GitLab gegenüber steht eine andere Lösung namens SCM-Manager, die weniger bekannt ist und sich ausschließlich auf das Bereitstellen der Code Repositories konzentriert. Ich selbst nutze und empfehle den SCM-Manager, weil er mit der Basis-Installation extrem kompakt ist. Aber dennoch gibt es eine gigantische Funktionsvielfalt, die man über Plug-ins nachrüsten kann.

Für mich sind Lösungen, die eine All In One Solution bereitstellen wollen, eher suspekt. Das ist für mich immer gleich dem Motto: alles und nichts. Es gibt keine EierlegendeWollMilchSau oder wie man in Österreich zu sagen pflegt, keinen Wunderwuzzi!

Wenn ich Programme für meinen Arbeitsprozess auswähle, orientiere ich mich ausschließlich an deren Kernfunktionalität. Sind die Grundeigenschaften, die das Marketing verspricht, wirklich vorhanden und möglichst intuitiv nutzbar? Gibt es eine aussagekräftige Dokumentation, die über ein bloßes ‚Hallo Welt‘ hinausgeht? Konzentriert man sich darauf, die Kernfunktionen stets zu optimieren, und berücksichtigt neue innovative Konzepte? Das sind Fragen, die für mich relevant sind.

Gerade im kommerziellen Umfeld werden oft Programme eingesetzt, die nicht halten, was das Marketing verspricht. Man wählt nicht aus, was man tatsächlich für die Erledigung der Aufgaben benötigt, sondern Anwendungen, deren Beschreibung mit sogenannten Buzzwords vollgestopft ist. Deswegen glaube ich, dass Unternehmen, die sich wieder auf die Kernkompetenzen fokussieren und dazu hoch spezialisierte Anwendungen nutzen, die Gewinner von morgen sind.

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Antworten

Als ich neulich das Buch „The Manager’s Path“ von Camille Fournier in die Hand bekam, war ich recht schnell an Tom DeMarco erinnert. Dieser hat den Klassiker „Peopleware“ geschrieben und Anfang 2000 das Buch „Adrenalin Junkies und Formular Junkies“ veröffentlicht. Eine Liste an Stereotypen, die man in Softwareprojekten antreffen kann, mit Hinweisen, wie man mit ihnen umgeht. Nach einigen Jahrzehnten im Geschäft kann ich jedes einzelne Wort aus eigener Erfahrung bestätigen. Und es ist auch heute noch immer ein Thema, denn Menschen machen nun einmal Projekte und wir alle haben so unsere Eigenheiten.

Damit Projekte erfolgreich verlaufen, müssen nicht nur technische Herausforderungen gemeistert werden. Auch zwischenmenschliche Beziehungen spielen eine wesentliche Rolle für deren Erfolg. Ein wichtiger Faktor in diesem Zusammenhang, der oft wenig Beachtung findet, ist die Projektleitung. Es gibt Regale voller hervorragender Literatur, wie man ein guter Manager werden kann. Das Problem ist leider, dass nur wenige, die diese Position besetzen, diese nicht ausfüllen und noch weniger Interesse besteht, die eigenen Fertigkeiten weiterzuentwickeln. Das Ergebnis von schlechtem Management sind aufgeriebene und gestresste Teams, extremer Druck im Tagesgeschäft und oft auch Verzug von Lieferterminen. Da braucht man sich auch nicht wundern, wenn dies Auswirkungen auf die Qualität des Produktes hat.

Einer der ersten Sprüche, den ich in meinem Berufsleben gelernt habe, war: Wer glaubt, dass ein Projektleiter Projekte leitet, der glaubt auch, dass ein Zitronefalter Zitronen faltet. Es scheint also eine sehr alte Weisheit zu sein. Was ist aber das wirkliche Problem bei schlechtem Management? Jeder, der eine Stelle für einen Manager zu besetzen hat, ist in der Pflicht, dessen Fertigkeiten und charakterliche Eignung auf Herz und Nieren zu prüfen. Hier lässt man sich schnell von inhaltslosen Floskeln und einer Liste großer Namen in der Branche in der Vita beeindrucken, ohne die tatsächliche Leistung zu hinterfragen. In meiner Erfahrung bin ich vornehmlich auf Projektleiter gestoßen, die oft nicht die notwendigen fachlichen Kenntnisse hatten, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Nicht selten wurde ich in IT-Projekten von Managern mit den Worten „Ich bin kein Techniker, macht das unter euch aus.“, abgefertigt. Das ist natürlich fatal, wenn die Person, welche die Entscheidungen treffen soll, diese nicht treffen kann, weil das notwendige Wissen fehlt. Ein Manager im IT-Projekt muss natürlich nicht wissen, welcher Algorithmus schneller terminiert. Hierfür gibt es die Möglichkeit von Evaluierungen, als Grundlage von Entscheidungen. Aber ein Grundverständnis der Programmierung sollte vorhanden sein. Wer nicht weiß, was eine API ist und wieso Module, die später zu einer Software zusammengesetzt werden sollen, durch Versionskompatibilitäten nicht zusammenarbeiten, hat keine Berechtigung, sich als Entscheidungsträger aufzuspielen. Ein Grundverständnis über die Prozesse in der Softwareentwicklung und die verwendeten Programmierparadigmen ist auch für Projektleiter, die nicht am Code arbeiten, unumgänglich.

Ich plädiere daher dafür, dass man nicht nur die Entwickler, die man einstellt, auf ihre Fertigkeiten hin prüft, sondern auch die Manager, die in ein Unternehmen aufgenommen werden sollen. Für mich ist ein absolutes No Go bei der Auswahl meiner Projekte, ein externes Projektmanagement. Das führt in aller Regel nur zu Chaos und Frustration bei allen beteiligten Personen, weswegen ich solche Projekte ablehne. Manager, die nicht ins Unternehmen eingebunden sind und deren Leistung nach dem Erfolg von Projekten bewertet wird, liefern erfahrungsgemäß keine saubere Arbeit ab. Zudem können interne Manager, ebenso wie die Entwickler, durch Mentoring, Trainings und Workshops ihre Fertigkeiten entwickeln und weiter ausbauen. Das Ergebnis sind ein gesundes, entspanntes Arbeitsklima und erfolgreiche Projekte.

Der Titel dieses Artikels weist auf toxische Stereotypen im Projekteschäft hin. Ich bin mir sicher, jeder ist auf den ein oder anderen Stereotypen bereits im beruflichen Umfeld getroffen. Es wird viel diskutiert, wie man mit diesen Zeitgenossen umgehen soll. Ich möchte aber anmerken, dass kaum jemand als „Monster“ geboren wurde. Dass Menschen so sind, wie sie sind, ist das Resultat ihrer Erfahrungen. Lernt ein Kollege, dass er, wenn er gestresst ausschaut und immer hektisch wirkt, als guter Arbeiter wahrgenommen wird, perfektioniert er dieses Verhalten über die Zeit.

Camille Fournier hat es mit dem Begriff „The Alpha Geek“ sehr auf den Punkt gebracht. Jemand, der seine Rolle im Projekt unersetzlich gemacht hat und auf alles eine Antwort hat. Meist verächtlich auf die Kollegen herabschaut, aber nie eine Aufgabe wirklich ohne Nacharbeiten anderer sauber zu Ende bringen kann. Unrealistische Abschätzungen für umfangreiche Aufgaben sind ebenso typisch wie die Relativierung komplexer Sachverhalte. Natürlich ist das der Liebling aller Projektleiter, die sich wünschen, das ganze Team würde aus diesen „Alpha Geeks“ bestehen. Ich bin mir sehr sicher, wenn dieser Traum wahr werden könnte, es die optimale Strafe für die Projektleiter wäre, die solche Menschen erst möglich machen.

Damit man sich im eigenen Unternehmen keine „Alpha Geeks“ züchtet, ist es notwendig, keinen Personenkult zu etablieren und die persönlichen Favoriten gegenüber dem restlichen Team zu überhöhen und auf ein Podest zu stellen. Natürlich ist es auch unabdingbar, stets die Arbeitsergebnisse zu hinterfragen. Wer eine Aufgabe als erledigt markiert und diese Nacharbeiten erfordert, sollte diese Nacharbeiten stets erneut zugewiesen bekommen, bis das Ergebnis zufriedenstellend ist.

Ich persönlich habe die selbe Auffassung wie Tom DeMarco, was die Dynamiken eines Projektes betrifft. Die Produktivität kann man zwar über die Menge der erledigten Aufgaben bewerten, dennoch gibt es auch noch weitere Einflüsse, die eine wichtige Rolle spielen. So habe ich durch meine Erfahrung die Auffassung, dass man, wie bereits erwähnt, sehr viel Wert darauf legen sollte, dass Mitarbeiter die begonnenen Aufgaben sauber und vollständig lösen, bevor sie eine neue Aufgabe annehmen. Kollegen, die eine bestimmte Aufgabe „kleinreden“ und zu geringe, unrealistische Einschätzungen abgeben, genau diese Aufgabe übernehmen. Zudem gibt es auch Kollegen, die zwar einen recht geringen Output haben, dafür aber sehr viel für die Harmonie im Team beitragen.

