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\chapter{Grundlagen}
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\label{ch:basics}
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Da die Anwendung als Webseite umgesetzt ist, ist der zugehörige Client für den Benutzer ein Webbrowser. Dies bedeutet,
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dass jeder Wechsel einer Seite oder eine Suchanfrage als Web"=Request an den Server geschickt wird. Solch ein Web"=Request
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geht durch mehrere Schichten des Server"=System bis die Antwort an den Client zurückgesendet wird, wie in
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\ref{fig:webrequest} dargestellt.
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Es wird ab hier immer von einem \textit{Glassfish}"=Server geredet. In der Praxis wird ein \textit{Payara}"=Server
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verwendet. Der \textit{Glassfish}"=Server ist die Referenz"=Implementierung von Oracle, welche für Entwickler
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bereitgestellt wird und die neuen Features unterstützt. Der \textit{Payara}"=Server ist aus dessen Quellcode entstanden
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und ist für Produktivumgebungen gedacht, da diese mit regelmäßigen Aktualisierungen versorgt wird. In dem weiteren Text
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wird weiterhin der Begriff \textit{Glassfish} verwendet.
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Angefangen bei der Anfrage die über den Webbrowser an den Server gestellt wird und vom \textit{Glassfish}"=Server
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empfangen wird. In diesem wird anhand des definierten Routing entschieden, an welchen \textit{Controller} im \ac{JSF}
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die Anfrage weitergeleitet und verarbeitet wird. In diesem wird die Darstellung der Webseite geladen und die Anfragen
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für den darzustellenden Datenbestand abgeschickt.
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Die Datenanfragen werden über die \textit{\ac{EJB}} an die \textit{\ac{JPA}} weitergeleitet.
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Hier wird nun geprüft, ob die Daten aus dem \textit{OpenJPA Cache} direkt ermittelt werden können, oder ob die Abfrage
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an das unterlagerte Datenbankmanagementsystem \textit{PostgreSQL} weitergeleitet werden muss. Die ermittelten Daten vom
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DBMS werden bei Bedarf im \textit{OpenJPA Cache} aktualisiert.
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Das \textit{PostgreSQL} besteht aus mehreren Teilen die ineinander greifen um die Anfragen zu bearbeiten. Dabei
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sind die \textit{Memory Buffers} notwendig um den Zugriff auf die Festplatte zu reduzieren, um die Bearbeitungszeit
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zu verringern. Um Anfragen die den Zugriff auf die Festplatte benötigen effizienter zu gestalten, bereiten die
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\textit{Services} die Datenstrukturen auf.
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\mytodos{Grafik anders positionieren}
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\begin{figure}[h]
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\begin{tikzpicture}[node distance=5em,
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block/.style={rectangle, rounded corners,minimum width=3cm,minimum height=1cm,text centered, draw=black,fill=green!30},
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lineArrow/.style={arrows={-Latex[length=5pt 3 0]}},
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every fit/.style={inner sep=1em,draw}
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]
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%https://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bnacj.html
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\node (browser) [block] {WebBrowser};
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\node (fitClient) [fit=(browser)] {};
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\node [left] at (fitClient.west) {Client};
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\node (JSF) [block,below of=browser,node distance=7em] {Java Server Faces};
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\node (EJB) [block,below of=JSF] {Enterprise Java Beans};
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\node (JPA) [block,below of=EJB] {Java Persistance API};
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\node (openJPA) [block, below of=JPA] {OpenJPA Cache};
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\node (fitGlassfish) [fit=(JSF) (EJB) (JPA) (openJPA)] {};
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\node [left] at (fitGlassfish.west) {Glassfish};
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\node (memoryBuffers) [block, below of=openJPA] {Memory Buffers};
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\node (services) [block, right of=memoryBuffers, xshift=2cm] {Services};
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\node (database) [block, below of=memoryBuffers] {Database};
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\node (fitPostgreSQL) [fit=(memoryBuffers) (services) (database)] {};
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\node [left] at (fitPostgreSQL.west) {PostgreSQL};
