In applications where the user interface is the main constituent, duplication of business entities while moving data between application contexts/layers or comparison of business entities between each other to preserve application level data integrity may be needed. In this work the use cases, architecture, performance measurements and rooms for improvement for the Business Entity Framework which provides copy, compare, versioning and undo/redo capabilities to business entities by means of the meta-data defined with a domain specific language is presented.
Kullanıcı arayüzü yoğun uygulamalarda veri; bağlam/katman değişikliği, verinin
merkezi olmaması gibi nedenlerle farklı mantıksal/fiziksel konumlar arasında hareket
edebilir. Verinin hareketi esnasında iş varlıklarının [
İVA temel olarak bir nesnenin kopyasının çıkarılması istenen durumların hepsinde kullanılabilir. Bu durumlar aşağıdaki gibi özetlenebilir. ─ Bağlam değişikliği: Verinin yeniden kullanılabilir olduğu her durumda bir bağlamda saklanan veri diğer bağlamlara aktarılabilir. Örneğin bir radar verisinin Radar Kütüphanesi’nden Plan’a, Plan’dan Senaryo’ya aktarımı bu kapsamda değerlendirilebilir. ─ Katman değişikliği: Verinin birden fazla katmanda farklı kopyalarının bulunması gerektiği durumlarda kullanılabilir. Haberleşme katmanından asenkron olarak başka bir yazılıma gönderilecek nesne bilgilerinin iletilmeden önce kopyasının çıkarılması örnek gösterilebilir. ─ Geri Alma / Tekrar Uygulama: Genellikle kullanıcı arayüzlerinde belirli aralıklarla veya kullanıcı etkileşimi ile kullanıcının üzerinde çalıştığı nesnelerin kopyaları yaratılabilir, daha sonra bu kopyalar üzerinde ileri geri gidilerek nesnenin o anki bilgilerine ulaşabilir. Örnek olarak nesne bilgileri güncellenirken pop-up açılan ekranlar öncesi, ekranda kullanılacak alt bilgilerin, daha sonra kullanıcı pop-up ekranda yaptığı değişiklikleri iptal etmek istediğinde, değişikliklerin geri alınacağı şekilde kopyalarının çıkarılması gösterilebilir. ─ Denetleme Kayıtları Tutulması: Veri üzerinde yapılan değişikliklerin takibi amacıyla kopyalar oluşturulması gerekebilir. Denetleme kayıtları (audit trail) tutulması istenen nesne bilgileri için nesne kaydından “nesne denetleme” kaydına kopyalama yapılması bu kapsamda değerlendirilebilir. ─ Sürümleme: Bir verinin değişik sürümlerinin tutulması amacıyla kopyalar oluşturulması gerekebilir. ─ Anlık Kopya Oluşturma: Başka nesnelere referans verilip ileride nesne değiştiğinde bundan olumsuz etkilenilecek durumlarda referans yerine nesnenin kendisinin kopyası çıkarılarak referans yerine sahiplenme (composition) ilişkisi yaratılması gerekebilir.
Bazı durumlarda daha önce kopyası çıkarılan nesnelerin birbirleri ile karşılaştırılması da gerekebilir. Bu duruma dair örnekler de aşağıda verilmiştir. ─ Bağlamlar arası karşılaştırma: Bağlamlar arası aktarılan veriler bağlamlarda ayrı ayrı güncellenebilecekleri için birbirleri ile karşılaştırılıp yapılan değişiklikler gözlemlenebilir. ─ Sürümler arası karşılaştırma: Bir nesnenin farklı sürümleri arasındaki değişiklikler takip edilmek istenebilir. ─ Anlık kopya oluşturma: Anlık kopya oluşturulan durumlarda anlık kopyanın oluşturulduğu asıl nesne değişikliğe uğradığında, bazen değişikliklerin anlık kopyalara da aktarılması istenebilir, bunun için aktarım öncesi değişikliklerin de gözlemlenmesi gerekir. 3
İVA temel olarak, nesnelerin özelliklerinin (property) ek-bilgiler ve arayüzler ile geliştirme aşamasında etiketlenip, daha sonra nesne hiyerarşisinin, çalışma zamanında yansıtma kullanımı ile özyinelemeli (recursive) olarak, etiketlerde belirtilen bu üst verilerin de yardımıyla, gezilmesi ve kopyalama/karşılaştırma işlemlerinin gerçekleştirilmesi prensibine dayanır.
