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\chapter{Konzept}
\label{ch:concept}

Das folgende Kapitel enthält die im Rahmen dieser Arbeit entstandenen Konzepte, um die vorhanden Probleme zu
identifizieren und mit entsprechenden Maßnahmen entgegenzusteuern. Hierbei werden zum einen die Konfigurationen
der eingesetzten Software überprüft. Zum anderen werden die verschiedenen Schichten der entwickelten Software
auf mögliche Optimierungen untersucht und bewertet.

\section{Allgemeine Betrachtung des Systems}
\label{sec:concept:viewsystem}

Für die Untersuchung des Systems wird der direkte Zugang zum Server benötigt. Hierbei werden zuerst die im Kapitel
\ref{sec:basics:services} beschriebenen Einstellungen überprüft.

Zuerst wird am PostgreSQL"=Server die Konfiguration der Speicher mit der Vorgabe für Produktivsystem abgeglichen.
Hierunter fallen die Einstellungen für die \textit{shared\_buffers}, der bei einem Arbeitsspeicher von mehr als 1 GB
ca. 25\% des Arbeitsspeicher definiert sein soll \cite{PostgresC20.4:2024}.

\mytodos{die anderen Speicher abarbeiten?}

Dann wird mit dem Systemtools, wie den Konsolenanwendungen \textit{htop} und \textit{free}, die Auslastung des Servers 
überprüft. Hierbei ist die CPU-Leistung, der aktuell genutzte Arbeitsspeicher, sowie die Zugriffe auf die Festplatte
die wichtigen Faktoren zur Bewertung.

Die CPU-Leistung sollte im Schnitt nicht die 70\% überschreiten, für kurze Spitzen wäre dies zulässig. Da sonst der
Server an seiner Leistungsgrenze arbeitet und dadurch es nicht mehr schafft die gestellten Anfragen schnell genug
abzuarbeiten.

Da unter Linux der Arbeitsspeicher nicht mehr direkt freigegeben wird, ist hier die Page-Datei der wichtigere Indikator.
Wenn dieses in Verwendung ist, dann benötigen die aktuell laufenden Programme mehr Arbeitsspeicher als vorhanden ist,
wodurch der aktuell nicht verwendete in die Page-Datei ausgelagert wird. Hierdurch erhöhen sich die Zugriffszeiten auf
diese Elemente drastisch.

Die Zugriffsgeschwindigkeit, die Zugriffszeit sowie die Warteschlange an der Festplatte zeigt deren Belastungsgrenze auf.
Hierbei kann es mehrere Faktoren geben. Zum einem führt das Paging des Arbeitsspeicher zu erhöhten Zugriffen. Ein zu 
klein gewählter Cache oder gar zu wenig Arbeitsspeicher erhöhen die Zugriffe auf die Festplatte, da weniger
zwischengespeichert werden kann und daher diese Daten immer wieder direkt von der Festplatte geladen werden müssen.

\section{Untersuchung der Anwendung}
\label{sec:concept:softwarestructure}

Bei der Performance-Untersuchung der Anwendung, wird sich im ersten Schritt auf die Dokumentenliste beschränkt. Anhand
dieser können die Optimierungen getestet und überprüft werden. Im Nachgang können die daraus gewonnenen Kenntnisse auf
die anderen Abfragen übertragen werden.

Die Dokumentenliste zeigt direkte und indirekte Informationen zu einem Dokument an. Hierzu gehört die Kennung des
Dokumentes, das Schreibdatum, der Autor, der Adressat, der Schreibort und die Korrespondenzform. Nach jeder dieser
Information kann der Bediener die Liste auf"= oder absteigend sortieren lassen. Zusätzlich wird die Liste immer nach 
dem Schreibdatum sortiert, um die Ergebnisse bei gleichen Werten der zu sortierenden Informationen, wie dem Schreibort,
immer in einer chronologisch aufsteigenden Form zu darzustellen.

Aktuell verwenden die Editoren die Dokumentenliste um die Briefe eines Adressaten zu filtern und diese in
chronologische Reihenfolge aufzulisten und zu untersuchen wie Kommunikation zwischen Herrn Wedekind und dem Adressaten
abgelaufen ist. Ebenso wird nach Standorten sortiert, um zu prüfen mit welchen Personen sich an den ...

\mytodos{Hier noch mehr Infos dazu, für was genau die Editoren diese tun}

Da die Daten in der 3. Normalform in der Datenbank gespeichert werden, sind einige Relationen für die Abfragen
notwendig. Dies wird durch die generische Abfrage in \autoref{lst:documentlist} gezeigt. Zusätzlich wird für jedes
dargestellte Dokument eine zusätzliche Abfrage durchgeführt, die in \autoref{lst:documentlist_sub} zeigt, dass auch hier
weitere Relationen notwendig sind.

