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11.1 Artefakte auf Maven Central veröffentlichen
Re-Packetierung und Optimierungen von Maven Artefakten
Globalkonfiguration: settings.xml
Maven Tools
01 Grundlagen
Computer Science Library – Top 10 Programmier Bücher

Für Hobbyprogrammierer als auch professionelle Softwareentwickler sind gut Informationsquellen essenziell. Eine kleine, überschaubare Privatbibliothek mit zeitlosen Büchern über Programmierung ist daher immer eine gute Sache. Leider ist das Angebot zu IT-Literatur sehr umfangreich und oft veralten die Bücher auch schnell wieder. Hinzu kommt außerdem noch, dass einige Titel aus unterschiedlichen Gründen nicht unbedingt das Prädikat lesenswert besitzen. Manche Texte sind nur sehr verständlich. Andere wiederum enthalten kaum relevante Informationen, die bereits leicht über öffentliche Quellen bezogen werden können. Deswegen habe ich mir einmal die Mühe gemacht und meine Top 10 Bücher zum Thema Softwareentwicklung zusammengestellt.
Alle Titel sind im Original in englischer Sprache veröffentlicht worden. Die meisten davon wurden aber auch ins Deutsche übersetzt. Wem das Lesen englischer Bücher keine Schwierigkeiten bereitet, sollte sich das Original besorgen, da manchmal die Übersetzungen etwas holprig sind.
Ein wichtiges Kriterium für eine Auswahl ist, dass die Bücher sehr generell sind und sich nicht auf eine spezifische Version beschränken. Hinzu kommt noch, dass ich die hier vorgeschlagenen Werke auch tatsächlich in meinem Bücherregal stehen habe, und daher auch gelesen habe.
- Effective Java 3rd Edition, J. Bloch, 2017, ISBN: 0-134-68599-7 |
Für alle Java-Entwickler, das Standardwerk mit vielen Hintergrundinformationen über die Funktionsweise der Sprache und Optimierungen des eigenen Source Codes. - The Linux Command Line 2nd Edition, W. Shotts, 2019, ISBN: 1-59327-952-3 |
Linux hat in der Softwareentwicklung einen hohen Stellenwert, da nicht nur Cloud-Anwendungen in Linux Umgebungen deployed werden. Um so wichtiger ist es sich auf der Kommandozeile sicher bewegen zu können. Dieses Buch widmet sich ausschließlich dem Umgang mit der Bash und ist für alle Linux Distributionen geeignet. - Angry Tests, Y. Bugayenko, 2025, ISBN: 978-1982063740 |
Testgetriebene Softwareentwicklung ist eine wichtige Fähigkeit, um eine hohe Qualität sicherzustellen. Dieses Buch ist nicht auf eine konkrete Programmiersprache ausgerichtet, sondern befasst sich ausschließlich damit, wie man aussagekräftige Testfälle schreibt. - Clean Architecture, R. C. Martin, 2018, ISBN: 0-13-449416-4 |
Neben einem Abriss der Historie, wie die verschiedenen Programmier-Paradigmen in Beziehung zueinander stehen, beschreibt das Buch grundlegende Architekturentwurfsstile. Nicht nur für Softwarearchitekten, sondern auch für Entwickler sehr lesenswert. - Mastering Regular Expressions 3rd Edition, J. E. F. Friedl, 2006, ISBN: 0-596-52812-4 |
Das absolute Standardwerk zum Thema reguläre Ausdrücke. Ein Muss für jeden, der das Thema wirklich verstehen muss. - Head First Design Pattern, Eric & Elisabeth Freeman, 2004, ISBN: 0-596-00712-4 |
Entwurfsmuster gehören zu den Grundfähigkeiten eines jeden Programmierers. In diesem Buch werden die einzelnen Konzepte der GOF Muster umfassend besprochen. Es eignet sich sowohl zum Einstieg als auch als Referenz. - Advanced API Security 2nd Edition, P. Siriwardena, 2020, ISBN: 978-1-4842-2049-8 |