Wenn ich über Menschen spreche, die ein gesundes Team formen, meine ich damit nicht jeden Tag Süßigkeiten hinzustellen. Es geht um die, die durchaus gute Fähigkeiten haben und diese als Mentor anderen Kollegen beibringen. Meist haben diese Personen einen guten Stand im Team und ihnen wird viel Vertrauen entgegengebracht, weswegen sie auch oft als Mediatoren bei Konflikten gute Ergebnisse erzielen. Es sind nicht die Menschen, die durch falsche Versprechen versuchen, everybodys Darling zu sein, sondern die, die zuhören und sich Zeit nehmen, eine Lösung zu finden. Sie sind oft das Mädchen für alles und haben nicht selten ein ruhiges, unscheinbares Auftreten. Da sie Lösungen haben und oft eine helfende Hand reichen, haben sie selbst eine mittelmäßige Bewertung ihrer Leistung in den typischen Prozessmetriken. Ein guter Manager erkennt diese Personen rasch, weil auf sie in aller Regel Verlass ist. Sie sind ausgeglichen und wirken wenig gestresst, weil sie mit Ruhe und Kontinuität vorgehen.

Natürlich kann man über die Stereotypen in einem Softwareprojekt noch viel mehr sagen, aber ich denke, die bereits getroffenen Ausführungen geben ein gutes Grundverständnis über das, was ich zum Ausdruck bringen möchte. Denn ein erfahrener Projektleiter kann viele der beschriebenen Probleme bereits während ihrer Entstehung wieder abstellen. Dazu gehören natürlich auch solides technisches Wissen und etwas Menschenkenntnis.

Es muss uns natürlich auch bewusst sein, dass erfahrene Projektleiter nicht einfach so da sind. Man muss sie genau wie die Mitglieder eines Teams entwickeln und fördern. Dazu gehört durchaus auch die Rotation durch alle technischen Abteilungen wie Entwicklung, Test und Betrieb. Dazu eignen sich Paradigmen wie Pairprogramming hervorragend. Denn es geht nicht darum, aus einem Manager einen Programmierer oder Tester zu machen, sondern ihm oder ihr ein Verständnis der täglichen Abläufe zu verschaffen. Das stärkt auch das Vertrauen in die Fertigkeiten des gesamten Teams, und Mentalitäten wie: Man müsse die faulen und unfähigen Programmierer kontrollieren und antreiben, damit sie einen Finger rühren, kommen gar nicht erst auf. In Projekten, die regelmäßig gute Qualität abliefern und ihre Termine einhalten, kommt selten der Wunsch auf, alle möglichen Prozessmetriken einzuführen.

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Blockchain – eine Einführung

Veröffentlicht am 2025-12-29 von Elmar Dott

Antworten

Das Konzept Blockchain ist grundlegender Bestandteil der verschiedenen Kryptobezahlmethoden wie Bitcoin und Ethereum. Was hat es aber mit der Technologie Blockchain auf sich und wozu kann man dieses Konzept noch anwenden? Grundlegend kann man sagen, dass Blockchain wie die Datenstruktur der rückwärtsverketteten Liste aufgebaut ist. Jedes Element der Liste zeigt auf den Vorgänger. Was macht die Blockchain aber nun so besonders?

Blockchain erweitert das Konzept der Liste um verschiedene Rahmenbedingungen. Eine dieser Rahmenbedingungen ist, sicherzustellen, dass kein Element der Liste verändert oder entfernt werden kann. Das lässt sich recht einfach bewerkstelligen. Hierzu verwendet man eine Hashfunktion. Wir codieren über einen Hashalgorithmus den Inhalt eines jeden Elements in der Liste zu einem Hash. Es gibt mittlerweile ein breites Angebot an Hashfunktionen, von denen ein aktueller Standard SHA-512 ist. In nahezu jeder Programmiersprache ist dieser Hashalgorithmus in der Standardbibliothek bereits implementiert und man kann ihn einfach verwenden. Im Konkreten bedeutet es, dass über die gesamten Daten eines Blockes der Hash SHA‑512 gebildet wird. Dieser Hash ist stets eineindeutig und kommt nicht noch einmal vor. Somit dient der Hash als Identifier (ID), um einen Block zu finden. Ein Eintrag in dem Block ist der Verweis auf seine Vorgänger. Dieser Verweis ist der Hashwert des Vorgängers, also seine ID. Bei der Implementierung einer Blockchain ist es essenziell, dass der Hashwert des Vorgängers Bestandteil der Berechnung des Hashwertes des aktuellen Blockes ist. Dieses Detail sorgt dafür, dass die in der Blockchain geänderten Elemente nur sehr aufwendig geändert werden können. Man muss sozusagen für das Element, das man manipulieren möchte, alle nachfolgenden Elemente ebenfalls ändern. Bei der umfangreichen Blockchain mit sehr vielen Blöcken bedeutet so ein Vorhaben einen enormen Rechenaufwand, der nur sehr schwer bis überhaupt nicht zu leisten ist.

Durch diese Verkettung erhalten wir eine lückenlose Transaktionshistorie. Dieser Umstand erklärt auch, weswegen Kryptobezahlmethoden nicht anonym sind. Auch wenn der Aufwand, einen Transaktionsteilnehmer eindeutig zu identifizieren, enorm werden kann. Nutzt dieser Transaktionsteilnehmer zudem noch verschiedene Verschleierungsmöglichkeiten mit unterschiedlichen und nicht durch weitere Transaktionen verknüpften Wallets, steigt der Aufwand exponentiell an.

Natürlich hat der gerade beschriebene Mechanismus noch erhebliche Schwachstellen. Denn Transaktionen, also das Hinzufügen neuer Blöcke, können erst als verifiziert und sicher eingestuft werden, wenn genügend Nachfolger in der Blockchain hinzugekommen sind, die sicherstellen, dass Änderungen wieder schwerer zu bewerkstelligen sind. Für Bitcoin und Co. gilt eine Transaktion als sicher, wenn fünf Nachfolgetransaktionen sind.

Damit es nun nicht nur eine Instanz gibt, die die Transaktionshistorie, also alle Blöcke der Blockchain, aufbewahrt, kommt ein dezentraler Ansatz ins Spiel. Es gibt also keinen zentralen Server, der als Vermittler agiert. Ein solcher zentraler Server könnte durch den Betreiber manipuliert werden. Man hätte so die Möglichkeit, mit genügend Rechenleistung auch sehr umfangreiche Blockchains neu aufzubauen. Im Kontext von Kryptowährungen spricht man hier von einer Reorganisation der Chain. Dies ist auch die Kritik an vielen Kryptowährungen. Außer Bitcoin existiert keine andere dezentrale und unabhängige Kryptowährung. Wenn die Blockchain mit allen ihren enthaltenen Elementen öffentlich gemacht wird und jeder Nutzer eine eigene Instanz dieser Blockchain lokal auf seinem Rechner besitzt und dort Elemente hinzufügen kann, die dann mit allen anderen Instanzen der Blockchain synchronisiert werden, haben wir einen dezentralen Ansatz.

Die Technologie zur dezentralen Kommunikation ohne einen Vermittler nennt sich Peer to Peer (P2P). P2P Netzwerke sind besonders in ihren Entstehungsphasen, also wenn nur wenige Teilnehmer im Netzwerk sind, schwach und angreifbar. Man könnte einfach mit sehr viel Rechenleistung eine große Anzahl von sogenannten Zomi Peers erstellen, die das Verhalten des Netzes beeinflussen. Gerade in Zeiten, in denen das Cloud-Computing mit AWS und der Google Cloud Platform als Anbieter, für vergleichsweise wenig Geld schier endlose Ressourcen bereitstellen kann, ist dies ein nicht zu unterschätzendes Problem. Besonders wenn es einen sehr hohen finanziellen Anreiz für Betrüger gibt, darf man diesen Punkt auf keinen Fall vernachlässigen.

Auch bei P2P gibt es verschiedene Konzepte, die miteinander konkurrieren. Um eine stabile und sichere Blockchain zu implementieren, ist es notwendig, nur auf Lösungen zurückzugreifen, die ohne unterstützende Backbone Server auskommen. Es soll vermieden werden, dass sich eine Master Chain etablieren kann. Daher müssen Fragen geklärt werden, wie sich die einzelnen Peers finden können und mit welchem Protokoll sie ihre Daten synchronisieren. Als Protokoll verstehen wir ein Regelwerk, also ein festes Schema, wie die Interaktion zwischen den Peers geregelt wird. Da bereits dieser Punkt sehr umfangreich ist, verweise ich zum Einstieg in das Thema auf meinen Vortrag 2022.

Chemnitzer Linux Tage 2022

Eine weitere Eigenschaft von Blockchain‑Blöcken ist, dass sich diese problemlos und mit wenig Mühe auf Gültigkeit hin verifizieren lassen. Hierzu muss lediglich über die gesamten Inhalte eines Blocks der SHA-512 Hash erzeugt werden. Stimmt dieser mit der ID überein, ist der Block gültig. Aber auch zeitrelevante beziehungsweise zeitkritische Transaktionen, wie sie bei Bezahlsystemen relevant sind, lassen sich mit wenig Aufwand erstellen. Dazu werden auch keine komplexen Zeitserver als Vermittler benötigt. Jeder Block wird um einen Zeitstempel erweitert. Dieser Zeitstempel muss allerdings den Ort, an dem er erstellt wird, berücksichtigen, also die Zeitzone mit angeben. Um den Standort der Transaktionsteilnehmer zu verschleiern, können auch alle Uhrzeiten der verschiedenen Zeitzonen auf die aktuelle UTC 0 umgerechnet werden.

