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Featureitis
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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.
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.
Von Missmanagement und Alpha-Geeks
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.
Blockchain – eine Einführung
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.
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.
Privatsphäre
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.
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.
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.
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.
Zähl auf mich – Java Enums
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);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;
}
}
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());
}
}
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);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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