Wissenschaftliche Projektarbeit – Internationale Hochschule Duales Studium (IU)
Studiengang: Wirtschaftsinformatik
Ein empirischer Vergleich zwischen dem Enterprise-Framework Spring Boot und dem Mikroframework Spark Java anhand einer vollständigen Handelspartner-Verwaltungsanwendung mit CRUD-Operationen, Finanzverwaltung und responsiver Benutzeroberfläche.
| Metrik | Spring Boot | Spark Java | Differenz |
|---|---|---|---|
| Lines of Code | 996 | 1. 642 | -39% für Spring |
| Direkte Dependencies | 9 | 15 | -40% für Spring |
| SpotBugs Warnungen | 0 | 5 | Spring = 0 Defekte |
| PMD Warnungen | 1 | 1 | Identisch |
Fazit: Spring Boot erforderte 39% weniger Code für identische Funktionalität bei höherer Code-Qualität.
Das Projekt nutzt eine modulare Multi-Module Maven-Struktur mit geteilten Komponenten:
handelspartnern/
├── common-entity/ # Geteilte JPA-Entitäten (TradingPartner, FinancialEntry)
├── common-dto/ # Data Transfer Objects
├── common-template/ # Thymeleaf Templates (UI)
├── spring-web/ # Spring Boot Implementierung (API 1)
└── spark-web/ # Spark Java Implementierung (API 2)
Die zentrale TradingPartner-Entität mit integrierter FinancialOverview:
Entitäten:
TradingPartner– Hauptentität mit Stammdaten, Adressen, KontaktenFinancialEntry– Forderungen (CLAIM) und Verbindlichkeiten (PAYABLE)FinancialOverview– Aggregierte FinanzkennzahlenAddress,Contact– Eingebettete Value Objects
JSON-Serialisierung komplexer Objektstrukturen via JPA-Converter:
@RestController
@RequestMapping("/partners")
public class TradingPartnerController {
@Autowired
private TradingPartnerService service;
@GetMapping
public List<TradingPartnerDto> getAllPartners() {
return service.findAll();
}
@PostMapping
@Transactional
public TradingPartner createPartner(@Valid @RequestBody AddTradingPartnerDto dto) {
return service. createPartner(dto);
}
}Vorteile:
- ✅ Convention over Configuration
- ✅ Automatische Dependency Injection
- ✅ Deklaratives Transaktionsmanagement
- ✅ Integrierte Validierung mit
@Valid
public class TradingPartnerRoutes {
public void registerRoutes() {
get("/partners", (req, res) -> {
try (Session session = sessionFactory.openSession()) {
List<TradingPartner> partners = session
.createQuery("FROM TradingPartner", TradingPartner.class)
.list();
return renderTemplate("partners", partners);
}
});
post("/partners", (req, res) -> {
Transaction tx = null;
try (Session session = sessionFactory.openSession()) {
tx = session.beginTransaction();
// Manuelle Validierung & Persistierung
tx.commit();
}
});
}
}Vorteile:
- ✅ Volle Transparenz über den Ablauf
- ✅ Minimaler Framework-Overhead
- ✅ Schnellere Startzeiten (theoretisch)
| Spring Boot | Spark Java |
|---|---|
|  |  |
- Java 17+
- Maven 3.8+
- Docker (optional, für PostgreSQL)
# Repository klonen
git clone https://github.com/Mert-55/Handelspartnern-Vergleich.git
cd Handelspartnern-Vergleich/handelspartnern
# Datenbank starten (optional)
docker-compose up -d
# Spring Boot Version starten
cd spring-web
mvn spring-boot:run
# → http://localhost:8080
# ODER Spark Java Version starten
cd ../spark-web
mvn exec:java
# → http://localhost:4567Dieses Projekt nutzt GitHub Actions für reproduzierbare Framework-Evaluationen:
| Script | Beschreibung |
|---|---|
performance-baseline.sh |
Cold/Warm Build-Zeiten, JAR-Größen |
[dev-time-tracker.sh](scripts/dev-time-tracker. sh) |
Entwicklungszeit-Erfassung |
metrics-dashboard.sh |
Aggregierte Vergleichsanalysen |
automated-screenshots.sh |
UI-Dokumentation |
Mehr Details zur Forschungsinfrastruktur: RESEARCH-INFRASTRUCTURE.md
Beide Implementierungen teilen sich identische Thymeleaf-Templates mit modernem, responsivem Design:
- 📋 Dashboard mit Filter- und Suchfunktion
- 🏢 Partner-Verwaltung (CRUD)
- 💰 Finanzverwaltung (Forderungen & Verbindlichkeiten)
- 📊 Automatische Saldo-Berechnung
- 📤 CSV-Export (nur Spring Boot)
| PartnerType | PartnerStatus |
|---|---|
SUPPLIER |
ACTIVE |
CUSTOMER |
PENDING_APPROVAL |
PARTNER |
INACTIVE / SUSPENDED |
Diese Arbeit basiert auf etablierter Forschung:
- Lee & Jung (2006) – Web Framework with Java and XML in Multi-Tiers for Productivity
- Gajewski & Zabierowski (2019) – Analysis and Comparison of Spring/Play Framework Performance
- Curie et al. (2019) – Comparative Analysis on Widely Used Web Frameworks
- Swacha & Kulpa (2023) – Evolution of Popularity of Web Development Frameworks
Die Evaluation folgt empirischen Software-Engineering-Standards:
- Entwicklungsproduktivität – Setup-Zeit, Implementierungsaufwand
- Technische Performance – Build-Zeiten, Speicherverbrauch, Startzeiten
- Code-Qualität – LOC, SpotBugs, PMD-Analyse
- Entwicklererfahrung – Lernkurve, Debugging, Tool-Integration
| Komponente | Spring Boot | Spark Java |
|---|---|---|
| Web Framework | Spring MVC | Spark Java 2.9 |
| Template Engine | Thymeleaf | Thymeleaf |
| ORM | Spring Data JPA | Hibernate (direkt) |
| Connection Pool | HikariCP | HikariCP |
| Datenbank | H2 / PostgreSQL | H2 / PostgreSQL |
| Build Tool | Maven | Maven |
| Code Analyse | SpotBugs, PMD | SpotBugs, PMD |
├── . github/workflows/ # CI/CD Pipelines
├── handelspartnern/
│ ├── common-entity/ # JPA Entities + Converter
│ ├── common-dto/ # Request/Response DTOs
│ ├── common-template/ # Shared Thymeleaf Templates
│ ├── spring-web/ # Spring Boot Application
│ └── spark-web/ # Spark Java Application
├── scripts/ # Benchmark & Metriken Scripts
├── RESEARCH-INFRASTRUCTURE.md
├── SPARK_IMPLEMENTATION_SUMMARY.md
└── README.md
Beiträge sind willkommen! Insbesondere:
- 🔬 Zusätzliche Performance-Benchmarks
- 📊 Erweiterte Metriken-Sammlung
- 🌐 Weitere Framework-Implementierungen (Quarkus, Micronaut, etc.)
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.
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