Um sicherzustellen, dass die Uhrzeit auch korrekt auf dem System eingestellt ist, kann man einen Zeitserver für die aktuelle Uhrzeit beim Start der Software abfragen und bei Abweichungen einen Hinweis zur Korrektur ausgeben.

Natürlich sind zeitkritische Transaktionen mit einer Reihe von Problemen behaftet. Es muss sichergestellt werden, dass eine Transaktion in einem festgelegten Zeitfenster durchgeführt wurde. Ein Problem, mit dem sich sogenannte Echtzeitsysteme auseinandersetzen müssen. Aber auch das Double Spending Problem muss verhindert werden. Also, dass derselbe Betrag zweimal an unterschiedliche Empfänger gesendet werden kann. Was in einem dezentralisierten Netzwerk die Bestätigung der Transaktion von mehreren Teilnehmern erfordert. Aber auch klassische Race Conditions können ein Problem darstellen. Race Conditions lassen sich durch die Anwendung des Immutable-Entwurfsmusters auf die Block-Elemente beherrschen.

Damit die Blockchain nun nicht durch Spam-Attacken gestört wird, benötigen wir eine Lösung, die das Erstellen eines einzelnen Blocks in der Masse teuer macht. Das erreichen wir, indem wir die Rechenleistung einbeziehen. Hierzu muss der Teilnehmer, der einen Block erstellt, ein Puzzle lösen, das eine ‚gewisse‘ Rechenzeit beansprucht. Wenn ein Spammer das Netzwerk mit vielen Blöcken fluten möchte, steigt seine Rechenleistung exorbitant an und es ist ihm unmöglich, in kurzer Zeit beliebig viele Blöcke zu erzeugen. Dieses kryptografische Puzzle nennt man Nonce, was für „number used only once“ steht. Der Mechanismus Nonce in der Blockchain wird auch oft als Proof of Work (POW) bezeichnet und dient bei Bitcoin zur Verifizierung der Blöcke durch die Miner.

Die Nonce ist eine (pseudo) zufällige Zahl, zu der ein Hash generiert werden muss. Dieser Hash muss dann ‚bestimmte‘ Kriterien erfüllen. Das können zum Beispiel zwei oder drei führende Nullen im Hash sein. Damit man nun keinen beliebigen Hash in den Block einfügt, wird die Zufallszahl, die das Rätsel löst, direkt abgespeichert. Eine bereits genutzte Nounce darf kein weiteres Mal verwendet werden, da sonst das Rätsel umgangen werden kann. Erzeugt man nun aus der Nonce den Hash, muss dieser die Vorgaben z. B. führende Nullen erfüllen, um akzeptiert zu werden.

Da je mehr Blöcke in einer Blockchain enthalten sind, es immer schwieriger wird, eine gültige Nonce zu finden, ist es notwendig, die Regeln für so eine Nonce zyklisch, beispielsweise alle 2048 Blöcke, zu verändern. Das bedeute aber auch, dass die Regeln für eine gültige Nonce ebenfalls den entsprechenden Blöcken zugeordnet werden müssen. Ein solches Regelwerk für die Nonce lässt sich problemlos über eine RegEx formulieren.

Mittlerweile haben wir auch eine beachtliche Menge an Regelwerk für eine Blockchain kennengelernt. Sodass es nun an der Zeit ist, sich ein wenig Gedanken über die Performance zu machen. Würden wir alle einzelnen Blöcke der Blockchain einfach in einer Liste abspeichern, würde uns recht bald der Arbeitsspeicher ausgehen. Jetzt könnte man die Blöcke auch in einer lokalen Datenbank speichern, was auch bei einer Embedded-Lösung wie SQLlite durchaus negative Auswirkungen auf die Geschwindigkeit der Blockchain haben würde. Eine einfache Lösung wäre hier, die Blockchain in gleichlange Teile zu zerlegen, sogenannte Chunks. Ein Chunk hätte sozusagen eine feste Länge von 2048 validen Blöcken und der erste Block eines neuen Chunk zeigt auf den letzten Block des vorhergehenden Chunk. In jedem Chunk kann man auch eine zentrale Regel für die Nonce hinterlegen und mögliche Metadaten wie beispielsweise Min- und Max-Zeitstempel abspeichern.

Wenn wir unseren aktuellen Stand des Blockchain-Regelwerks kurz rekapitulieren, kommen wir aktuell auf drei verschiedene Ebenen. Die größte Ebene ist die Blockchain selbst, welche grundlegende Metainformationen und Konfigurationen enthält. Solche Konfigurationen sind etwa der verwendete Hash Algorithmus. Die zweite Ebene stellen die sogenannten Chunks dar, die eine festgelegte Menge an Block-Elementen enthalten. Wie bereits erwähnt enthalten die Chunks auch Metadaten und Konfigurationen. Das kleinste Element der Blockchain ist der Block selbst, der aus einer ID, den beschriebenen Zusatzinformationen wie Zeitstempel und Nonce und dem Payload besteht. Der Payload ist eine allgemeine Bezeichnung für jedes beliebige Datenobjekt, das durch die Blockchain überprüfbar gemacht werden soll. Für Bitcoin und andere Kryptowährungen ist der Payload die Information, welcher Betrag von Wallet A (Quelle) an Wallet B (Ziel) transferiert wird.

Die Blockchain-Technologie eignet sich aber auch für viele andere Anwendungszenarien. So könnten beispielsweise die Hashwerte von Open-Source-Software Artefakten in einer Blockchain gespeichert werden. Damit könnte man auch Binärdateien aus unsicheren Quellen herunterladen und gegen die entsprechende Blockchain verifizieren. Das gleiche Prinzip wäre auf für die Signaturen von Antivirenprogrammen denkbar. Aber auch im behördlichen Umfeld könnten Anträge und andere Dokumente rechtssicher übermittelt werden. Die Blockchain würde hier als ‚Posteingangsstempel‘ funktionieren. Aber auch Buchhaltung inklusive aller Belege der Warenwirtschaft aus dem Einkauf und der verkauften Artikel und Dienstleistungen sind denkbare Szenarien.

Eine Erweiterung der Blockchain wäre je nach Anwendungsfall die eindeutige Signierung eines Blocks durch den Ersteller. Hierzu käme das klassische PKI Verfahren mit dem öffentlichen und privaten Schlüssel zum Einsatz. Der Unterzeichner speichert in Block seinen öffentlichen Schlüssel, erstellt mittels seines geheimen Schlüssels über den Payload eine Signatur, die als Signatur ebenfalls im Block mitgespeichert wird.

Bisher gibt es zwei frei verfügbare Implementierungen der Blockchain, BitcoinJ und für Ethereum Web3j. Natürlich ist es möglich, mit den gerade beschriebenen Prinzipien auch eine eigene allgemeingültige Blockchain-Implementierung zu erstellen. Hier liegen die Stolperfallen natürlich in den Details, von denen ich in diesem Artikel bereits einige angesprochen habe. Grundsätzlich ist Blockchain aber auch keine Raketentechnologie und für erfahrene Entwickler gut beherrschbar. Wer mit dem Gedanken spielt, sich an einer eigenen Implementierung zu versuchen, hat nun genügend Grundwissen, um sich mit dem notwendigen Detailwissen in den verschiedenen zum Einsatz kommenden Technologien tiefer vertraut zu machen.

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Veröffentlicht am 2025-12-22 von Elmar Dott

Antworten

Immer wieder begegne ich Aussagen wie, „Ich nutze Apple wegen des Datenschutzes.“ oder „Unter Linux gibt es keine Viren.“ und so weiter und so fort. Im richtigen Leben schmunzle ich dann in mich hinein und verkneife mir eine Antwort. Diese Menschen sind meist Jünger einer bestimmten Marke, die sie abgöttisch anbeten und sogar mit ihrem Leben verteidigen würden. Daher spare ich meine Energie für sinnvolleres auf, wie zum Beispiel diesen Artikel hier zu verfassen.

Mein Bestreben, ist, möglichst wenig technische Details beziehungsweise auch wenig Fachsprache zu verwenden, damit auch die Menschen ohne entsprechenden Hintergrund Zugang zu diesem Thema finden. Sicher mag der ein oder andere Skeptiker nach Beweisen meiner Aussagen rufen, die meine Behauptungen zu belegen. Diesen Personen sei gesagt, dass es für die einzelnen Aussagen genügend Stichworte gibt, mit denen man sich selbst auf die Suche machen kann, und entsprechend genügend Primärquellen findet, die abseits von KI und Wikipedia existieren.