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\node (fitServer) [fit=(fitGlassfish) (fitPostgreSQL),inner xsep=5em] {};
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\node [left] at (fitServer.west) {Server};
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\draw[lineArrow] (browser)--(JSF);
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\draw[lineArrow] (JSF)--(EJB);
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\draw[lineArrow] (EJB)--(JPA);
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\draw[lineArrow] (JPA)--(openJPA);
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\draw[lineArrow] (openJPA)--(memoryBuffers);
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\draw[lineArrow] (memoryBuffers)--(database);
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\draw[lineArrow] (services)|-(database);
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\end{tikzpicture}
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\caption{Ablauf einer Web-Anfrage}
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\label{fig:webrequest}
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\end{figure}
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\section{Glassfish - Enterprise Java Beans}
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\label{sec:basics:ejb}
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In den Java"=EE"=Anwendungen wird der \textit{Persistenzkontext} für die Anfragen vom \textit{Application"=Server}
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bereitgestellt. Hierfür werden \textit{Application"=Server} wie \textit{GlassFish} genutzt, um die Verwendung eines Pools
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von Datenbankverbindungen zu definieren \citep[68]{MüllerWehr2012}. Dadurch kann die Anzahl der Verbindung geringer
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gehalten werden als die Anzahl der Benutzer die an der Anwendung arbeiten. Zusätzlich werden die Transaktionen über
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\textit{\ac{SFSB}} gehandhabt, welche automatisch vor dem Aufruf erzeugt und danach wieder gelöscht
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werden. Dies birgt allerdings den Nachteil, dass der \textit{Persistenzkontext} sehr groß werden kann, wenn viele
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Entities in den \textit{Persistenzkontext} geladen werden. Da dies häufig zu Speicher"~ und damit Performanz"=Problemen
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\citep[79]{MüllerWehr2012} führen kann, muss hier darauf geachtet werden, nicht mehr benötigte Entities aus dem
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\textit{Persistenzkontext} zu lösen.
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\section{Glassfish - Java Persistance API}
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\label{sec:basics:jpa}
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Die \textit{\ac{JPA}} wird als First"=Level"=Cache in Java"=EE"=Anwendung verwendet, hier nehmen die
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Objekte einen von vier Zuständen ein \citep[57]{MüllerWehr2012}. Im Zustand \textit{Transient} sind die Objekt erzeugt,
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aber noch nicht in den Cache überführt worden. Wenn diese in den Cache überführt worden sind, nehmen sie den Zustand
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\textit{Verwaltet} ein. Ist das Objekt aus dem Cache und der Datenbank entfernt worden, nimmt es den Zustand
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\textit{Gelöscht} an. \textit{Losgelöst} ist der letzte Zustand, bei dem das Objekt aus dem Cache entfernt worden ist,
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aber nicht aus der Datenbank.
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Eine Menge von Objekten wird als \textit{Persistenzkontext} bezeichnet. Solange die Objekte dem
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\textit{Persistenzkontext} zugeordnet sind, also den Zustand \textit{Verwaltet} besitzen, werden diese auf Änderungen
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überwacht, um sie am Abschluss mit der Datenbank zu synchronisieren. In der Literatur wird hierzu der Begriff
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\textit{Automatic Dirty Checking} verwendet \citep[61]{MüllerWehr2012}.
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\section{Glassfish - OpenJPA Cache}
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\label{sec:basics:ojpac}
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Zusätzlich kann im \textit{JPA} ebenfalls noch der \textit{Second Level Cache} (L2-Cache) aktiviert werden. Dieser steht
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jedem \textit{Persistenzkontext} zur Verfügung und kann dadurch die Anzahl der Datenbankzugriffe deutlich reduzieren,
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was bei langsamen Datenbank"=Anbindungen zu hohen Performance"=Gewinnen führen kann \citep[171]{MüllerWehr2012}.
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Gegen die Verwendung spricht, dass die Daten im \textit{Second Level Cache} explizit über Änderungen informiert werden
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müssen, welche sonst beim nächsten Aufruf veraltete Werte liefern. Ebenfalls benötigt so ein Cache einen höheren Bedarf
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an Arbeitsspeicher, in dem die Daten parallel zur Datenbank bereitgestellt werden, daher ist die Benutzung nur
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problemlos bei Entities möglich, auf die meist lesend zugegriffen wird.
