BRM Delphis VirtualStringTree Fast Infoset. Die Grundlagen auf einen Blick DB2 9.5

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1 Mit CD BRM Delphis VirtualStringTree Microsoft Corporation. Alle Rechte vorbehalten Mai / Juni Schnelleres XML Bessere Performance mit Mathematik mit XSLT 2.0 Transformation in Kreisdiagramme Reporting List & Label 13 im Test Onepoint Deutschland 6,50 Österreich 7,00 Schweiz sfr 13,40 XAML WPF und Die Grundlagen auf einen Blick Ethical Hacking Strategien für Ihre Sicherheit Stimmen aus der LightZone Bildbearbeitung in der Praxis Das bringt der neue Trend CD-Inhalt DB2 9.5 Software Onepoint Project 2007 Open Edition Ext JS Joomla TYPO Drupal 6.1 Große Datenmengen effizient verwalten Testversionen WordPress Plone OpenCMS Bricolage Priotecs IT Demo Builder Light Crafts LightZone 3.5 Datenträger enthält nur Lehr- oder Infoprogramme RIA mit Ext JS 2.0! Ihre Herausforderung: anspruchsvollere Anwendungen, neue Plattformen, weniger Zeit. Meistern Sie diese: durch Zusammenarbeit und Kommunikation. Erreichen Sie all Ihre Ziele mit Visual Studio Team System. Mehr Tipps und Tools unter herausforderungsmeister.de Effektives Projektmanagement Alle Infos auf Seite 3 XAML und WPF DB2 9.5 LightZone XSLT 2.0 Ethical Hacking GUTE PROGRAMMIERER LÖSEN PROBLEME. GROSSARTIGE TEAMS SCHREIBEN GESCHICHTE. Ihr Potenzial. Unser Antrieb. Software, Systems & Development

2 XML Einführung in Schnelleres XML Der Siegeszug von XML ist nicht aufzuhalten. Ob als SOAP-Nachricht, Spring-Konfigurationsfile oder XHTML-Dateien für die Weboberfläche: XML ist überall zu finden und aus der heutigen IT nicht mehr wegzudenken. Aber der größte Nachteil von XML, Ineffizienz, bleibt weiterhin bestehen. Eine effizientere Kodierung für eine höhere Übertragungs- und Verarbeitungsgeschwindigkeit würde aber gleichzeitig andere Vorteile von XML, wie die gute Lesbarkeit für Menschen und Maschinen, zunichte machen. Jedoch überwiegt der Nachteil in manchen Situationen den Vorteil, sodass zumindest für diese Anwendungsfälle eine alternative Lösung gesucht wird. Eine erste Antwort darauf gibt. von Dapeng Wang XML ist einfach zu verstehen und kann nicht nur von Maschinen verarbeitet, sondern auch von Menschen gelesen werden. Daher erfreut sich diese Technologie seit ihrer Entstehung großer Beliebtheit. Aber der Nachteil von XML ist auch offensichtlich: XML stellt keineswegs die effizienteste Form dar, um Daten zu repräsentieren. Auch als Payloadformat für Datenübertragung sind andere binäre Formate weit überlegen. Diese Ineffizienz bezieht sich nicht nur auf die Größe der Datenmenge, die durch die Tags um die eigentlichen Nutzdaten aufgebläht werden, sondern auch auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit. So muss ein XML-Parser bei der Verarbeitung jedes Zeichens im XML- Dokument überprüfen, ob es sich dabei um ein Tag-Element oder eine maskierte Zeichenkette (< für <) handelt. Obwohl diese Nachteile von XML schon lange bekannt sind, wird keine allgemeine Lösung angestrebt, weil man nicht die gute Lesbarkeit und Interoperabilität von XML durch eine effizientere Binärkodierung verlieren möchte. In vielen Situationen wird jedoch die Effizienz einem höheren Stellenwert beigemessen, sodass man sich nach Alternativen umschaut. So wurde schon im Jahr 2000 WML (Wireless Markup Language) für den Datenaustausch mit Handy und mobilen