Immutability
Prinzip, wonach Daten oder Objekte nach ihrer Erstellung nicht mehr verändert werden. Fördert Vorhersagbarkeit, Nebenläufigkeit und Testbarkeit.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Performance-Probleme durch häufige Kopien
- Falsches Vertrauen in Unveränderlichkeit bei externen Systemen
- Fehlende Kompatibilität mit bestehenden APIs
- Nutze unveränderliche Datentypen für Value-Objekte
- Kombiniere Immutability mit Copy-on-Write und Struktur-Sharing
- Messe Speicher- und Latenz-Auswirkungen kontinuierlich
I/O & Ressourcen
- Existierender Systemzustand und Datenmodelle
- Anforderungen an Konsistenz, Audit und Compliance
- Tooling für Versionierung und Persistenz
- Unveränderliche Objekte und Ereignis-Logs
- Verbesserte Testfälle und Reproduktionsmechanismen
- Geklärte API-Verträge für Zustand und Versionen
Beschreibung
Immutability beschreibt den Zustand von Daten oder Objekten, die nach ihrer Erstellung nicht mehr verändert werden können. Das Konzept reduziert Seiteneffekte, vereinfacht Reasoning, erleichtert Nebenläufigkeit und ermöglicht deterministischere Systeme. Es findet Anwendung in Funktionsparadigmen, verteilten Systemen, Versionierungskonzepten und verbessert Testbarkeit und Fehlerdiagnose.
✔Vorteile
- Reduzierte Seiteneffekte
- Einfachere Nebenläufigkeit und Thread-Safety
- Verbesserte Reproduzierbarkeit und Testbarkeit
✖Limitationen
- Erhöhter Speicher- und Kopieraufwand
- Nicht alle Bibliotheken/Sprachen unterstützen Immutability nativ
- Komplexität bei großen, veränderlichen Objekten
Trade-offs
Metriken
- Anzahl unerwarteter Seiteneffekte
Messung seiteneffekt-bezogener Fehler vor und nach Einführung von Immutability.
- Durchschnittlicher Speicherverbrauch pro Anfrage
Vergleich des Speicherbedarfs mit und ohne immutablen Datenverarbeitungen.
- Reproduzierbare Fehlerrate
Anteil von Fehlern, die deterministisch reproduzierbar sind nach Konzeptumsetzung.
Beispiele & Implementierungen
Unveränderliche Value Objects in Java
Verwendung finaler Felder, keine Setter, defensive Kopien für Collections.
Event Sourcing mit unveränderlichen Events
Events werden append-only persistiert; Zustand wird aus Events rekonstruiert.
Immutable Infrastructure Images
Bake-Prozess erzeugt versionierte Images, die im Betrieb nicht verändert werden.
Implementierungsschritte
Bestandsaufnahme mutabler Stellen und Priorisierung nach Risiko.
Design unveränderlicher Datentypen und Migrationstests.
Schrittweise Einführung, Monitoring und Performance-Optimierung.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Legacy-APIs, die mutable Contracts erfordern
- Fehlende Infrastruktur für effiziente Speicherung historischer Versionen
- Unzureichende Tests für Migrationspfade zu Immutability
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Alle Daten im System unnötig versionieren und Speicher explodiert
- Immutability erzwingen, obwohl Performance-Kritische Hotpaths betroffen sind
- Unveränderliche Objekte ohne geeignete Equality/Hash-Implementierungen
Typische Fallen
- Falsche Annahme, dass 'const' in der Sprache echte Unveränderlichkeit bedeutet
- Fehlende defensive Kopien für externe Eingaben
- Unterschätzung von Speicher- und Performance-Kosten
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Limitierte native Unterstützung in manchen Laufzeitumgebungen
- • Bestehende Systeme mit mutablen Verträgen
- • Kosten für zusätzlichen Speicher und Persistenz