Wenn man darüber sinniert, was Freiheit eigentlich bedeutet, stößt man oft auf Aussagen wie: „Freiheit ist, das zu tun, worauf man Lust hat, ohne dabei die Freiheit anderer Menschen zu beeinträchtigen.“ Diese Definition beinhaltet auch, die Tatsache, dass vertrauliche Aussagen auch vertraulich bleiben. Hier gibt es allerdings schon Bestrebungen, lange vor der Verfügbarkeit von elektronischen Geräten zur Kommunikation. Nicht umsonst gibt es eine jahrtausendealte Kunst namens Kryptografie, mit der Nachrichten, die auf unsicheren Wegen übermittelt werden, für Uneingeweihte unverständlich bleiben. Dass die Begehrlichkeiten, die Gedanken anderer Menschen zu erfahren, sehr alt sind, besagt auch der Spruch, dass die beiden ältesten Gewerbe der Menschheit die käufliche Liebe und die Spionage sind. Daher kann man sich die Frage stellen: Wieso sollte dies nun im Zeitalter der Kommunikation anders sein?

Besonders unbedachte Zeitgenossen begegnen dem Thema mit der Einstellung, sie hätten ohnehin nichts zu verbergen, wozu sollten sie dann auf die eigene Privatsphäre bedacht sein? Ich persönlich gehöre zu der Gruppe Menschen, die diese Einstellung für sehr gefährlich halten, da sie machthungrigen Gruppierungen Tür und Tor für den Missbrauch öffnet. Jeder Mensch hat Bereiche in seinem Leben, die er nicht in die Öffentlichkeit gezerrt bekommen möchte. Hier kann es sich um spezielle sexuelle Vorlieben handeln, Untreue dem Partner gegenüber oder eine Vorliebe für das Glücksspiel, also Dinge, die eine perfekte Fassade von moralischer Integrität schnell bröckeln lässt.

In der DDR glaubten viele Menschen, das sie selbst zu unbedeutend waren, als dass der berüchtigte Inlandsgeheimdienst STASI an ihnen Interesse haben könnte. Wie sehr sie mit ihrer Einschätzung danebenlagen, zeigte die Öffnung der STASI‑Unterlagen nach der deutschen Wiedervereinigung. In diesem Zusammenhang möchte ich nur auf die gültige Gesetzeslage in der EU hinweisen, die Errungenschaften wie Hatespeech, Chatkontrolle und Vorratsdatenspeicherung vorweisen kann. Auch die Privatwirtschaft hat genügend Gründe, mehr über jeden einzelnen Menschen zu erfahren. Denn so lässt sich dieser optimal manipulieren und zum Kauf von Dienstleistungen und Produkten animieren. Eine Zielstellung von Unternehmen ist, den optimalen Preis ihrer Angebote ermitteln zu können, also den größtmöglichen Gewinn zu erzielen. Das erreicht man durch Methoden der Psychologie. Oder glauben Sie wirklich, dass Produkte wie ein Telefon, mit dem man fotografieren kann, wirklich den Preis wert sind, der dafür verlangt wird? Wir sehen also: Es gibt genügend Gründe, wieso personenbezogene Daten durchaus einen hohen Wert haben können. Betrachten wir uns daher einmal die vielen technologischen Halbwahrheiten an, die in der breiten Öffentlichkeit so kursieren. Viele dieser Halbwahrheiten habe ich auch bei Technologieprofis vernommen, die selbst viele Dinge nicht hinterfragt haben.

Bevor ich aber in die Details einsteige, möchte ich noch eine essenzielle Aussage voranstellen. Es gibt keine sichere und private Kommunikation, wenn elektronische Geräte involviert sind. Wer ein absolut vertrauliches Gespräch führen möchte, geht bei starkem Wind auf ein freies Feld, mit einem Sichtradius von mindestens 100 Metern und verdeckt beim Sprechen seinen Mund. Natürlich ist mir klar, dass auch dort Mikrofone versteckt sein könnten. Diese Aussage ist eher demonstrativ und zeigt, wie schwer es ist, eine vertrauliche Umgebung zu schaffen.

Beginnen wir mit der beliebten Marke Apple. Viele der Apple-Nutzer glauben, ihre Geräte wären besonders sicher. Das stimmt nur so weit, dass durchaus Fremde, die versuchen, sich unautorisierten Zugriff auf die Geräte zu verschaffen, große Hürden überwinden müssen. Dafür sind viele Mechanismen in den Betriebssystemen enthalten, die es erlauben, zum Beispiel auf den Telefonen Anwendungen und Inhalte zu blockieren.

Das Unternehmen Microsoft, steht dem in nichts nach und geht noch einige Schritte weiter. Seitdem das Internet für die breite Masse verfügbar ist, rätselt man darüber, welche Telemetriedaten der Nutzer Windows an den Mutterkonzern sendet. Windows 11 treibt alles noch viel mehr auf die Spitze und speichert jeden Tastenanschlag und macht alle paar Sekunden einen Screenshot vom Bildschirm. Angeblich werden diese Daten nur lokal auf dem Computer gespeichert. Das kann man natürlich gern glauben, und selbst wenn es so wäre, handelt es sich hier um eine enorme Sicherheitslücke. Denn jeder Hacker, der einen Windows 11 Rechner kompromittiert, kann dann diese Daten auch auslesen und hat Zugriff auf Onlinebanking und alle möglichen Accounts.

Tschüß Privatsphäre, Tschüß Freiheit

Zudem verweigert Windows 11 seinen Dienst bei angeblich veralteten Prozessoren. Dass Windows schon immer sehr ressourcenhungrig war, ist keine Neuheit. Der Grund der Restriktion auf alte CPUs hat aber einen anderen Grund. CPUs der neuen Generation haben ein sogenanntes Sicherheitsfeature, mit dem sich der Computer eindeutig identifizieren und über das Internet deaktivieren lässt. Das Stichwort, um das es hier geht, lautet Pluton Security Processor mit dem Trusted Platform Module (TPM 2.0).

Wie sehr die Begehrlichkeiten von Microsoft sind, alle möglichen Informationen über die eigenen User abzugreifen, zeigen auch die Änderungen der AGB um das Jahr 2022. Diese bekamen einen neuen Abschnitt, der Microsoft die Erlaubnis erteilt, alle durch ihre Produkte erlangten Daten zum Trainieren von künstlicher Intelligenz verwenden zu dürfen. Zudem behält man sich das Recht vor, bei erkannter Hatespeech den Nutzer von allen Microsoft Produkten auszuschließen.

Aber keine Sorge, nicht nur Microsoft hat solche Disclaimers in den eigenen AGB. Auch Social Media Platformen wie Meta, besser bekannt unter den Produkten Facebook und WhatsApp, oder die Kommunikationsplattform Zoom agieren so. Die Liste solcher Anwendungen ist natürlich weitaus länger. Es ist jeder Einzelne dazu eingeladen, sich vorzustellen, welche Möglichkeiten die bereits beschriebenen Dinge eröffnen.

Das Neueste wird nicht immer das Beste sein

Ich habe ja bereits Apple als problematisch im Bereich Sicherheit und Privatsphäre erwähnt. Aber auch Android, das Betriebssystem von Google für SMART‑Fernseher und Telefone, gibt enormen Raum für Kritik. Nicht ganz ohne Grund kann man aus den Telefonen die Akkus nicht mehr entfernen. Denn Android verhält sich genauso wie Windows und sendet alle möglichen Telemetriedaten an den Mutterkonzern. Hierzu kommt noch der 2025 bekannt gewordene Skandal des Herstellers Samsung. Dieser hat ein israelisches, verstecktes Programm namens AppCloud auf seinen Geräten, von dem sich nur erahnen lässt, welchen Zweck es erfüllt. Vielleicht hilft auch die Erinnerung, als im Jahr 2023 bei vielen Palästinensern und anderen von Israel erklärten Feinden die Pager explodiert sind. In der Securityszene ist es kein Geheimnis, dass Israel im Bereich Cybersecurity und Cyberattacken an einsamer Spitze steht.

Ein anderes Thema bei Telefonen ist die Verwendung sogenannter Messenger. Neben den bekannten wie WhatsApp und Telegram gibt es auch ein paar Nischenlösungen wie Signal und Session. Alle diese Anwendungen sprechen von einer Ende zu Ende Verschlüsselung für sichere Kommunikation. Es ist schon richtig, dass Hacker hier so ihre Schwierigkeiten haben, um an die Informationen zu kommen, wenn sie nur den Netzwerkverkehr mitschneiden. Was aber nach erfolgreicher Übertragung und der Entschlüsselung auf dem Zielgerät dann mit der Nachricht passiert, steht auf einem anderen Blatt. Wie sonst sollten sich die Meta AGB mit den bereits enthaltenen Passagen erklären lassen?

Wenn man alle die bereits erwähnten Tatsachen zusammen nimmt, muss man sich nicht wundern, wieso viele Geräte wie Apple, Windows und Android erzwungene Updates etabliert haben. Natürlich dient nicht alles der totalen Kontrolle. Auch das Thema Resilienz, welches Geräte vorzeitig altern lässt, um diese durch Neue zu ersetzen, ist ein Grund.