Etiketleme esnasında kullanılan ek-bilgiler ve arayüzler Şekil 1 ve Şekil 2’de verilmiştir.
Şekil 1. Ek-bilgiler
Şekil 2. Arayüzler
Üst verilerde kullanılan kavramlar aşağıda açıklanmıştır.
─ Alan (Field): İşlemler sırasında bir nesnenin hangi alanlarının
kopyalanacağı/karşılaştırılacağı bilgisi bu ek-bilgi ile sağlanır.
─ İlişki (Relation): Karmaşık tipler arasındaki ilişkileri tanımlamak için kullanılır.
İlişkinin işlemler sırasında göz önüne alınıp alınmayacağını, alınacak ise hangi tür
ilişki olduğu bilgisini gösterir. İlişkiler referans (Reference) ve sahiplenme
(Composition) tipinde olabilir. Referans alanlar kopyalanırken sadece adresleri
kopyalanır, sahiplenilmiş alanlar kopyalanırken alanın kopyası öz-yinelemeli olarak
çıkarılır.
─ Anahtar(Key): Kopyalama/karşılaştırma sırasında hangi verilerin hangileriyle
karşılaştırılacağının belirlenmesi veya kopyalar arasındaki mantıksal bağlantının
sağlanması gibi problemleri çözmek için verileri tekil veya bir bağlam içinde
tanımlayan anahtar alanlara ihtiyaç vardır [
Altyapı ile kullanılması düşünülen sınıfların IEntity arayüzünü gerçeklemeleri gerekmektedir. Bazı üst-verilerin ek-bilgiler ile değil de ara yüzler ile sağlanmasının nedeni yardımcı olarak kullanılacak sınıflarda tip güvenliği (type-safety) sağlamaktır.
Temel yetenekler olan kopyalama, sürümleme, geri alma/tekrar uygulama ve karşılaştırma aşağıda sırası ile açıklanmıştır. ─ Kopyalama: Kopyalanacak nesnenin (kaynak) ilkleyicisi çağrılarak yeni bir nesne yaratılır (hedef), daha sonra kaynak nesnenin kopyalanacak olarak etiketlenmiş tüm özellikleri derinlik-öncelikli (depth-first) şekilde gezilir. Eğer özellik basit (primitive) ise kopyalanarak hedef nesneye aktarılır. Eğer özellik karmaşık bir tipse, özelliğin üst veride yer alan tipine bakılır. Referans tipinde olan ilişkiler için özellik (yani obje referansı) olduğu gibi hedef nesneye aktarılır, sahiplenme tipinde olan ilişkiler için öz-yinelemeli olarak kopyalama işlemi tekrar çağrılır. Özelliğin çoklu nesne (Collection veya Array) tipinde olması durumunda listedeki her eleman için yukarda anlatılan yöntem ayrı ayrı uygulanır. Yaratılan tüm karmaşık tipler hızlı erişim sağlayan bir veri yapısı (hash-map) ile tutulur. Bunun nedeni karmaşık hiyerarşilerde bir nesneye birden fazla referans verilebilmesidir. Karmaşık bir nesne kopyalanmadan önce, bu veri yapısı üzerinden nesnenin daha önce yaratılıp yaratılmadığı kontrol edilir. Bu kontrol tüm durumları kapsamadığı için kopyalama işlemi tamamlandıktan sonra hiyerarşi ikinci bir kez gezilerek referans tipindeki ilişkiler tekrar kontrol edilir. Son olarak veri yapısı içinde yer alan kopyalanmış tüm nesnelerin anahtarları kopyalama tipine göre sıfırlanır. Kopyalamada kullanılan temel sınıflar ve arayüzler Şekil 3’te verilmiştir.
