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titel: "Legacy-Java modernisieren"
adresse: https://anvil-coder.tech/anwendungsfaelle/legacy-java-modernisieren
beschreibung: "Ein gewachsenes Spring-Projekt auf veralteter Java- und Framework-Version wird in prüfbare Slices zerlegt und Schritt für Schritt auf ein definiertes Zielniveau gehoben."
sprache: de
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Anwendungsfälle

# Legacy-Java modernisieren

Ein gewachsenes Spring-Projekt auf veralteter Java- und Framework-Version wird in prüfbare Slices zerlegt und Schritt für Schritt auf ein definiertes Zielniveau gehoben.

## Fallstudie im Detail

Synthetisches Beispiel — illustrative Größenordnungen, kein Messwert.

Stack-Profil: `java-spring-boot-4-hexagonal` · Datenherkunft: Synthetisches Beispiel, kein Referenzlauf. · Messzeitraum: —

Ein gewachsenes Spring-Projekt läuft auf einer veralteten Java- und Framework-Version. Abhängigkeiten sind über Jahre angehäuft, ein Teil der Tests ist rot oder übersprungen, und die Migration auf ein definiertes Zielniveau wurde wiederholt verschoben, weil sie sich nicht in kleine, prüfbare Schritte zerlegen liess.

**Abgrenzung — nicht automatisiert:** Nicht automatisiert: welches Zielniveau angestrebt wird, bleibt eine vorab getroffene Projektentscheidung. Der Review jedes einzelnen Slices, die Freigabe kritischer Abhängigkeitswechsel und der endgültige Merge-Entscheid liegen durchgehend bei einem Menschen.

### Voraussetzungen

- Repository mit bestehender Build-Konfiguration (Gradle/Maven) und lauffähiger Testsuite als Ausgangspunkt.

- Ein Stack-Profil, das Zielversion und Architekturkonventionen benennt.

- Guardrails, die die verbindlichen Konventionen des Projekts festhalten.

- Freigabe des Ticket-Backlogs durch ein Projektmitglied vor dem ersten Lauf.

### Ablauf

- Ticket im angebundenen Tracker beschreibt das Zielniveau je Modul.

- Der Plan zerlegt die Migration in geordnete, einzeln überprüfbare Slices.

- Jeder Slice ändert einen abgegrenzten Ausschnitt: Abhängigkeit, API-Anpassung oder Testkorrektur.

- Validierung je Slice: Kompilierung, betroffene Tests, statische Analyse.

- Ergebnis geht als Pull Request an das Repository — Review und Merge bleiben beim Menschen.

### Ergebnisartefakte

- Geänderte Dateien und Abhängigkeiten je Slice im Commit-Verlauf nachvollziehbar.

- Testergebnisse und Gate-Status je Slice dokumentiert.

- Ein Pull Request je Slice oder gebündelt, mit Verweis auf das Ticket.

- Offen gebliebene Punkte stehen als eigene Tickets im Backlog, nicht stillschweigend verworfen.

### Kennzahlen

Umfang

**Stories/Tickets**

1

**Slices**

34

**Dateien/Module**

118

Durchsatz

**Validierte Slices**

31

**Wiederholungen**

9

**Menschliche Eingriffe**

6

Qualität

**Ausgeführte Checks**

Compile, Unit Tests, Static Analysis

**Gates bestanden**

5

**Gates fehlgeschlagen**

1

**Restschuld**

Zwei ältere Testklassen decken den neuen Codepfad noch nicht ab; als Ticket zurückgestellt statt stillschweigend entfernt.

Ressourcen — ohne Preis

**Prompt-Tokens**

500000

**Completion-Tokens**

200000

**Cache-Tokens**

750000

**Modell-Aufrufe**

200

**Sandbox-Laufzeit**

90 Minuten

**Modell-/Stack-Kontext**

Java 17 → Java 25, Spring Boot 3 → Spring Boot 4 (Zielprofil java-spring-boot-4-hexagonal).

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Alle Beispiele auf dieser Seite sind zur Veranschaulichung erstellt. Sie sind keine Zusage über Dauer, Qualität oder Kosten eines künftigen eigenen Laufs — die eigenen Zahlen zeigt das Cockpit nach der Anmeldung, im eigenen Tenant-Kontext.

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