Geräten über das WAP-Protokoll eingeführt. WML wird zwar in XML- Syntax notiert, jedoch für die Übertragung kompiliert oder optimiert, indem die Texte indiziert und in Binärform umgewandelt werden. Dieser Schritt war notwendig, weil die mobilen Geräte nur über eine eingeschränkte Bandbreite und Verarbeitungsressourcen verfügen und eine effiziente Verarbeitung die oberste Priorität in diesem Anwendungsfall hat. Andere Szenarien, die eine derartige Optimierung verlangen, sind z.b. 3D-Grafiken oder Datenaustausch in der Energieindustrie, wo eine sehr große Menge von Fließkommazahlen ausgetauscht wird. Vor diesem Hintergrund haben die Standardisierungsgremien ITU-T (International Telecommunications Union Telecommunication Standardization Sector) und ISO gemeinsam den Standard erarbeitet. Spezifikation spezifiziert ein binäres Kodierungsformat für XML Information Set (Infoset). Es ist an dieser Stelle zu betonen, dass das zugrunde liegende Datenmodell XML Infoset und nicht XML ist. Bei XML Infoset handelt es sich um ein abstraktes Modell, in dem die XML-Bestandteile wie Element, Attribut, Processing-Instructions usw. als Information Items definiert sind. Dieses abstrakte Modell kann in verschiedenen physikalischen Formaten kodiert oder repräsentiert werden, wobei meistens die XML-1.x-Notation (XML 1.0 und XML 1.1) benutzt wird. Aber es ist ebenfalls möglich, dieses abstrakte Modell in anderen Notationen darzustellen wie z.b., MTOM-optimierte MIME-Nachricht oder JSON (JavaScript Object Notation). Daher stellt nichts anderes als eine effizientere Alternative für die XML-1.x-Syntax dar, die letztendlich dasselbe Informationsmodell repräsentiert. Eine Instanz von diesem Fast-Infoset-Format wird analog als Fast- Infoset-Dokument bezeichnet. Ein Fast- Infoset-Dokument ist nicht nur von der Datenmenge her wesentlich kompakter als sein XML-Pendant, sondern lässt sich auch schneller erstellen und verarbeiten. Diese Eigenschaften machen diese Technologie zu einem guten Kandidaten für Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen. Bevor der Kodierungsalgorithmus von näher erläutert wird, folgen zunächst die potenziellen Schwächen von XML sowie die entsprechenden Verbesserungen durch. XML verwendet ein Beginn- und ein End-Tag, um ein Element zu umschließen. Das End-Tag trägt immer denselben Namen wie das Beginn-Tag und ist damit redundant. verzichtet konsequent auf die End-Tags. Sonderzeichen wie <, > und & müssen in XML-1.x-Syntax maskiert werden. Das führt vor allem dazu, dass der Parser Suchen & Ersetzen für solche maskierten Zeichenketten durchführen muss. Bei werden die Sonderzeichen nicht maskiert und identisch wie andere Zeichen behandelt

3 Ein XML-Parser muss bei jedem eingelesen Zeichen überprüfen, ob es sich um ein Sonderelement wie Subelement, Attribut oder Text handelt. Daher kann der Parser nicht einfach ein Block von Zeichen einlesen und ohne Überprüfung weitergeben. fügt die Längeinformation des nächsten Datenblocks vor den eigentlichen Daten in das Dokument ein, sodass der Parser bei der Verarbeitung genau weiß, wie viele Ressourcen er vorbelegen und wie viele Zeichen er ohne Bedenken einlesen kann. Sich wiederholende Textinhalte werden in indiziert. Wenn derselbe Text ein zweites Mal im Infoset auftritt, wird dieser Auftritt durch einen Integer- Wert ersetzt, der auf einen Eintrag in der Indextabelle