API Entwurf für RESTful Services gehört mittlerweile zum Standardrepertoire eines Entwicklers. Aber auch das Thema Sicherheit darf dabei nicht zu kurz kommen. Dieses Buch bespricht neue Konzepte, die zum Industriestandard erhoben wurden. Ein guter Einstieg für Programmierer, die bisher nicht mit SAML, OAuth und Open ConnectID in Berührung gekommen sind. - SQL Antipatterns, B. Karwin, 2010, ISBN: 987-1-934356-55-5 |
Selbst für gestandene Programmierer sind Datenbanken oft ein Buch mit sieben Siegeln. Auch wenn SQL Statements schnell hingeschrieben sind und diese auch das gewünschte Resultat hervorbringen, können im Produktivbetrieb zu erheblichen Problemen führen. Dieses Buch beschreibt, warum Statements sehr langsam ausgeführt werden und wie diese richtig formuliert werden können. - Domain Driven Design, E. Evans, 2003, ISBN: 0-32-112521-5 |
Die Verbindung zwischen objektorientierter Programmierung (OOP) und Datenbankentwurf wird mit dem Paradigma Domain Driven Design geschlagen. - The Art of Computer Programming I-IV, D.E. Knuth, 2021, ISBN: 0-137-93510-2 |
Vier einzelne Bücher im Schuber beschreiben auf sehr mathematische Weise wie Algorithmen funktionieren.
Flaschenhals Pull Requests
Der sichere Umgang mit Source Control Management (SCM) Systemen wie Git ist für Programmierer (Development) und auch Systemadministratoren (Operations) essenziell. Diese Gruppe von Werkzeugen hat eine lange Tradition in der Softwareentwicklung und versetzt Entwicklungsteams in die Lage, gemeinsam an einer Codebasis zu arbeiten. Dabei werden vier Fragen beantwortet: Wann wurde die Änderung gemacht? Wer hat die Änderung vorgenommen? Was wurde geändert? Warum wurde etwas geändert? Es ist also ein reines Kollaborationswerkzeug.
Mit dem Aufkommen der Open Source Code Hosting Plattform GitHub wurden sogenannte Pull Requests eingeführt. Pull Requests ist in GitHub ein Workflow, der es Entwicklern erlaubt, Codeänderungen für Repositories bereitzustellen, auf die sie nur lesenden Zugriff haben. Erst nachdem der Besitzer des originalen Repositories die vorgeschlagenen Änderungen überprüft und für gut befunden hat, werden diese Änderungen von ihm übernommen. So setzt sich auch die Bezeichnung zusammen. Ein Entwickler kopiert sozusagen das originale Repository in seinen GitHub Arbeitsbereich, nimmt Änderungen vor und stellt an den Inhaber des originalen Repositories eine Anfrage, die Änderung zu übernehmen. Dieser kann dann die Änderungen übernehmen und gegebenenfalls noch selbst anpassen oder mit einer Begründung zurückweisen.

Wer nun glaubt, dass GitHub besonders innovativ war, der irrt. Denn dieser Prozess ist in der Open Source Community ein ‚sehr‘ alter Hut. Ursprünglich nennt man dieses Vorgehen Dictatorship Workflow. Das 1990 zum ersten Mal veröffentlichte kommerzielle SCM Rational Synergy von IBM basiert genau auf dem Dictarorship Workflow. Mit der Klasse der verteilten Versionsverwaltungswerkzeuge, zu denen auch Git gehört, lässt sich der Dictatorship Worflow recht einfach umsetzen. Also lag es auf der Hand das GitHub diesen Prozess seinen Nutzern auch zur Verfügung stellt. Lediglich die Namensgebung ist von GitHub weitaus ansprechender gewählt. Wer beispielsweise mit der freien DevOps Lösung GitLab arbeitet, kennt Pull Requests unter der Bezeichnung Merge Requests. Mittlerweile enthalten die gängigsten Git-Server den Prozess der Pull Requests. Ohne zu sehr auf die technischen Details zur Umsetzung der Pull Request einzugehen, richten wir unsere Aufmerksamkeit auf die üblichen Probleme mit denen Open Source Projekte konfrontiert sind.