\includecode[SQL]{chapters/thesis/chapter03_documentlist.sql}{lst:documentlist}{Generische Abfrage der Dokumentenliste}
\includecode[SQL]{chapters/thesis/chapter03_documentlist_sub.sql}{lst:documentlist_sub}{Sub-Abfrage pro Dokument}

Nach aktuellem Stand beinhaltet die Datenbank ca. 5400 Briefe, für die jeweils 2-7 eingescannte Faksimile gespeichert
werden. Diese Graphik-Dateien werden im TIFF-Format abgespeichert und benötigen zwischen 1 und 80 MB Speicherplatz.
Dadurch kommt die Datenbank aktuell auf ca. 3,8 GB.

Wie im Kapitel \ref{ch:basics} dargestellt, besteht die eigentliche Anwendung aus mehreren Schichten. Die
PostgreSQL"=Schicht wurde schon im vorherigen Kapitel betrachtet. Daher gehen wir nun weiter nach oben in den Schichten
vom Glassfish"=Server.

\mytodos{Statistik-Webseite hier entfernen, wird aktuell nicht angewendet}
Die OpenJPA Cache Schicht wird nun einzeln untersucht. Hierfür werden die zuerst die Cache"=Statistik für Object"=Cache
und Query"=Cache aktiviert \citep[315]{MüllerWehr2012}. Die somit erfassten Werte, werden über eine Webseite
bereitgestellt, um die Daten Live vom Server verfolgen zu können. Zusätzlich werden die Webseite über ein Script
aufgerufen und die Aufrufzeiten sowie andere externe Statistiken darüber erstellt und gespeichert.

In der \ac{JPA} Schicht sind die Anzahl der Entitäten im Persistence Context zu beobachten. Die Anzahl der verschiedenen
Klassen soll ermittelt und die Statistik"=Webseite um diese Daten erweitern. Um die Daten zu ermitteln, kann der
Quellcode aus \ref{lst:persistence-context-statistics} verwendet werden.

\begin{lstlisting}[language=Java,caption={Persistence"=Kontext Statistik},label=lst:persistence-context-statistics]
EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory(...);
EntityManager em = emf.createEntityManager();
for(EntityType<?> entityType : em.getMetaModel().getEntities()) 
{
    Class<?> managedClass = entityType.getBindableJavaType();
    System.out.println("Managing type: " + managedClass.getCanonicalName());
}

// Oder bei JPA 2.0
emf.getCache().print();
\end{lstlisting}

% \mytodos{\url{https://eclipse.dev/eclipselink/api/2.1/org/eclipse/persistence/jpa/JpaCache.html#getObject(java.lang.Class,%20java.lang.Object)}}

Die Schicht \ac{EJB} besitzt keine Möglichkeit um eine sinnvolle Messung durchzuführen, daher wird hierfür keine
direkte Messungen eingefügt. Hier werden nur die externen Statistiken durch das Skript verwendet, um zu prüfen in 
welchen Umfang die Umstellungen eine Veränderung im Verhalten der Webseite bewirken.

Bei den \ac{JSF} wird eine Zeitmessung eingefügt. Hierfür wird eine \textit{Factory} eingebaut, die sich in die
Verarbeitung der Seiten einhängt, und damit die Zeiten für das Ermitteln der Daten, das Zusammensetzen und das 
Render der Sicht aufgenommen werden können. Die Zeiten werden in die Log°=Datei des \textit{Glassfish}!=Servers
hinterlegt und durch das Skript ausgewertet. Somit ist es einfach aufzuzeigen, an welcher Stelle der größte Teil
der Verzögerung auftritt.

Die Abfragen werden ebenfalls untersucht und mit verschiedenen Methoden optimiert. Hierfür werden zum einen auf native
SQL"=Anfragen umgestellt und die Ausführungszeiten überprüft. Ebenfalls werden die Abfragen durch Criteria API erzeugt
und dessen Ausführungszeit ermittelt.

Zusätzlich werden im SQL-Server Optimierungen vorgenommen, darunter zählen die materialized views, welche eine erweiterte
View ist. Neben der Abfrage der Daten beinhalteten diese auch noch vorberechneten Daten der Abfrage, womit diese viel 
schneller abgefragt werden können. Zusätzlich werden die cached queries überprüft ob diese eine Verbesserung der
Performance und der Abfragedauern verkürzen können.

Damit die Messungen nachvollziehbar bleiben, werden die Testaufrufe durch ein Bash-Script automatisiert gerufen. 
Wichtig hierbei ist, das die Webseite immer vollständig gerendert vom Server an den Client übertragen wird.
Somit kann die clientseitige Performance ignoriert werden, da alles Daten direkt in dem einen Aufruf bereitgestellt
wird. In dem Skript werden zum einen die Laufzeiten der Webanfragen ermittelt und die kürzeste, die längste und die
durchschnittliche Laufzeit ermittelt. Aufgrund der Speicherprobleme, werden auch die Speicherbenutzung des
\textit{Glassfish}"=Servers vor und nach den Aufrufen ermittelt. Zum Schluss werden noch die Log"=Dateien des 
\textit{PostgreSQL}"=Servers über das Tool \textit{pgBadger} analysiert und als Bericht aufbereitet.

Um die Netzwerklatenz ignorieren zu können, wird das Skript auf dem gleichen Computer aufgerufen, auf dem der Webserver
gestartet wurde. Das zugehörige Script ist im Anhang \ref{ap:timing} zu finden.