verweist. Qualifizierte Namen, die aus Namensraum, Präfix und lokalem Namen bestehen, kommen häufig auch mehrfach im Dokument vor und werden daher ebenfalls indiziert. Binärinhalt kann direkt in eingebettet werden, ohne dass er zuvor mit Base64-Kodierung in Text umgewandelt werden muss. Die erstellten Indextabellen können aufbewahrt und in Dokumenten derselben Sprache wiederverwendet werden. Es ist ebenfalls möglich, die Indizierung vorab aus Metainformationen wie Schema-Beschreibung aufzubauen, um die Verarbeitung später noch schneller zu machen. Die Verwendung von Tabellen und Indizierung ist der primäre Mechanismus von, um die Datenmenge zu komprimieren und die Verarbeitung zu Listing 1 Beispiel-XML-Dokument <root> <item> <name>buch</name> <quantity>1</quantity> <item> <name>buch</name> <quantity>10</quantity> </root> XML beschleunigen. Beim Erstellen eines Fast- Infoset-Dokuments überprüft der Serialisierer jedes Textelement zuerst, ob dessen Text bereits im Dokument vorgekommen ist und dementsprechend als Eintrag in der Indextabelle vorliegt. Um diese Überprüfung effizient durchzuführen, verwendet der Serialisierer meistens eine Hashtable für die Indexverwaltung. Ist der Text in der Indextabelle noch nicht vorhanden, wird ein neuer Eintrag in der Tabelle hinzugefügt, der den Text mit dem nächsten freien Index (einem Integer) verknüpft. Stellt dagegen der Serialisierer fest, dass bereits ein Eintrag für den Text existiert, ersetzt der Serialisierer dann jedes weitere Vorkommnis des Texts durch den Index, welcher auf den Eintrag in der Indextabelle verweist. Wird auf der anderen Seite ein Fast-Infoset-Dokument von einem Parser verarbeitet, findet ein analoger Prozess statt. Für jeden Text im Dokument wird ein Eintrag in der Indextabelle angelegt. Wird bei der weiteren Verarbeitung des Dokuments an der Stelle eines Textelements ein Indexverweis gefunden, muss der referenzierte Text bereits zuvor im Dokument aufgetreten sein und dementsprechend an der richtigen Position in der Indextabelle indiziert sein. Dieser Text kann nun durch den Indexverweis aufgelöst und an der ursprünglichen Stelle eingesetzt werden. Dadurch kann das XML Infoset ohne Verlust wieder aufgebaut werden. Um die Indextabelle klein zu halten, werden meistens separate Tabellen für Textinhalte und qualifizierte Namen verwendet. Aber der Indizierungsprozess bleibt in beiden Fällen identisch. Im Folgenden wird der Kodierungsalgorithmus anhand eines Beispieldoku- Listing 2 Fast-Infoset-Dokument {0}<root> {1}<item> {2}<name>{0}Buch</name> {3}<quantity>{1}1</quantity> [1]<> [2]<>[0]</name> [3]<>{2}10</quantity> </root> IMPRESSUM Verlag: Anschrift der Redaktion: Geleitsstraße 14 D Frankfurt am Main Tel. +49 (0) Fax. +49 (0) entwickler-magazin.de Chefredakteur: Masoud Kamali Advisory Board: Holger Flick, Rudolf Jansen, Olaf Monien Redaktion: Nicole Bechtel, Robert Lippert, Michael Seeboerger-Weichselbaum, Michael Seemann, Sonja Waldschuk Autoren dieser Ausgabe: Manu Carus, Dr. Mario Deilmann, Karlheinz Günster, Kai Guschal, Nils M. Holm, Markus Jais, Rudolf Jansen, Markus Hasenbein, Thomas Kaufmann, Veikko Krypczyk, Michael Matzer, Thomas Meinike, Manfred Müller-Späth, Bernd Ott, Thomas Pfister, Frank Pientka, Heinz Axel Pürner, Bruno von Rotz, Michael Seeboerger-Weichselbaum, Ralph Steyer, Dapeng Wang, Tobias Wassermann Chefin vom Dienst: Nicole Bechtel