Privatsphäre mit Kodachi Linux im Internet zurückgewinnen

Nun gibt es natürlich auch genügend Angebote, die ihren Nutzern enorme Sicherheit versprechen. An erster Stelle sei das freie Open Source Betriebsystem Linux erwähnt. Es gibt viele verschiedene Linux-Derivate und nicht alle behandeln das Thema Security und Privatsphäre mit der gleichen Priorität. Die von der Firma Canonical veröffentlichte Distribution Ubuntu, erhält regelmäßig Kritik. So war um das Jahr 2013 das Unity Desktop voll mit Werbung, was viel Ablehnung erfahren hat. Auch dass es unter Linux keine Viren gäbe, ist ein Mythos. Sie gibt es durchaus und der Virenscanner unter Linux heißt ClamAV, nur ist deren Verbreitung aufgrund der geringen Privatinstallationen im Vergleich zu Windows weniger verbreitet. Außerdem gelten bisher Linuxnutzer als ein wenig nerdig und klicken nicht so schnell auf verdächtige Links. Wer aber dann unter Linux all die tollen Anwendungen wie Skype, Dropbox, KI Agenten und so weiter installiert hat, hat gegenüber der Big Tech Industrie keine verbesserte Sicherheit.

Ähnlich verhält es sich auch mit sogenannten „degoggeled“ Smartphones. Auch hier ist ein Problem, die verfügbare Hardware, die sehr reguliert ist. Aber auch die Alltagstauglichkeit zeigt oft Grenzen auf. Diese Grenzen finden sich bereits im familiären Umfeld und bei Freunden, die sich kaum von WhatsApp und Co. abbringen lassen. Aber auch Onlinebanking kann hier einem erhebliche Schwierigkeiten bereiten, denn Banken bieten ihre Apps aus Sicherheitsgründen nur über den verifizierten Google Play Store an.

Wir sehen, das Thema ist sehr umfangreich und ich habe nicht einmal alle Punkte aufgezählt, noch bin ich sehr in die Tiefe gegangen. Ich hoffe, ich konnte dennoch ein wenig Sensibilisierung erreichen, dass zumindest das Smartphone nicht überall mitgenommen und auch mehr Zeit ohne die ganzen technischen Geräte wieder in der Wirklichkeit mit anderen Menschen verbracht wird.

User Tracking und Shadowbanned

Zähl auf mich – Java Enums

Veröffentlicht am 2025-12-15 von Elmar Dott

Antworten

Eigentlich denkt man als erfahrener Entwickler oft, dass reine CORE Java Themen eher was für Anfänger sind. Das muss aber nicht unbedingt so sein. Ein Grund ist natürlich die Betriebsblindheit, die sich bei ‚Profis‘ mit der Zeit einstellt. Dieser Betriebsblindheit kann man nur entgegenwirken, wenn man sich gelegentlich auch mit vermeintlich vertrauten Themen erneut beschäftigt. Aufzählungen in Java sind leider zu Unrecht etwas unbeachtet und finden viel zu wenig Anwendung. Ein möglicher Grund für diese stiefmütterliche Behandlung können auch die vielen im Netz verfügbaren Tutorials zu Enums sein, die lediglich eine triviale Verwendung demonstrieren. Fangen wir zuallererst also damit an, wo Enums in Java ihre Verwendung finden.

Gehen wir einmal von ein paar einfachen Szenarien aus, die uns im Entwickleralltag begegnen. Stellen wir uns vor, wir müssen eine Hashfunktion implementieren, die mehrere Hash-Algorithmen wie MD5 und SHA-1 unterstützen kann. Als Einstiegspunkt haben wir auf Benutzerebene dann oft eine Funktion, die so oder ähnlich ausschauen kann: String hash(String text, String algorithm); – eine technisch korrekte Lösung.

Ein anderes Beispiel kann das Logging sein. Um einen Logeintrag zu schreiben, könnte die Methode wie folgt aussehen: void log(String message, String logLevel); und so lassen sich die Beispiele in diesem Stil beliebig fortführen.

Das Problem dieser Variante sind freie Parameter wie logLevel und algorithm, die für den korrekten Gebrauch nur eine sehr begrenzte Anzahl von Möglichkeiten gestatten. Das Risiko, dass Entwickler im Projektstress diesen Parameter falsch befüllen, ist recht hoch. Tippfehler, Variationen in Groß- und Kleinschreibung und so weiter sind mögliche Fehlerquellen. In der Java API gibt es durchaus einige solcher verbesserungswürdigen Designentscheidungen.

Um die Verwendung der API, also der nach außen genutzten Funktionen, zu verbessern, führen wie so oft viele Wege nach Rom. Ein Weg, der durchaus öfter zu sehen ist, ist die Verwendung von Konstanten. Um die Lösung ein wenig besser zu verdeutlichen, greife ich das Beispiel der Hash-Funktionalität auf. Es sollen die beiden Hash-Algorithmen MD5 und SHA-1 in der Klasse Hash unterstützt werden.

void Hash {
	
	public final static MD5 = "1";
	public final static SHA-1 = "2";

	/**
	 * Creates a hash from text by using the chosen algorithm.
	 */
	public String calculateHash(String text, String algorithm) {
		String hash = "";

		if(algorithm.equals(MD5)) {
			hash = MD5.hash(text);
		}
		if(algorithm.equals(SHA-1)) {
			hash = SHA-1.hash(text);
		}
		return hash;
	}
}

// Call
calculateHash("myHashValue", Hash.MD5);

void Hash {
	
	public final static MD5 = "1";
	public final static SHA-1 = "2";

	/**
	 * Creates a hash from text by using the chosen algorithm.
	 */
	public String calculateHash(String text, String algorithm) {
		String hash = "";

		if(algorithm.equals(MD5)) {
			hash = MD5.hash(text);
		}
		if(algorithm.equals(SHA-1)) {
			hash = SHA-1.hash(text);
		}
		return hash;
	}
}

// Call
calculateHash("myHashValue", Hash.MD5);

In der Klasse Hash werden die beiden Konstanten MD5 und SHA-1 definiert, um anzuzeigen, welche Werte für den Parameter algorithem gültige Werte darstellen. Entwickler mit etwas Erfahrung erkennen diese Konstellation recht schnell und verwenden sie auch korrekt. Auch hier ist die Lösung technisch gesehen absolut korrekt. Aber auch wenn Dinge syntaktisch richtig sind, heißt es nicht, dass sie im semantischen Kontext bereits eine optimale Lösung darstellen. Die hier vorgestellte Strategie missachtet nämlich die Entwurfskriterien für objektorientierte Programmierung. Obwohl wir bereits durch die Konstanten gültige Eingabewerte für den Parameter algorithm bereitstellen, gibt es keinen Mechanismus, der die Verwendung der Konstanten erzwingt.

Nun könnte man argumentieren, das ist doch nicht wichtig, solange die Methode mit einem gültigen Parameter aufgerufen wird. Dem ist aber nicht so. Denn jeder Aufruf der Methode calculateHash ohne die Verwendung der Konstanten führt bei Refactorings zu möglichen Problemen. Will man aus Vereinheitlichung beispielweise den Wert “2“ in sha1 ändern, wird das überall da zu Fehlern führen, wo die Konstanten nicht zum Einsatz kommen. Wie können wir es also besser machen? Die bevorzugte Lösung sollte die Verwendung von Enums sein.

Alle in Java definierten Enums sind von der Klasse java.lang.Enum [2] abgeleitet. Eine Auswahl der Methoden ist:

name() gibt den Namen dieser Enum-Konstante genau so zurück, wie er in ihrer Enum-Deklaration angegeben ist.
ordinal() gibt die Ordnungszahl dieser Enum-Konstante zurück (ihre Position in der Enum-Deklaration, wobei der ersten Konstante die Ordnungszahl Null zugewiesen wird).
toString() gibt den Namen dieser Enum-Konstante so zurück, wie er in der Deklaration enthalten ist.

Enums gehören in Java von Anfang an zum Sprachkern und sind recht intuitiv zu benutzen. Für den Parameter algorithm erzeugen wir mit den beiden Werten MD5 und SHA1 die Enumklasse HashAlgorithm.

public enum HashAlgorithm {
    MD5, SHA1
}

Dies ist die einfachste Variante, wie man ein Enum definieren kann. Eine einfache Aufzählung der gültigen Werte als Konstanten. In dieser Notation sind Konstantenname und Konstantenwert identisch. Wichtig beim Umgang mit Enums ist sich bewusst zu sein das die Namenkonventionen für Konstanten gelten.