Şekil 3. Kopyalama Temel Arayüzleri ─ Sürümleme: Temel yapı kopyalama ile aynı olmakla birlikte sürümlenen nesnenin sürümü gösteren bir alanı olması gerekir. Sürümlemede kullanılan temel sınıflar ve arayüzler Şekil 4’te verilmiştir. ─ Geri Alma / Tekrarlama: Geri alma / Tekrarlama’nın çalışma mantığında geri alınacak / tekrarlanacak anlık kopyalar (UndoRedoPoint) oluşturmak vardır. Fakat bu işlem yapılırken anlık kopyası oluşturulan nesnenin referansının değişmemesi gerektiğinden anlık kopyalar bir yığın (stack) yapısında tutularak geri alma/tekrarlama işleminde bu yığın yapısından alınan anlık kopyalardan asıl nesneye veriler aktarılır. Geri Alma / Tekrarlamada kullanılan temel sınıflar ve arayüzler Şekil 5’te verilmiştir.
Şekil 5. Geri Alma/Tekrarlama Temel Arayüzleri ─ Karşılaştırma: Karşılaştırılacak nesnelerden kaynak nesnenin karşılaştırılacak olarak etiketlenmiş tüm özellikleri derinlik-öncelikli (depth-first) şekilde gezilir. Primitif özellikler hedef nesne ile direk karşılaştırılır. Karşılaştırma sonucunun farklı olması durumunda alan değişmiş olarak işaretlenerek hızlı erişim sağlayacak bir veri yapısına atılır. Karmaşık nesneler için eğer ilişki tipi referans ise anahtar alanlar karşılaştırılır, ilişki tipinin sahiplenme olması durumunda öz-yinelemeli olarak karşılaştırma işlemi tekrar çağrılır. Özelliğin Collection veya Array tipinde olması durumunda alanlar primitif ise liste indekslerine göre liste elemanları karşılaştırılırlar. Liste elemanlarının karmaşık tipte olması durumunda ise önce listeler üzerinde birbirleri ile karşılaştırılabilecek nesneler anahtar alanlar yardımı ile eşlenir, daha sonra birbirleri ile eşlenmiş nesneler için karşılaştırma işlemi öz-yinelemeli olarak çağrılır. Herhangi bir karşılığı bulunmayan nesneler silinmiş veya eklenmiş olarak işaretlenerek bir veri yapısında tutulur. Karşılaştırma işlemi sonrasında, değişmiş, eklenmiş ve çıkarılmış nesneler ile değişmiş alanlar, veri yapıları içinde belirlenmiştir. İstemciler istedikleri şekillerde bu farkları gösterebilirler, fakat nesneleri karşılıklı olarak ağaç yapısında değişmiş, eklenmiş, çıkarılmış alanları ile gösteren bir Swing bileşeni hazırlanmıştır. Karşılaştırmada kullanılan temel sınıflar ve arayüzler Şekil 6’da verilmiştir.
Şekil 6. Karşılaştırma Temel Arayüzleri ─ Yardımcı fonksiyonlar: Bu işlemlerin altyapı tarafından hızlı bir şekilde yapılabilmesi için üzerinde işlem yapılacak tüm sınıflar kullanılmadan önce analiz edilir ve yardımcı fonksiyonlar bir önbellekte tutulur. Bu önbellek istemcilerin kullanımına da açıktır. Yardımcı fonksiyonlar için kullanılan temel sınıflar ve arayüzler Şekil 7’de verilmiştir.