Schlussredaktion: Nicole Bechtel, Katharina Klassen, Frauke Pesch Leiter Grafik/Produktion: Jens Mainz Layout, Titel: Kristin Brockmann, Jessica Demirkaya, Melanie Hahn, Dominique Kalbassi, Jens Mainz, Michel Michiels-Corsten, Katharina Ochsenhirt, Maria Rudi, Patricia Schwesinger CD/DVD-Erstellung: Daniel Zuzek Anzeigenverkauf: Patrik Baumann Tel. +49 (0) Hanno Arens Tel. +49 (0) Linux Enterprise Verlagsbüro Ohm-Schmidt Osmund Schmidt Schneckenburger Str Hannover Tel. +49 (0) Fax: +49 (0) Es gilt die Anzeigenpreisliste Nr. 13 Pressevertrieb: DPV Network GmbH Tel.:+49(0) Druck: PVA, Landau Abo-Service: Tel.: +49 (0) Fax.: +49 (0) entwickler-magazin.de/service Abonnementpreise der Zeitschrift (inkl. 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Für unverlangt eingeschickte Manuskripte, Fotos und Abbildungen keine Gewähr. Alle im verwendeten Markennamen sind in der Regel eingetragene Warenzeichen der entsprechenden Unternehmen oder Organisationen.

4 XML Abb. 1: XML vs. ments illustriert. Es ist zu betonen, dass das Endergebnis in Listing 2 keineswegs mit dem entsprechenden Fast-Infoset- Dokument (welches ein binäres Format ist und nicht als Text dargestellt werden kann) übereinstimmt, sondern lediglich dazu dient, den Algorithmus zu erläutern. In Listing 1 ist ein XML Infoset in XML-Syntax zu sehen, auf das die Fast- Infoset-Kodierung angewandt wird. Das Ergebnis nach der Fast-Infoset-Indizierung wird in Listing 2 gezeigt. Eine Zahlenangabe in geschweifter Klammer bedeutet, dass ein neuer Indexeintrag mit dem dahinter stehenden Text in der Indextabelle angelegt wird, während eine Zahlenangabe in eckiger Klammer einen Indexverweis darstellt. Um zwischen Indizes für qualifizierte Namen und Textinhalte zu unterscheiden, werden die Indizes für qualifizierte Namen in fett und für Texte in kursiv gekennzeichnet. So wird z.b. beim ersten item-element in der Zeile 2 ein neuer Index mit dem Wert 1 (1 mit geschweifter Klammer, fett) angelegt, da zuvor bereits ein Index mit dem Wert 0 für root erzeugt wurde. Als in der Zeile 6 der Name item ein zweites Mal vorkommt, wird er durch einen Indexverweis mit dem Wert 1 (1 in eckiger Klammer, fett) ersetzt. Dementsprechend Index 0 root 1 item Index Text 0 Buch QName 2 name 3 quantity Tabelle 1: Indextabelle für QNames Tabelle 2: Indextabelle für Texte werden die anderen Elementnamen und Texte indiziert. Die beiden Indextabellen für Elementnamen und Texte zeigen Tabelle 1 und 2. verwendet ASN.1 als Notation für die Beschreibung der Datenstruktur. ASN.1 steht für Abstract Syntax Notation.1 und wird seit 20 Jahren entwickelt und vor allem für den Datenaustausch in der Telekommunikationsindustrie erfolgreich eingesetzt. ASN.1 kann wie ABNF (Augmented Backus-Naur Form) oder XML Schema für die Beschreibung der Datenstruktur verwendet werden. Die abstrakte Beschreibungssyntax von ASN.1 kann mithilfe verschiedener Kodierungsregeln in eine konkrete Form umgewandelt werden. So existieren für ASN.1 sowohl eine binäre Kodierung wie DER (Distinguished Encoding Rules), PER (Packed Encoding Rules) als auch eine textuelle Kodierung wie XER (XML Encoding Rules). Es ist zu erwähnen, dass unter der Initiative von Sun Microsystems auch an Fast Web Services gearbeitet wird, das Web Services performanter und effizienter machen soll. Grundlagen von Fast Web Services bilden die beiden Spezifikationen