Die Namen von als Klassenkonstanten deklarierten Variablen und von ANSI-Konstanten sollten ausschließlich in Großbuchstaben geschrieben und die Wörter durch Unterstriche („_“) getrennt werden. (ANSI-Konstanten sollten zur Vereinfachung der Fehlersuche vermieden werden.) Bsp.: static final int GET_THE_CPU = 1;

[1] Oracle Dokumentation

Diese Eigenschaft führt uns zum ersten Problem bei der vereinfachten Definition von Enums. Wenn wir aus irgendeinem Grund anstatt SHA-1 anstatt SHA1 definieren wollen, wird das zu einem Fehler führen, da “-“ nicht der Konvention für Konstanten entspricht. Daher findet sich für die Definition von Enums meist folgendes Konstrukt:

public enum HashAlgorithm {

    MD5("MD5"),
    SHA1("SHA-1");

    private String value;

    HashAlgorithm(final String value) {
        this.value = value;
    }

    public String getValue() {
        return this.value;
    }
}

public enum HashAlgorithm {

    MD5("MD5"),
    SHA1("SHA-1");

    private String value;

    HashAlgorithm(final String value) {
        this.value = value;
    }

    public String getValue() {
        return this.value;
    }
}

In diesem Beispiel wird die Konstante SHA1 um einen String Wert “SHA-1“ erweitert. Um an diesen Wert zu gelangen, ist es notwendig, einen Zugriff dafür zu implementieren. Dieser Zugriff erfolgt über die Variable value, welche den zugehörigen Getter getValue() besitzt. Damit die Variable value auch befüllt wird, benötigen wir noch einen zugehörigen Konstruktor. Wie die verschiedenen Zugriffe auf den Eintrag SHA1 mit den entsprechenden Ausgaben zeigt der nachfolgende Testfall.

public class HashAlgorithmTest {

    @Test
    void enumNames() {
        assertEquals("SHA1",
                HashAlgorithm.SHA1.name());
    }

    @Test
    void enumToString() {
        assertEquals("SHA1",
                HashAlgorithm.SHA1.toString());
    }
    
    @Test
    void enumValues() {
        assertEquals("SHA-1",
                HashAlgorithm.SHA1.getValue());
    }


    @Test
    void enumOrdinals() {
        assertEquals(1,
                HashAlgorithm.SHA1.ordinal());
    }
}

public class HashAlgorithmTest {

    @Test
    void enumNames() {
        assertEquals("SHA1",
                HashAlgorithm.SHA1.name());
    }

    @Test
    void enumToString() {
        assertEquals("SHA1",
                HashAlgorithm.SHA1.toString());
    }
    
    @Test
    void enumValues() {
        assertEquals("SHA-1",
                HashAlgorithm.SHA1.getValue());
    }


    @Test
    void enumOrdinals() {
        assertEquals(1,
                HashAlgorithm.SHA1.ordinal());
    }
}

Zuerst greifen wir auf den Namen der Konstante zu, der für unser Beispiel SHA1 lautet. Das gleiche Ergebnis erhalten wir mit der toString() Methode. Den Inhalt von SHA1, also den Wert SHA-1 erhalten wir über den Aufruf unserer definierten Methode getValue(). Zusätzlich kann noch die Position von SHA1 in der Enum abgefragt werden. Dies ist für unser Beispiel die zweite Stelle, an der SHA1 vorkommt, und hat dadurch den Wert 1. Schauen wir uns für die Implementierung der Hash-Klasse aus Listing 1 die Änderung für Enums an.

public String calculateHash(String text, HashAlgorithm algorithm) {
    String hash = "";
    switch (algorithm) {
        case MD5:
		hash = MD5.hash(text);
            break;
        case SHA1:
		hash = SHA1.hash(text);
            break;
    }
    return hash;
}

//CaLL
calculateHash(“text2hash“, HashAlgorithm.MD5);

public String calculateHash(String text, HashAlgorithm algorithm) {
    String hash = "";
    switch (algorithm) {
        case MD5:
		hash = MD5.hash(text);
            break;
        case SHA1:
		hash = SHA1.hash(text);
            break;
    }
    return hash;
}

//CaLL
calculateHash(“text2hash“, HashAlgorithm.MD5);

Wir sehen in diesem Beispiel eine deutliche Vereinfachung der Implementierung und erreichen zudem eine sichere Verwendung für den Parameter algorithm, der nun durch die Enum bestimmt wird. Sicher gibt es einige Kritiker, die möglicherweise die Menge des zu schreibenden Codes bemängeln und darauf verweisen, dass dies viel kompakter möglich wäre. Solche Argumente kommen eher von Personen, die keine Erfahrung mit großen Projekten von mehreren Millionen Zeilen Quelltext konfrontiert wurden oder nicht in einem Team mit mehreren Programmierern zusammenarbeiten. Im objektorientierten Entwurf geht es nicht darum, möglichst jedes überflüssige Zeichen zu vermeiden, sondern lesbaren, fehlertoleranten, ausdruckstarken und leicht änderbaren Code zu schreiben. Alle diese Attribute haben wir in diesem Beispiel mit Enums abgedeckt.

Laut dem Tutorial von Oracle für Java Enums [3] sind noch viel komplexere Konstrukte möglich. Enums verhalten sich wie Java Klassen und können auch mit Logik angereichert werden. Die Spezifikation sieht hier vor allem die Methoden compare() und equals() vor, was Vergleichen und Sortieren ermöglicht. Für das Beispiel der Hashalgorithmen würde diese Funktionalität keinen Mehrwert bringen. Auch sollte man grundsätzlich davon Abstand nehmen, weitere Funktionalität beziehungsweise Logik in Enums unterzubringen, da diese ähnlich wie reine Datenklassen behandelt werden sollten.

Dass Enums durchaus ein wichtiges Thema in der Java Entwicklung darstellen, zeigt auch der Umstand, dass J. Bloch in seinem Buch “Effective Java“ dazu ein ganzes Kapitel mit knapp 30 Seiten gewidmet hat.

Damit haben wir ein ausführliches Beispiel über die korrekte Verwendung von Enums durchgearbeitet und vor allem auch erfahren, wo dieses Sprachkonstrukt in Java eine sinnvolle Anwendung findet.

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Python-Programme über PIP unter Linux installieren

Veröffentlicht am 2025-12-01 von Elmar Dott

Antworten

Vor sehr vielen Jahren hat die nach der britischen Komikertruppe benannte Skriptsprache Python unter Linux das altehrwürdige Perl abgelöst. Das heißt, jede Linux Distribution enthält einen Python-Interpreter von Hause aus. Eigentlich eine recht praktische Sache. Eigentlich! Wenn da nicht das leidige Thema mit der Sicherheit wäre. Aber fangen wir einmal der Reihe nach an, denn dieser kleine Artikel ist für Leute gedacht, die unter Linux in Python geschriebene Software zum Laufen bringen möchten, aber selbst weder Python kennen noch irgendetwas mit Programmieren am Hut haben. Daher ein paar kleine Hintergrundinformationen, um zu verstehen, worum es überhaupt geht.

Alle aktuellen Linux Varianten, die von der Distribution Debian abgeleitet sind, also Ubuntu, Mint und so weiter, werfen einen kryptischen Fehler, wenn man versucht, ein Pythonprogramm zu installieren. Da man vermeiden möchte, dass wichtige Systembibliotheken, die in Python geschrieben wurden, durch die Installation zusätzlicher Programme überschrieben werden und dadurch ein Fehlverhalten im Betriebssystem hervorrufen, wurde ein Schutz eingebaut, der das verhindert. Leider steckt auch hier wie so oft der Teufel im Detail.

ed@P14s:~$ python3 -m pip install ansible
error: externally-managed-environment

× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try apt install
    python3-xyz, where xyz is the package you are trying to
    install.
    
    If you wish to install a non-Debian-packaged Python package,
    create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv.
    Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make
    sure you have python3-full installed.
    
    If you wish to install a non-Debian packaged Python application,
    it may be easiest to use pipx install xyz, which will manage a
    virtual environment for you. Make sure you have pipx installed.
    
    See /usr/share/doc/python3.13/README.venv for more information.

ed@P14s:~$ python3 -m pip install ansible
error: externally-managed-environment

× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try apt install
    python3-xyz, where xyz is the package you are trying to
    install.
    
    If you wish to install a non-Debian-packaged Python package,
    create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv.
    Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make
    sure you have python3-full installed.
    
    If you wish to install a non-Debian packaged Python application,
    it may be easiest to use pipx install xyz, which will manage a
    virtual environment for you. Make sure you have pipx installed.
    
    See /usr/share/doc/python3.13/README.venv for more information.

Als Lösung soll nun eine virtuelle Umgebung eingerichtet werden. Debian 12 und auch das gerade im August 2025 frisch erschienene Debian 13 nutzen Python in der Version 3. Python2 und Python 3 sind zueinander nicht kompatibel. Das heißt, in Python2 geschriebene Programme laufen nicht ohne Weiteres in Python 3.

Wenn man nun unter Python irgendein Programm installieren möchte, erledigt dies der sogenannte Paketmanager. Die meisten Programmiersprachen haben einen solchen Mechanismus. Der Paketmanager für Python heißt PIP. Hier kommen schon die ersten Komplikationen ins Spiel. Es gibt pip, pip3 und pipx. Solche Namensinkonsistenzen findet man auch beim Python Interpreter selbst. Version 2 startet man auf der Konsole mit python und Version 3 mit python3. Da sich dieser Artikel auf Debian 12 / Debian 13 und seine Derivate bezieht, wissen wir, dass zumindest mal Python 3 am Start ist. Um die tatsächliche Python Version zu erfahren, kann man auf der Shell auch python3 -V eingeben, was bei mir die Version 3.13.5 zutage fördert. Versucht man indies python oder python2 kommt eine Fehlermeldung, dass der Befehl nicht gefunden werden konnte.