Kopyalama performansı için derin-kopyalama yöntemleri araştırılmış ve seçilen
kütüphaneler ve yöntemler karşılaştırılmıştır. Seçilen yöntemler ikili sıralama (binary
serialization), XStream kütüphanesi ile XML formatında sıralama, Kryo kütüphanesi
kullanımı ve Java Deep Cloning kütüphanesi kullanımıdır [
İlk önce nispeten basit, tek seviye nesne hiyerarşisi ve 10 adet basit alanı olan Sinyal nesnesi, seçilen yöntemler ile 100 defa kopyalanmıştır. Testler 5’er defa tekrar edilip ortalamaları alınmıştır. Sonuçlar Tablo 1’de verilmiştir.
İVA İkili Sıralama Java Deep Cloning Kütüphanesi Kryo Kütüphanesi XStream ile Sıralama
Süre (ms) 232 226 52 61 520
Tablo 1. - Sinyal Nesnesi 100 kopyası
Daha sonra daha karmaşık, 7 seviye nesne hiyerarşisi, her seviyede 20’den fazla alanı, çoklu nesneleri ve değişik seviyeleri arasında nesne referansları olan Radar nesnesi her bir yöntem ile 100 kez kopyalanmıştır. Testler 5’er defa tekrar edilip ortalamaları alınmıştır. Sonuçlar Tablo 2’de verilmiştir.
Tablo 2. - Radar Nesnesi 100 kopyası
Bu sonuçlara göre İVA performans olarak ikili sıralama yöntemine yakındır. Cloner ve Kryo kütüphaneleri ile olan farkların nedenleri incelendiğinde aşağıdaki sonuçlara ulaşılmıştır.
Kryo ve Cloner kütüphaneleri alanlara erişim için “java.lang.reflect.Field” nesnesini kullanmaktadır. İVA alanlara erişim için alanların set ve get metotlarını “java.lang.reflect.Method” ile kullanmaktadır. İVA nesnelerinde, sonradan-yükleme (lazy-loading) desteği için, “set” ve “get” metotları ile çalışma zorunluluğu olduğu için bu kısımda bir değişiklik yapılamamaktadır. Fakat deneme amaçlı “java.lang.reflect.Field“ kullanımına geçildiğinde Tablo 3’te verilen sonuçlarla karşılaşılmıştır.
İVA İVA (Field tabanlı) İkili Sıralama Java Deep Cloning Kütüphanesi Kryo Kütüphanesi XStream ile Sıralama
Süre (ms) 3331 2620 3353 2337 1158 80909
Tablo 3. - Radar Nesnesi 100 kopya (Field tabanlı İVA ile)
Ayrıca Kryo ve Cloner kütüphaneleri derin-kopyalama mantığında karşılaştıkları tüm karmaşık nesneleri kopyaladıkları için nesne hiyerarşisini ikinci bir kez gezmeye ihtiyaç duymamaktadırlar. İVA karmaşık nesneleri ilişkilerin türüne göre seçimli olarak kopyaladığı için nesne hiyerarşisini ikinci bir kez gezmeye ihtiyaç duymaktadır. Şekil 8’de bu durumlardan birine örnek verilmiştir.
Bütün nesnesi kopyalanırken, Parça1’den kopyalanmaya başlanması durumunda hata oluşmamaktadır. Fakat Parça2’den kopyalanmaya başlanması durumunda Parça2’den referans verilen nesne orijinal Parça1 olarak kalmaktadır. Tüm ilişkilerin sahiplenme olarak kabul edildiği Kryo ve Cloner kütüphanelerinde kopyalama sırası önem arz etmemektedir.
İkinci gezinti mantığı İVA’dan kaldırıldığında Tablo 4’teki sonuçlarla karşılaşılmıştır.