X.693 und X.694. Während X.693 das Ziel hat, ASN.1 als eine Alternative zu XML Schema oder Relax NG für die Beschreibung von XML Infoset zu etablieren, versucht X.694 ein Mapping zwischen XML Schema und ASN.1 zu definieren, sodass Fast-Infoset-Werkzeuge die mit XML Schema beschriebenen Dokumente noch effizienter kodieren können. Die entsprechenden Technologien sowie deren Beziehungen zeigt Abbildung 1. Abb. 2: Benchmark Serialisierung Performance Das Ziel von ist eine effizientere Übertragung und Verarbeitung von XML Infoset. Darin liegt auch der Unterschied zwischen und anderen Optimierungstechnologien. Das Komprimierungsverfahren GZip wird gerne zusammen mit dem HTTP-Protokoll eingesetzt, um die zu übertragende Datenmenge zu minimieren. Dabei beachtet GZip aber die spezielle Struktur von XML-Inhalten nicht und behandelt dementsprechend ein XML-Dokument genauso wie eine Bilddatei oder ein Videostream. Das heißt, dass GZip nur die Datenmenge minimieren, aber keineswegs den Parsing-Vorgang schneller machen kann. Hier liegt auch der Vorteil von Fast Infoset gegenüber GZip, weil durch die Nutzung einer Indextabelle nicht nur die Datenmenge verkleinert, sondern auch die Verarbeitung deutlich vereinfacht und beschleunigt wird. Ein Fast-Infoset- Dokument ist zwar in der Regel sogar größer als eine durch GZip komprimierte Datei, aber wenn man die gesamte Zeit für die Übertragung und Verarbeitung in Betracht zieht, liegt klar im Vorteil. Natürlich lassen sich die beiden Technologien auch problemlos kombinieren, indem ein bereits optimiertes Fast- Infoset-Dokument noch einmal komprimiert wird. Ein weiterer Optimierungsmechanismus im Bereich XML und Web Services heißt MTOM (Message Transmission Optimization Mechanism) sowie die zugrunde liegende XOP-Spezifikation (XML-binary Optimized Packaging). Diese beiden Spezifikationen beschäftigen sich mit der Problematik, wie man Binärdaten effizient in einem XML-Dokument einbetten und übertragen kann, ohne dabei das konzeptionelle XML-Modell zu zerstören. MTOM und XOP bieten aber Listing 3 Fast-Infoset-Dokument mit SAX-API verarbeiten XMLReader saxreader = new SAXDocumentParser(); ContentHandler ch =... saxreader.setcontenthandler(ch); InputStream in = new BufferedInputStream (new FileInputStream(fiDoc)); saxreader.parse(new InputSource(in));

5 XML Abb. 3: Benchmark Parsing nur Optimierung für Binärdaten in einem XML Infoset an, während allgemeiner ausgelegt ist und sowohl für Binär- als auch für Textdaten eingesetzt werden kann. Nachdem die Abgrenzungen zwischen und anderen Technologien geklärt sind, werden als Nächstes ein paar Ergebnisse aus einer Benchmark- Messung gezeigt, die die Performanceverbesserung von belegen sollen. Das Open-Source-Projekt bei java.net hat im Rahmen des Projekts Performancemessungen mit Japex durchgeführt. Dabei stellte sich heraus, dass gegenüber der XML-1.x-Kodierung einen deutlichen Performancevorteil bietet. Das Parsing des Fast-Infoset-Dokuments ist 3 bis 5-fach schneller als das Parsing des XML-Dokuments mit demselben Infoset, während das Serialisieren sogar bis zu 10-fach performanter sein kann. Gleichzeitig nimmt ein Fast-Infoset-Dokument nur % der Größe des entsprechenden XML-Pendants ein. Abbildungen 2, 3 und 4 zeigen jeweils das Listing 4 Fast-Infoset-Dokument mit StAX-API erstellen StAXDocumentSerializer streamwriter = new