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In der OpenJPA"=Erweiterung für den L2-Cache, wird in \textit{Objekt-Cache} (in OpenJPA als \textit{DataCache}
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bezeichnet) und Query-Cache unterschieden. Über die Funktionen \texttt{find()} und \texttt{refresh()} oder einer Query
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werden die geladenen Entities in den Cache gebracht. Davon ausgenommen sind \textit{Large Result Sets} (Abfragen die
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nicht alle Daten auf einmal laden), \texttt{Extent}"=Technologien und Queries, die einzelne Attribute von Entities
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zurückliefern, aber nicht das Entity selbst. Hierbei kann genau gesteuert werden, welche Entity in den Cache abgelegt
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wird und welche nicht. Ebenfalls kann auf Klassenbasis der zugehörige Cache definiert werden, um eine bessere
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Last-Verteilung beim Zugriff zu ermöglichen \citep[314]{MüllerWehr2012}.
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Im \textit{Query-Cache} werden die Abfragen beziehungsweise die Eigenschaften einer Abfrage und die zurückgelieferten Ids der
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Entities gespeichert. Bei einen erneuten Aufruf dieser Abfrage werden die referenzierten Objekte aus dem
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\textit{Objekt-Cache} zurückgegeben. Bei veränderten referenzierten Entities wird der \textit{Query-Cache} nicht
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genutzt und die betroffenen Abfragen werden unverzüglich aus dem \textit{Query-Cache} entfernt
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\citep[316]{MüllerWehr2012}.
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Um zu prüfen, ob die Einstellungen sinnvoll gesetzt sind, kann in OpenJPA eine Cache"=Statistik abgefragt werden. Mit
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dieser kann die Anzahl der Lese"~ und Schreibzugriffe im Cache überprüft werden, entsprechend dieser Auswertung sollten
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die Einstellungen an den Entities angepasst werden \citep{IbmOpenJPACaching2023}.
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\section{PostgreSQL - Memory Buffers}
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\label{sec:basics:memorybuffers}
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Die Speicherverwaltung des PostgreSQL"=Servers muss für Produktivsysteme angepasst werden \citep[34-38]{Eisentraut2013}.
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Hierunter fallen die \textit{shared\_buffers} die bei circa 10 bis 25 Prozent des verfügbaren Arbeitsspeichers liegen
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sollten. Mit dieser Einstellung wird das häufige Schreiben des Buffers durch Änderungen von Daten und Indexen auf die
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Festplatte reduziert.
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Die Einstellung \textit{temp\_buffers} definiert wie groß der Speicher für temporäre Tabellen pro
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Verbindung maximal werden darf und sollte ebenfalls überprüft werden. Ein zu kleiner Wert bei großen temporären Tabellen
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führt zu einem signifikanten Leistungseinbruch, wenn die Tabellen nicht im Hauptspeicher, sondern in einer Datei
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ausgelagert werden.
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Der \textit{work\_mem} definiert die Obergrenze des zur Verfügung gestellt Hauptspeichers pro Datenbankoperation wie
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effizientes Sortieren, Verknüpfen oder Filtern. Ebenso wird im Falle eines zu klein gewählten Speichers auf temporäre
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Dateien auf der Festplatte ausgewichen, was signifikanten Leistungseinbrüchen zur Folge haben kann.
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Die \textit{maintenance\_work\_mem} wird bei Verwaltungsoperationen wie Änderungen und Erzeugungen von Datenbankobjekten
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als Obergrenze definiert. Die Wartungsaufgabe \texttt{VACUUM}, welche die fragmentierten Tabellen aufräumt und
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somit die Performance hebt, beachtet die Obergrenze ebenfalls.
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\section{PostgreSQL - Services}
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\label{sec:basics:services}
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Die Wartung des Datenbanksystems ist eine der wichtigsten Aufgaben und sollte regelmäßig
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durchgeführt werden, damit die Performance des Systems durch die Änderungen des Datenbestands nicht einbricht
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\citep[75]{Eisentraut2013}. Hierfür gibt es den \texttt{VACUUM}"=Befehl, welcher entweder per Hand oder automatisch durch
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das Datenbanksystem ausgeführt werden soll. Für die automatische Ausführung kann der maximal verwendete Speicher über
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die Einstellung \textit{autovacuum\_work\_mem} gesondert definiert werden \citep{PostgresPro:Chap20.4:2023}.