İVA İVA (Field tabanlı) İVA (Field tabanlı + ikinci gezinti iptal) İkili Sıralama Java Deep Cloning Kütüphanesi Kryo Kütüphanesi XStream ile Sıralama
Süre (ms) 3331 2620 1908 Tablo 4. - Radar Nesnesi 100 kopya (Field tabanlı ve ikinci gezintisi iptal edilmiş İVA ile) Görüldüğü gibi bu durumda performans diğer kütüphanelere yaklaşmaktadır. 5
Meta-verilerin ek-bilgiler ve arayüzler ile sağlanması hali hazırdaki POJO’ların (Plain Old Java Object) altyapı ile kullanımını engellemektedir. Arayüzlerle sağlanan üst-veriler ek-bilgilerle sağlanarak ve bu tip üst-verilerle ilgili kontroller tamamen çıkarılarak arayüz bağımlılığı ortadan kaldırılabilir. Daha sonra ek-verilerin XML yapılandırma dosyaları yardımıyla da sağlanabilmesi için bir çalışma yapılabilir. Böylece herhangi bir POJO’nun da altyapı ile kullanımı gerçekleştirilebilir.
Karşılaştırma sırasında birebir aynı olmayan fakat küçük farkları olan alanları ihmal etmek için, karşılaştırılacak alan meta-verilerine “ihmal edilecek fark” verisi eklenebilir.
Karşılaştırılacak ve kopyalanacak alanlar için üst-veriler şu anda statik tanımlanmaktadır. İlerde üst-verilere birden fazla yapılandırma eklenerek veya yazılım arayüzüne üst-verileri çalışma zamanında ezecek şekilde araçlar koyularak daha dinamik bir kullanım sağlanabilir.
Hâlihazırda İVA ek-bilgileri ve ara yüzlerini destekleyen bir varlık ilişkileri modeli
oluşturup ondan otomatik olarak kod üreten GMF tabanlı bir modelleme aracı
bulunmaktadır. Fakat GMF tabanlı bu aracın üzerinde istenildiği şekilde değişiklik yapmak
zaman alıcı ve maliyetli olmaktadır. Daha üst düzey bir kullanıcı deneyimi
oluşturmak, dile yeni eklenecek özellikleri araca daha kolay entegre edebilmek için Sirius
tabanlı yeni bir modelleme aracı geliştirilebilir [
İşlemler şu an için tüm koleksiyonlar için yapılamamaktadır. “Map” arayüzünden türeyen koleksiyonlar için destek eklenmesi planlanmaktadır.
İVA hali hazırda veri tabanı işlemlerini JPA (Java Persistence API) ek-bilgileri ile sağlamaktadır. JPA oldukça olgun bir API olduğu için veri-tabanı işlemleri ile ilgili dile eklenti yapılması düşünülmemektedir, fakat doğrulama (validation) ve kullanıcı arayüzüne bağlama (binding) ile ilgili meta-verilerin dile eklenmesi çalışmalarına devam edilmektedir. Böylece İVA ile nesneler veri tabanından kullanıcı arayüzüne kadar tüm katmanlarda kullanılabilecektir. 6
Hareketli verilerin bağlamlar/katmanlar arasında çoklanmalarına ve/veya uygulama seviyesinde veri bütünlüğünü sağlamak için birbirleri ile karşılaştırılmalarına ihtiyaç duyulmaktadır. Makalede İVA’nın hareketli verilerin değişik senaryolar için kopyalanma ve karşılaştırılma gereklerini nasıl karşıladığı, hali hazırda bulunan kütüphanelerden farkları ve bu kütüphanelere yönelik performans karşılaştırılmaları verilmiştir. İVA aktif olarak kullanıldığı uygulamaların değişik katmanlarında iş varlıklarının tekrar kullanımını sağlayıp, bazı sık kullanılan işlemleri otomatik hale getirdiğinden, yazılım geliştirmeye olumlu yönde katkı sağlamaktadır. İVA’nın geliştirilecek yönleri / eklenecek yetenekleri ile beraber yeni projeler kapsamında da kullanılması düşünülmektedir.