Entwickler, die sich an einem Open Source Projekt beteiligen möchten, werden Maintainer genannt. Nahezu jedes Projekt hat eine kleine Anleitung, wie man das entsprechende Projekt unterstützen kann und welche Regeln gelten. Für Personen, die das Programmieren erlernen, eignen sich Open Source Projekte hervorragend, um die eigenen Fähigkeiten schnell signifikant zu verbessern. Das bedeutet für das Open Source Projekt, dass man Maintainer mit den unterschiedlichsten Fähigkeiten und Erfahrungsschatz hat. Wenn man also keinen Kontrollmechanismus etabliert, erodiert die Codebasis in sehr kurzer Zeit. Wenn das Projekt nun recht groß ist und sehr viele Mainatainer auf der Codebasis agieren, ist es für den Inhaber des Repositories kaum noch möglich, alle Pull Requests zeitnahe zu bearbeiten. Um diesem Bottelneck entgegenzuwirken, wurde der Dictatorship Workflow zum Dictatorship – Lieutenant Workflow erweitert. Es wurde also eine Zwischeninstanz eingeführt, mit der die Überprüfung der Pull Requests auf mehrere Schultern verteilt wird. Diese Zwischenschicht, die sogenannten Lieutenants sind besonders aktive Maintainer mit einer bereits etablierten Reputation. Somit braucht der Dictator nur noch die Pull Requests der Lieutenants zu reviewen. Eine ungemeine Arbeitsentlastung, die sicherstellt, dass es zu keinem Feature Stau durch nicht abgearbeitete Pull Requests kommt. Schließlich sollen die Verbesserungen beziehungsweise die Erweiterungen so schnell wie möglich in die Codebasis aufgenommen werden, um dann im nächsten Release den Nutzern zur Verfügung zu stehen.
Dieses Vorgehen ist bis heute der Standard in Open Source Projekten, um Qualität gewährleisten zu können. Man kann ja nie sagen, wer sich alles am Projekt beteiligt. Möglicherweise mag es ja auch den ein oder anderen Saboteur geben. Diese Überlegung ist nicht so abwegig. Unternehmen, die für ihr kommerzielles Produkt eine starke Konkurrenz aus dem feien Open Source Bereich haben, könnten hier auf unfaire Gedanken kommen, wenn es keine Reglementierungen geben würde. Außerdem lassen sich Maintainer nicht disziplinieren, wie es beispielsweise für Teammitglieder in Unternehmen gilt. Einem beratungsresistenten Maintainer, der sich trotz mehrfachen Bitten nicht an die Vorgaben des Projektes hält, kann man schwer mit Gehaltskürzungen drohen. Einzige Handhabe ist diese Person vom Projekt auszuschließen.
Auch wenn das gerade beschriebene Problem der Disziplinierung von Mitarbeitern in kommerziellen Teams kein Problem darstellt, gibt es in diesen Umgebungen ebenfalls Schwierigkeiten, die es zu meistern gilt. Diese Probleme rühren noch aus den Anfängen von Visualisierungswerkzeugen. Denn die ersten Vertreter dieser Spezies waren keine verteilten Lösungen, sondern zentralisiert. CVS und Subversion (SVN) halten auf dem lokalen Entwicklungsrechner immer nur die letzte Revision der Codebasis. Ohne Verbindung zum Server kann man faktisch nicht arbeiten. Bei Git ist dies anders. Hier hat man eine Kopie des Repositories auf dem eigenen Rechner, sodass man seine Arbeiten lokal in einem separaten Branch durchführt und wenn man fertig ist, bringt man diese Änderungen in den Hauptentwicklungszweig und überträgt diese dann auf den Server. Die Möglichkeit, offline Branches zu erstellen und diese lokal zu mergen hat einen entscheidenden Einfluss auf die Stabilität der eigenen Arbeit, wenn das Reopsitory in einen inkonsistenten Zustand gerät. Denn im Gegensatz zu zentralisierten SCM Systemen kann man nun weiter arbeiten, ohne darauf warten zu müssen, dass der Hauptentwicklungszweig repariert wurde.