Schauen wir uns zuerst einmal an, was überhaupt pip, pip3 und pipx bedeuten soll. PIP selbst heißt nichts anderes als Package Installer for Python [1]. Bis Python 2 galt PIP und ab Version 3 haben wir entsprechend auch PIP3. Ganz speziell ist PIPX [2] welches für isolierte Umgebungen gedacht ist, also genau das, was wir benötigen. Daher geht es im nächsten Schritt darum, PIPX zu installieren. Das erreichen wir recht leicht über den Linux-Paketmanager: sudo apt install pipx. Um festzustellen, welche PIP Variante bereits auf dem System installiert ist, benötigen wir folgenden Befehl: python3 -m pipx --version, der in meinem Fall 1.7.1 ausgibt. Das heißt, ich habe auf meinem System als Ausgangsbasis das originale Python3 und dazu PIPX installiert.

Mit der gerade beschriebenen Voraussetzung kann ich nun unter PIPX alle möglichen Python Module installieren. Der Grundbefehl lautet pipx install <module>. Um ein nachvollziehbares Beispiel zu schaffen, wollen wir jetzt im nächsten Schritt Ansible installieren. Auf die Verwendung von pip und pip3 sollte verzichtet werden, da diese zum einen erst installiert werden müssen und zum anderen zu dem eingangs krypischen Fehler führen.

Ansible [3] ist ein Programm, das in Python geschrieben wurde und ab der Version 2.5 auf Python 3 migriert wurde. Nur sehr knapp ein paar Worte zu dem, was Ansible selbst für ein Programm ist. Ansible gehört in die Klasse der Konfigurationsmanagementprogramme und erlaubt es völlig automatisiert mit einem Skript Systeme zu provisionieren. Eine Provisionierung kann zum Beispiel als virtuelle Maschine erfolgen und umfasst das Festlegen der Hardware-Ressourcen (RAM, HDD CPU Kerne, etc.), Installieren des Betriebssystems, das Einrichten des Benutzers und das Installieren und Konfigurieren weiterer Programme.

Als Erstes müssen wir Ansible mit pipx install ansible installieren. Wenn die Installation beendet ist, können wir den Erfolg mit pipx list überprüfen, was bei mir zu folgender Ausgabe führt:

ed@local:~$ pipx list
venvs are in /home/ed/.local/share/pipx/venvs
apps are exposed on your $PATH at /home/ed/.local/bin
manual pages are exposed at /home/ed/.local/share/man
   package ansible 12.1.0, installed using Python 3.13.5
    - ansible-community

ed@local:~$ pipx list
venvs are in /home/ed/.local/share/pipx/venvs
apps are exposed on your $PATH at /home/ed/.local/bin
manual pages are exposed at /home/ed/.local/share/man
   package ansible 12.1.0, installed using Python 3.13.5
    - ansible-community

Die Installation ist aber hier noch nicht beendet, denn der Aufruf ansible –version wird mit einer Fehlermeldung quittiert. Das Problem, welches sich hier ergibt, hat etwas mit der Ansible Edition zu tun. Wie wir bereits in der Ausgabe von pipx list sehen können, haben wir die Community Edition installiert. Weswegen der Befehl ansible-community --version lautet, der bei mir aktuell die Version 12.2.0 zutage fördert.

Wer lieber in der Konsole ansible anstatt ansible-community eingeben möchte, kann das über eien alias erreichen. Das Setzen des Alias ist hier nicht ganz so trivial, da dem Alias Parameter übergeben werden müssen. Wie das gelingt, ist aber Thema eines anderen Artikels.

Gelegentlich kommt es aber auch vor, dass Pythonprogramme über PIPX nicht installiert werden können. Ein Beispiel hierfür ist streamdeck-ui [4]. Die Hardware StreamDeck von Elgato konnte lange Zeit unter Linux mit dem in Python implementierten stremdeck-ui genutzt werden. Mittlerweile gibt es noch eine Alternative namens Boatswain, die nicht in Python geschrieben wurde, auf die man besser ausweichen sollte. Denn leider führt die Installation von streamdeck-ui zu einem Fehler, der aus der Abhängigkeit zur Bibliothek ‘pillow’ herrührt. Versucht man nun, das Installationsscript aus dem Git Repository von streamdeck-ui zu nutzen, findet man einen Verweis auf die Installation von pip3, über das streamdeck-ui bezogen werden kann. Kommt man dann an den Punkt, um den Befehl pip3 install --user streamdeck_ui auszuführen, erhält man die Fehlermeldung, externally-managed-environment die ich zu Anfang des Artikels bereits beschrieben habe. Da wir bereits PIPX nutzen, ist es nicht zielführend, eine weitere virtuelle Umgebung für Python Programme zu erstellen, da diese auch nur wieder zu dem Fehler mit der Bibliothek pillow führen wird.

Da ich selbst kein Python-Programmierer bin, aber durchaus einige Erfahrungen mit komplexen Abhängigkeiten in großen Java Projekten habe und das Programm streamdeck-ui eigentlich besser als Boatwain empfunden hatte, habe ich mich ein wenig im GitHub Repository umgeschaut. Zuerst fällt auf, dass die letzte Aktivität im Frühjahr 2023 stattgefunden hat und eine Reaktivierung eher unwahrscheinlich ist. Schauen wir uns dennoch einmal die Fehlermeldung genauer an, um eine Idee zu bekommen, wie man bei Installationen anderer Programme das Problem eingrenzen kann.

Fatal error from pip prevented installation. Full pip output in file:
    /home/ed/.local/state/pipx/log/cmd_pip_errors.log

pip seemed to fail to build package:
    'pillow'

Fatal error from pip prevented installation. Full pip output in file:
    /home/ed/.local/state/pipx/log/cmd_pip_errors.log

pip seemed to fail to build package:
    'pillow'

Wenn man nun einen Blick in die zugehörige Logfile wirft, erfährt man, dass die Abhängigkeit von pillow kleiner als Version 7 und größer als Version 6.1 definiert ist, was zur Verwendung von der Version 6.2.2 führt. Schaut man nun einmal nach, was pillow eigentlich macht, erfährt man, dass dies eine Bibliothek für Python 2 war, mit der Grafiken gerendert werden konnten. Die in streamdeck-ui verwendete Version ist ein Fork von pillow für Python 3 und Ende 2025 bereits in der Version 12 verfügbar. Möglicherweise könnte das Problem dadurch behoben werden, indem eine aktuelle Version von pillow zum Einsatz kommt. Damit das gelingt, sind mit hoher Wahrscheinlichkeit auch Anpassungen am Code von streamdeck-ui vorzunehmen, da vermutlich seit der Version 6.2.2 einige Inkompatibilitäten der genutzten Funktionen vorhanden sind.

Mit dieser Analyse sehen wir, dass die Wahrscheinlichkeit, streamdeck-ui unter pip3 zum Laufen zu bekommen, in dasselbe Ergebnis führt wie mit PIPX. Wer nun auf die Idee kommt, unbedingt auf Python 2 zu downzugraden, um alte Programme zum Laufen zu bekommen, der sollte dies besser in einer gesonderten, isolierten Umgebung, zum Beispiel mit Docker versuchen. Python 2 hat seit vielen Jahren keinen Support durch Updates und Security Patches, weswegen eine parallele Installation zu Python 3 auf dem eigenen Betriebssystem keine gute Idee ist.

Wir sehen also, dass die anfangs beschriebene Fehlermeldung gar nicht so kryptisch ist, wenn man indes gleich auf PIPX setzt. Bekommt man sein Programm dann immer noch nicht installiert, hilft ein Blick auf die Fehlermeldung, der uns meist darüber aufklärt, dass wir ein veraltetes und nicht mehr gepflegtes Programm verwenden wollen.

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PDF-Generierung mit TP-CORE

Veröffentlicht am 2025-11-24 von Elmar Dott

Antworten

PDF ist vermutlich das wichtigste interoperable Dokumentenformat zwischen Betriebssystemen und Geräten wie Computer, Smartphone und Tablet. Die wichtigste Eigenschaft für PDF ist die Unveränderlichkeit der Dokumente. Natürlich sind auch hier Grenzen gesetzt und man kann heutzutage problemlos mit entsprechenden Programmen Seiten aus einem PDF Dokument entfernen oder hinzufügen. Dennoch lassen sich die Inhalte der einzelnen Seiten nicht ohne Weiteres verändern. Wo vor Jahren noch kostspielige Spezialsoftware wie beispielsweise Acrobat von Adobe nötig war, um mit PDF umzugehen, sind mittlerweile viele kostenfreie Lösungen auch für den kommerziellen Einsatz verfügbar. So beherrschen die gängigen Office Suiten den Export des Dokumentes als PDF.

Gerade im Geschäftsbereich ist PDF eine hervorragende Wahl, um Rechnungen oder Berichte zu generieren. Hier setzt auch dieser Artikel an. Ich beschreibe, wie einfache PDF Dokumente für die Rechnungslegung etc. genutzt werden können. Komplizierte Layouts, wie sie beispielsweise für Magazine und Zeitschriften in Verwendung kommen, sind nicht Teil dieses Artikels.