StAXDocumentSerializer(); staxdocumentserializer.setoutputstream(fidoc); streamwriter.writestartdocument(); streamwriter.writestartelement( item ); streamwriter.writecharacters( Book ); streamwriter.writeendelement(); streamwriter.writeenddocument(); streamwriter.close(); Abb. 4: Benchmark Dokumentgröße Ergebnis für Serialisierung, Parsing und Dokumentgröße eines UBL-(Universal- Business-Language-)Infosets. Für weitere Ergebnisse anderer Dokumenttypen siehe https://fi.dev.java.net/performance. html. API Das Fast Info Project bei java.net bietet Fast-Infoset-Implementierungen für alle drei gängigen Parser-APIs an. Die entsprechenden Klassen für Parser und Serialisierer sind: 1. SAX-API Parser: com.sun.xml.fastinfoset.sax. SAXDocumentParser sax.saxdocumentserializer 2. StAX-API Parser: com.sun.xml.fastinfoset.stax. StAXDocumentParser stax.staxdocumentserializer 3. DOM-API Parser: com.sun.xml.fastinfoset.dom. DOMDocumentParser dom.domdocumentserializer Beispielhaft wird in Listing 3 und 4 gezeigt, wie man mit dem SAX-Parser für ein Dokument verarbeitet bzw. mit dem StaX-Serialisierer für Fast Infoset ein Dokument erstellt. Bis auf die Instanziierung der Reader- bzw. Serializer-Klassen sind die anderen Methoden identisch, wie SAX, StAX und DOM-API. Die Fast-Infoset-Klassen lassen sich auch problemlos in JAXP integrieren. Auch Web Services Frameworks wie Axis2 und Metro bieten bereits Fast-Info- set-unterstützung an. Für Detailinfos wird an dieser Stelle auf die jeweiligen Websites verwiesen (s. Links & Literatur). Schlussbetrachtung bietet gegenüber der XML- 1.x-Kodierung einen deutlichen Performancevorteil und ist daher besonders für Umgebungen mit eingeschränkter Bandbreite und Rechenleistung geeignet. Auch in normalen Umgebungen kann zur Systembeschleunigung eingesetzt werden. Dadurch, dass nicht nur von der Java-Plattform, sondern auch von Microsoft.NET und.net CF unterstützt wird, bleibt das Interoperabilitätsrisiko entsprechend niedrig. Trotzdem handelt es sich bei um eine junge Technologie. Die Binärkodierung zur Effizienzsteigerung hat immer den Verlust des lesbaren Textformats zur Folge, was auch ein Hauptkritikpunkt an darstellt. Daher ist in kurzer Zeit nicht damit zu rechnen, dass XML verdrängt oder ersetzt wird, aber für spezielle Umgebungen mit Sonderanforderungen bietet es eine sinnvolle und performante Alternative. Dapeng Wang ist freiberuflicher Systemarchitekt, Trainer und Buchautor. Sein Schwerpunkt liegt in Design und Implementierung von komplexen Enterprise- Applikationen mit J2EE- und Web- Services-Technologien sowie in der Anwendung von agilen Softwareentwicklungsmethoden. Neben zahlreichen Artikeln im Fachmagazinen hat er zusammen mit anderen Autoren Bücher über Java Web Services publiziert. Er hält regelmäßig Vorträge zu diesen Themen auf verschiedenen Kongressen. Dapeng Wang ist unter zu erreichen. Links & Literatur [1] : java.sun.com/developer/ technicalarticles/xml/fastinfoset/ [2] Project: https://fi.dev.java.net [3] Interoperability Project: https://fi-interop.dev.java.net [4] Fast Web Service: java.sun.com/developer/ technicalarticles/webservices/fastws/ [5] Japex Benchmark Ergebnis: https://fi.dev.java.net/performance.html [6] in Axis2: wso2.org/library/2686 [7] in Metro: java.sun.com/ webservices/docs/2.0/fastinfoset/ fastinfoset1.0.1-manual.html

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