Diese Inkonsistenten entstehen sehr leicht. Es genügt nur eine Datei beim Commit zu vergessen und schon können die Teamkollegen das Projekt nicht mehr lokal kompilieren und sind in der Arbeit behindert. Um diesem Problem Herr zu werden, wurde das Konzept Continuous Integration (CI) etabliert. Es handelt sich dabei nicht, wie oft fälschlicherweise angenommen, um die Integration verschiedener Komponenten zu einer Anwendung. Die Zielstellung bei CI ist die Commit Satge – das Code Repository – in einem konsistenten Zustand zu halten. Dazu wurden Build Server etabliert, die in regelmäßigen Abständen das Repository auf Änderungen überprüfen, um dann den aus dem Quelltext das Artefakt bauen. Ein sehr beliebter und seit vielen Jahren etablierter Build-Server ist Jenkins. Jenkins ging ursprünglich aus dem Projekt Hudson als Abspaltung hervor und übernahm mittlerweile viele weitere Aufgaben. Deswegen ist es sehr sinnvoll, diese Klasse von Tools als Automatisierungsserver zu bezeichnen.
Mit diesem kleinen Abriss in die Geschichte der Softwareentwicklung verstehen wir nun die Probleme von Open Source Projekten und kommerzieller Softwareentwicklung. Dazu haben wir die Entstehungsgeschichte der Pull Request besprochen. Indessen kommt es in kommerziellen Projekten sehr oft vor, dass Teams durch das Projektmanagement gezwungen werden mit Pull Requests zu arbeiten. Für einen Projektleiter ohne technisches Hintergrundwissen klingt es nun sehr sinnvoll, in seinem Projekt ebenfalls Pull Requests zu etablieren. Schließlich hat er die Idee, dass er somit die Codequalität verbessert. Leider ist das aber nicht der Fall. Das Einzige was passiert ist ein Feature Stau zu provozieren und eine erhöhte Auslastung des Teams zu erzwingen, ohne die Produktivität zu verbessern. Denn der Pull Request muss ja von einer kompetenten Person inhaltlich bewertet werden. Das verursacht bei großen Projekten unangenehme Verzögerungen.
Nun erlebe ich es oft, dass argumentiert wird, man könne die Pull Requests ja automatisieren. Das heißt, der Build Server nimmt den Branch, mit dem Pull Request versucht diesen zu bauen und im Fall dass das Kompilieren und die automatisierten Tests erfolgreich sind, versucht der Server die Änderungen in den Hauptentwicklungszweig zu übernehmen. Möglicherweise sehe ich da etwas falsch, aber wo ist die Qualitätskontrolle? Es handelt sich um einen einfachen Continuous Integration Prozess, der die Konsistenz des Repositories aufrechterhält. Da Pull Requests vornehmlich im Git Umfeld zu finden sind, bedeutet ein kurzzeitig inkonsistentes Repository kein kompletten Entwicklungstop für das gesamte Team, wie es bei Subversion der Fall ist.
Interessant ist auch die Frage wie man bei einem automatischen Merge mit semantischen Mergekonflikten umgeht. Die per se kein gravierendes Problem sind. Sicher führt das zur Ablehnung des Pull Requests mit entsprechender Nachricht an den Entwickler, um das Problem mit einem neuen Pull Request zu lösen. Ungünstige Branchstrategien können hier allerdings zu unverhältnismäßigen Mehraufwand führen.