Technisch kommt die frei verfügbare Bibliothek openPDF zum Einsatz. Das Konzept ist, aus einem gültigen HTML Code, welcher in einem Template enthalten ist, eine PDF zu generieren. Da wir uns im JAVA Umfeld bewegen, ist die Template Engine der Wahl Velocity. Alle diese Abhängigkeiten nutzt TP-CORE in der Funktionalität PdfRenderer, welche als Fassade implementiert ist. Dies soll die Komplexität der PDF-Generierung in der Funktionalität kapseln und einen Austausch der Bibliothek ermöglichen.

Auch wenn ich nun kein Spezialist der PDF-Generierung bin, habe ich im Laufe der Jahre einige Erfahrungen speziell mit dieser Funktionalität in Bezug auf die Wartbarkeit von Softwareprojekten sammeln können. Dazu gibt es sogar einen Konferenzvortrag. Als ich vor sehr vielen Jahren den Entschluss gefasst hatte, PDF in TP-CORE zu unterstützen, gab es nur die iText-Bibliothek, die zu dieser Zeit mit der Version 5 frei verfügbar war. Ähnlich wie Linus Torvalds mit seinem ursprünglich genutzten Source Control-Management-System, erging es mir. Itext wurde kommerziell und ich brauchte eine neue Lösung. Nun, ich bin nicht Linus, der mal fix GIT aus dem Boden stampft, also habe ich nach einiger Wartezeit openPDF entdeckt. OpenPDF ist ein Fork von iText5. Jetzt musste ich meinen bestehenden Code entsprechend anpassen. Das erforderte einiges an Zeit, war aber dank meiner Kapselung eine überschaubare Aufgabe. In diesem Anpassungsprozess habe ich allerdings Probleme entdeckt, die mir in meiner kleinen Welt bereits das Leben schwer gemacht haben, also habe ich TP-CORE Version 3.0 veröffentlicht, um in der Funktionalität Stabilität zu erreichen. Wer also TP-CORE in einer 2.X Version verwendet, findet dort als PDF Lösung noch iText5. Das soll aber jetzt genug über die Entstehungsgeschichte sein. Kümmern wir uns darum, wie wir aktuell mit TP-CORE 3.1 PDF generieren können. Auch hier gilt: Mein größtes Ziel ist es, eine möglichst hohe Kompatibilität zu erreichen.

Bevor wir beginnen können, müssen wir TP-CORE als Abhängigkeit in unser Java Projekt einbinden. Das Beispiel demonstriert die Verwendung von Maven als Build Werkzeug, kann aber leicht auf Gradle umgestellt werden.

<dependency>
    <groupId>io.github.together.modules</groupId>
    <artifactId>core</artifactId>
    <version>3.1.0</version>
</dependency>

Um etwa eine Rechnung zu generieren, brauchen wir verschiedene Schritte. Zu erst benötigen wir ein HTML Template, das wir mit Velocity erzeugen. Das Template kann natürlich Platzhalter für Namen und Adresse enthalten, wodurch Serienbriefe und Batchverarbeitung möglich sind. Der folgende Code zeigt, wie wir damit umgehen können.

<h1>HTML to PDF Velocity Template</h1>

<p>Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet.</p>

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<h2>Lists</h2>
<ul>
    <li><b>bold</b></li>
    <li><i>italic</i></li>
    <li><u>underline</u></li>
</ul>

<ol>
    <li>Item</li>
    <li>Item</li>
</ol>

<h2>Table 100%</h2>
<table border="1" style="width: 100%; border: 1px solid black;">
    <tr>
        <td>Property 1</td>
        <td>$prop_01</td>
        <td>Lorem ipsum dolor sit amet,</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>Property 2</td>
        <td>$prop_02</td>
        <td>Lorem ipsum dolor sit amet,</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>Property 3</td>
        <td>$prop_03</td>
        <td>Lorem ipsum dolor sit amet,</td>
    </tr>
</table>

<img src="path/to/myImage.png" />

<h2>Links</h2>
<p>here we try a simple <a href="https://together-platform.org/tp-core/">link</a></p>

<h1>HTML to PDF Velocity Template</h1>

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<h2>Lists</h2>
<ul>
    <li><b>bold</b></li>
    <li><i>italic</i></li>
    <li><u>underline</u></li>
</ul>

<ol>
    <li>Item</li>
    <li>Item</li>
</ol>

<h2>Table 100%</h2>
<table border="1" style="width: 100%; border: 1px solid black;">
    <tr>
        <td>Property 1</td>
        <td>$prop_01</td>
        <td>Lorem ipsum dolor sit amet,</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>Property 2</td>
        <td>$prop_02</td>
        <td>Lorem ipsum dolor sit amet,</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>Property 3</td>
        <td>$prop_03</td>
        <td>Lorem ipsum dolor sit amet,</td>
    </tr>
</table>

<img src="path/to/myImage.png" />

<h2>Links</h2>
<p>here we try a simple <a href="https://together-platform.org/tp-core/">link</a></p>

template.vm

In dem Template sind drei Properties enthalten: $prop_01, $prop_02 und $prop_03, die wir mit Werten füllen müssen. Das gelingt uns mit einer einfachen HashMap, die wir mit dem TemplateRenderer einfügen, wie das folgende Beispiel zeigt.

Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("prop_01", "value 01");
properties.put("prop_02", "value 02");
properties.put("prop_03", "value 03");

TemplateRenderer templateEngine = new VelocityRenderer();
String directory = Constraints.SYSTEM_USER_HOME_DIR + “/“;
String htmlTemplate = templateEngine
                .loadContentByFileResource(directory, "template.vm", properties);

Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("prop_01", "value 01");
properties.put("prop_02", "value 02");
properties.put("prop_03", "value 03");

TemplateRenderer templateEngine = new VelocityRenderer();
String directory = Constraints.SYSTEM_USER_HOME_DIR + “/“;
String htmlTemplate = templateEngine
                .loadContentByFileResource(directory, "template.vm", properties);

Der TemplateRenderer benötigt drei Argumente:

directory – Der vollständige Pfad vo das Template zu finden ist.
template – den Namen des Velocity-Templates
properties – Die HashMap mit den zu ersetzenden Variablen

Das Ergebnis ist ein gültiger HTML Code, aus dem wir nun über den PdfRenderer das PDF generieren können. Eine Besonderheit ist die Konstante SYSTEM_USER_HOME_DIR, welche auf das Nutzerverzeichnis des aktuell angemeldeten Benutzers zeigt und die Unterschiede einzelner Betriebssysteme wie Linux und Windows abfängt.

PdfRenderer pdf = new OpenPdfRenderer();
pdf.setTitle("Title of my own PDF");
pdf.setAuthor("Elmar Dott");
pdf.setSubject("A little description about the PDF document.");
pdf.setKeywords("pdf, html, openPDF");
pdf.renderDocumentFromHtml(directory + "myOwn.pdf", htmlTemplate);

PdfRenderer pdf = new OpenPdfRenderer();
pdf.setTitle("Title of my own PDF");
pdf.setAuthor("Elmar Dott");
pdf.setSubject("A little description about the PDF document.");
pdf.setKeywords("pdf, html, openPDF");
pdf.renderDocumentFromHtml(directory + "myOwn.pdf", htmlTemplate);

Das Listing zum Erstellen der PDF ist überschaubar und recht selbsterklärend. Es ist natürlich möglich, das HTML hardcodiert zu übergeben. Die Nutzung des Templates erlaubt hier eine Trennung von Code und Design, was auch spätere Anpassungen flexibel erlaubt.

Das Standardformat ist A4 mit den Dimensionen size: 21cm 29.7cm; margin: 20mm 20mm; und ist als inline CSS definiert. Über die Methode setFormat(String format); lässt sich dieser Wert individuell festlegen. Der erste Wert steht hierbei für die Breite und der zweite Wert für die Höhe.

Der PDF Renderer hat auch die Möglichkeit, einzelne Seiten aus einem Dokument zu löschen.

PdfRenderer pdf = new OpenPdfRenderer();
PdfDocument original = pdf.loadDocument( new File("document.pdf") );
PdfDocument reduced = pdf.removePage(original, 1, 5);
pdf.writeDocument(reduced, "reduced.pdf");

PdfRenderer pdf = new OpenPdfRenderer();
PdfDocument original = pdf.loadDocument( new File("document.pdf") );
PdfDocument reduced = pdf.removePage(original, 1, 5);
pdf.writeDocument(reduced, "reduced.pdf");

Wir sehen also, dass bei der Implementierung der PDF Funktionalität sehr viel Wert auf eine einfache Handhabung gelegt wurde. Dennoch gibt es viele Möglichkeiten, individuelle PDF Dokumente zu erstellen. Daher hat die Lösung, über HTML das Layout zu definieren, einen besonderen Reiz. Trotz, dass der PdfRenderer mit einer sehr überschaubaren Funktionalität aufwartet, ist es sehr einfach möglich, durch den Vererbungsmechanismus von Java das Interface und die zugehörige Implementierung durch eigene Lösungen zu erweitern. Diese Möglichkeit besteht auch für alle anderen Implementierungen aus TP-CORE.

TP-CORE ist auch für den kommerziellen Gebrauch frei und hat dank der Apache 2 Lizenz keine Einschränkungen. Der Source Code ist unter https://git.elmar-dott.com zu finden und die Dokumentation inklusive Security und Testcoverage findet sich unter https://together-platform.org/tp-core/.

Treasure chest – Part 1