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Neben dem Aufräumen durch \texttt{VACUUM}, sollten auch die Planerstatistiken mit \texttt{ANALYZE}
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\citep[83]{Eisentraut2013} aktuell gehalten werden, damit die Anfragen durch den Planer richtig optimiert werden können.
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Für beide Wartungsaufgaben gibt es den Autovacuum"=Dienst, dieser sollte aktiv und richtig konfiguriert sein.
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Mit dem Tool \textit{pgFouine} \citep[155]{Eisentraut2013} können die Logs des PostgreSQL Server analysiert und auf
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Probleme hin untersucht werden. Hiermit können sehr einfach die häufigsten beziehungsweise langsamsten Anfragen
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ermittelt werden.
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\section{PostgreSQL - Abfragen}
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\label{sec:basics:queries}
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Für weitere Optimierungen werden anschließend die Anfragen einzeln überprüft. Hierfür ist es sinnvoll die
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Ausführungspläne der Abfrage zu analysieren \citep[252]{Eisentraut2013}, die verschiedenen Plantypen und ihre Kosten zu
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kennen, sowie die angegeben Werte für die Plankosten zu verstehen \citep[24-30]{Dombrovskaya2021}.
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Besonderes Augenmerk gilt dem Vergleichen des tatsächlich ausgeführten mit dem ursprünglichen Plan
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\citep[254]{Eisentraut2013}. Eine der wichtigsten Kennzeichen hierbei ist, ob die Zeilenschätzung akkurat war,
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größere Abweichungen weißen häufig auf veraltete Statistiken hin.
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Um die Abfragen selbst zu optimieren, gibt es ein Vorgehen über mehrere Schritte \citep[304-308]{Dombrovskaya2021}.
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Zuerst wird Unterschieden, ob es sich um eine \textit{Kurze} oder eine \textit{Lange} Abfrage handelt. Im Falle einer
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\textit{Kurzen} Abfrage, werden zuerst die Abfragekriterien überprüft. Sollte dies zu keiner Verbesserung führen,
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werden die Indexe geprüft. Ist dies ebenso erfolglos, wird die Abfrage nochmals genauer analysiert und so
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umgestellt, dass die restriktivste Einschränkung zuerst zutrifft.
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Bei einer \textit{Langen} Abfrage soll überprüft werden, ob es sinnvoll ist, das Ergebnis in einer Tabelle zu
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speichern und bei Änderungen zu aktualisieren. Wenn dies nicht möglich ist, sollten die folgenden Schritte durchgeführt
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werden. Zuerst wird der restriktivste Join gesucht und überprüft, ob dieser als Erstes ausgeführt wird. Anschließend fügt
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man weitere Joins hinzu und prüft die Ausführungszeit und die Abfragepläne. Als Nächstes wird sich vergewissert, ob
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große Tabellen nicht mehrfach durchsucht worden sind. Bei Gruppierungen ist noch zu prüfen, ob diese früher durchgeführt
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werden können, um die Abfragemenge zu verringern.
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Bei \textit{Langen} Abfragen ist die Abhandlung >>Optimizing Iceberg Queries with Complex Joins<<
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\citep{10.1145/3035918.3064053} ein zusätzlicher Ratgeber, um die Performance zu steigern.
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Des Weiteren können über das Modul \texttt{pg\_stat\_statements} Statistiken der Aufrufe die an den Server gestellt
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wurden, ermittelt werden \citep{PostgresF27:2023}. Hierbei können die am häufigsten Aufgerufenen und die Anfragen mit
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der längsten Ausführungszeit ermittelt werden. Ohne zu dem zusätzlichen Modul, können die Statistiken über die
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Software \textit{pgBadger} erstellt werden. Dafür muss zusätzlich noch die Konfiguration des \textit{PostgreSQL}
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angepasst werden.
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