Für die Verwendung von Pull Requests in kommerziellen Softwareprojekten sehe ich keinen Mehrwert, weswegen ich davon abrate, in diesem Kontext Pull Request zu verwenden. Außer einer Verkomplizierung der CI / CD Pipeline und einem erhöhten Ressourcenverbrauch des Automatisierungsservers, der nun die Arbeit doppelt macht, ist nichts passiert. Die Qualität eines Softwareprojektes verbessert man durch das Einführen von automatisierten Unit-Tests und einem testgetriebenen Vorgehen bei der Umsetzung von Features. Hier ist es notwendig, die Testabdeckung des Projekts kontinuierlich im Auge zu behalten und zu verbessern. Statische Codeanalyse und das Aktivieren von Compilerwarnings bringen mit erheblich weniger Aufwand bessere Ergebnisse.
Ich persönlich vertrete die Auffassung, dass Unternehmen, die auf Pull Requests setzen, diese entweder für ein verkompliziertes CI nutzen oder ihren Entwicklern komplett misstrauen und ihnen in Abrede stellen, gute Arbeit abzuliefern. Natürlich bin ich offen für eine Diskussion zum Thema, möglicherweise lässt sich dann eine noch bessere Lösung finden. Von daher freue ich mich über reichliche Kommentare mit euren Ansichten und Erfahrungen im Umgang mit Pull Requests.
Validieren von Kreditkartennummern für Online Payments
Konfigurationsdateien in Softwareanwendungen
Wieso benötigen wir überhaupt die Möglichkeit, Konfigurationen einer Anwendung in Textdateien zu speichern? Genügt nicht einfach eine Datenbank für diesen Zweck? Die Antwort auf diese Frage ist recht trivial. Denn die Information, wie sich eine Anwendung mit einer Datenbank verbinden kann, lässt sich ja schlecht in der Datenbank selbst speichern.
Jetzt könnte man sicher argumentieren, dass man solche Dinge mit einer integrierten Datenbank (embedded) wie beispielsweise SQLite hinbekommt. Das mag auch grundsätzlich korrekt sein. Leider ist diese Lösung für hoch skalierbare Anwendungen nicht wirklich praktikabel. Zudem muss man nicht immer gleich mit Kanonen auf Spatzen schießen. Das Speichern wichtiger Konfigurationsparameter in Textdateien hat bereits eine lange Tradition in der Softwareentwicklung. Mittlerweile haben sich aber auch verschiedene Textformate wie INI, XML, JSON und YAML für diesen Anwendungsfall etabliert. Angesichts dessen stellt sich die Frage, auf welches Format man am besten für das eigene Projekt zurückgreifen sollte.
INI Dateien
Eines der ältesten Formate sind die bekannten INI Dateien. Sie speichern Informationen nach dem Schlüssel = Wert Prinzip. Wenn ein Schlüssel in solch einer INI-Datei mehrfach vorkommt, wird der finale Wert immer durch den zuletzt in der Datei vorkommenden Wert überschrieben.
; Example of an INI File
[Section-name]
key=value ; inline
text="text configuration with spaces and \' quotas"
string='can be also like this'
char=passwort
# numbers & digets
number=123
hexa=0x123
octa=0123
binary=0b1111
float=123.12
# boolean values
value-1=true
value-0=falseWie wir in dem kleinen Beispiel sehen können, ist die Syntax in INI-Dateien sehr einfach gehalten. Der Sektionsname [section] dient vor allem der Gruppierung einzelner Parameter und verbessert die Lesbarkeit. Kommentare können entweder durch ; oder # gekennzeichnet werden. Ansonsten gibt es die Möglichkeit, verschiedene Text- und Zahlen-Formate, sowie Boolean-Wert zu definieren.
Web-Entwickler kennen INI Files vor allem von der PHP-Konfiguration, der php.ini in der wichtige Eigenschaften wie die Größe des Datei-Uploads festgelegt werden können. Auch unter Windows sind INI-Dateien noch immer verbreitet, obwohl seit Windows 95 für diesen Zweck die Registry eingeführt wurde.
Properties
Eine andere sehr bewährte Lösung sind sogenannte property Files. Besonders verbreitet ist diese Lösung in Java-Programmen, da Java bereits eine einfache Klasse mitbringt, die mit Properties umgehen kann. Das Format key=value ist den INI-Dateien entlehnt. Kommentare werden ebenfalls mit # eingeleitet.
# PostgreSQL
hibernate.dialect.database = org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect
jdbc.driverClassName = org.postgresql.Driver
jdbc.url = jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/together-testUm in Java-Programmen beim Einlesen der .propreties auch die Typsicherheit zu gewährleisten, hat die Bibliothek TP-CORE eine erweiterte Implementierung. Trotz dass die Properties als Strings eingelesen werden, kann auf die Werte mittels Typisierung zugegriffen werden. Eine ausführliche Beschreibung, wie die Klasse PropertyReader verwendet werden kann, findet sich in der Dokumentation.
Auch im Maven Build Prozess können .property Dateien als Filter für Substitutionen genutzt werden. Selbstredend sind Properties nicht nur auf Maven und Java beschränkt. Auch in Sprachen wie Dart, nodeJS, Python und Ruby ist dieses Konzept nutzbar. Um eine größtmögliche Kompatibilität der Dateien zwischen den verschiedenen Sprachen zu gewährleisten, sollten exotische Optionen zur Notation vermieden werden.
XML
XML ist seit vielen Jahren auch eine weitverbreitete Option, Konfigurationen in einer Anwendung veränderlich zu speichern. Gegenüber INI und Property Dateien bietet XML mehr Flexibilität in der Definition der Daten. Ein sehr wichtiger Aspekt ist die Möglichkeit, fixe Strukturen durch eine Grammatik zu definieren. Dies erlaubt eine Validierung auch für sehr komplexe Daten. Dank der beiden Prüfmechanismen Wohlgeformtheit und Datenvalidierung gegen eine Grammatik lassen sich mögliche Konfigurationsfehler erheblich reduzieren.
Bekannte Einsatzszenarien für XML finden sich beispielsweise in Java Enterprise Projekten (J EE) mit der web.xml oder der Spring Framework und Hibernate Konfiguration. Die Mächtigkeit von XML gestattet sogar die Nutzung als Domain Specific Language (DSL), wie es bei dem Build-Werkzeug Apache Maven zum Einsatz kommt.
Dank vieler frei verfügbarer Bibliotheken existiert für nahezu jede Programmiersprache eine Implementierung, um XML-Dateien einzulesen und gezielt auf Daten zuzugreifen. Die bei Web-Entwicklern beliebte Sprache PHP hat zum Beispiel mit der Simple XML Erweiterung eine sehr einfache und intuitive Lösung, um mit XML umzugehen.
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="3.1"
xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee
http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee/web-app_3_1.xsd">
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>/WEB-INF/assembly/ApplicationContext.xml</param-value>
</context-param>
<context-param>
<param-name>javax.faces.PROJECT_STAGE</param-name>
<param-value>${jsf.project.stage}</param-value>
</context-param>
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.request.RequestContextListener</listener-class>
</listener>
<servlet>
<servlet-name>Faces Servlet</servlet-name>
<servlet-class>javax.faces.webapp.FacesServlet</servlet-class>
<load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>Faces Servlet</servlet-name>
<url-pattern>*.xhtml</url-pattern>
</servlet-mapping>
<welcome-file-list>
<welcome-file>index.xhtml</welcome-file>
</welcome-file-list>
</web-app>JavaScript Object Notation oder kurz JSON ist eine vergleichsweise neue Technik, obwohl diese mittlerweile auch schon einige Jahre existiert. Auch JSON hat für nahezu jede Programmiersprache eine entsprechende Implementierung. Das häufigste Einsatzszenario für JSON ist der Datentausch in Microservices. Der Grund liegt in der Kompaktheit von JSON. Gegenüber XML ist der zu übertragene Datenstrom in Webservices wie XML RPC oder SOAP mit JSON aufgrund der Notation wesentlich geringer.
Ein signifikanter Unterschied zwischen JSON und XML besteht aber auch im Bereich der Validierung. Grundsätzlich findet sich auf der offiziellen Homepage [1] zu JSON keine Möglichkeit, eine Grammatik wie in XML mit DTD oder Schema zu definieren. Auf GitHub existiert zwar ein Proposal zu einer JSON-Grammatik [2] hierzu fehlen aber entsprechende Implementierungen, um diese Technologie auch in Projekten einsetzen zu können.
Eine Weiterentwicklung zu JSON ist JSON5 [3], das bereits 2012 begonnen wurde und als Spezifikation in der Version 1.0.0 [4] seit dem Jahr 2018 offiziell veröffentlicht ist. Zweck dieser Entwicklung war es, die Lesbarkeit von JSON für Menschen erheblich zu verbessern. Hier wurden wichtige Funktionen, wie beispielsweise die Möglichkeit, Kommentare zu schreiben, hinzugefügt. JSON5 ist als Erweiterung vollständig zu JSON kompatibel. Um einen kurzen Eindruck zu JSON5 zu gewinnen, hier ein kleines Beispiel:
{
// comments
unquoted: 'and you can quote me on that',
singleQuotes: 'I can use "double quotes" here',
lineBreaks: "Look, Mom! \
No \\n's!",
hexadecimal: 0xdecaf,
leadingDecimalPoint: .8675309, andTrailing: 8675309.,
positiveSign: +1,
trailingComma: 'in objects', andIn: ['arrays',],
"backwardsCompatible": "with JSON",
}YAML
Viele moderne Anwendungen, wie zum Beispiel YAML, zur Konfiguration. Die sehr kompakte Notation erinnert stark an die Programmiersprache Python. Aktuell ist YAML in der Version 1.2 veröffentlicht.
Der Vorteil von YAML gegenüber anderen Spezifikationen ist die extreme Kompaktheit. Gleichzeitig besitzt die Version 1.2 eine Grammatik zu Validierung. Trotz der Kompaktheit liegt der Fokus von YAML 1.2 in einer guten Lesbarkeit für Maschinen als auch Menschen. Ob YAML dieses Ziel erreicht hat, überlasse ich jedem selbst zu entscheiden. Auf der offiziellen Homepage findet man alle Ressourcen, die für eine Verwendung im eigenen Projekt benötigt werden. Dazu zählt auch eine Übersicht zu den vorhandenen Implementierungen. Das Design der YAML Homepage gibt auch schon einen guten Vorgeschmack auf die Übersichtlichkeit von YAML Dateien. Anbei noch ein sehr kompaktes Beispiel einer Prometheus Konfiguration in YAML:
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
rule_files:
# - "first.rules"
# - "second.rules"
#IP: 127.0.0.1
scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: ['127.0.0.1:8080']
# SPRING BOOT WEB APP
- job_name: spring-boot-sample
scrape_interval: 60s
scrape_timeout: 50s
scheme: "http"
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['127.0.0.1:8888']
tls_config:
insecure_skip_verify: trueResümee
Alle hier vorgestellten Techniken sind im praktischen Einsatz in vielen Projekten erprobt. Sicher mag es für spezielle Anwendungen wie REST Services einige Präferenzen geben. Für meinen persönlichen Geschmack bevorzuge ich für Konfigurationsdateien das XML Format. Dies ist leicht im Programm zu verarbeiten, extrem flexibel und bei geschickter Modellierung auch kompakt und hervorragend für Menschen lesbar.
Referenzen
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