Polling in der Informatik: einfach erklärt

Was ist Polling? Kurz erklärt

Polling ist das zyklische Abfragen von Zuständen in Hard- oder Software, um Änderungen zu erkennen. Du fragst also regelmäßig eine Quelle: „Hat sich was getan?“ – und reagierst erst, wenn die Antwort Ja lautet. Das ist simpel, berechenbar und oft schnell genug. Es kostet aber Ressourcen, weil du auch dann prüfst, wenn nichts passiert. Im Gegensatz dazu melden Interrupts Ereignisse sofort, ohne dass du nachfragen musst.

Wie funktioniert Polling technisch?

Beim Polling arbeitest du mit einer Schleife, die Datenquellen (Register, Sockets, Endpunkte) in einem festen oder dynamischen Takt überprüft. Der Takt bestimmt Latenz und Last: häufiger prüfen heißt schneller reagieren, aber mehr CPU/Energie verbrauchen. Selten prüfen spart Ressourcen, riskiert aber verpasste Signale und größere Verzögerungen. Die Kunst ist, das Intervall an die Signalcharakteristik, Reaktionsziele und Systemgrenzen anzupassen.

Zyklisches Abfragen in der Schleife (Busy Waiting vs. getaktet)

Beim Busy Waiting läuft die Schleife ohne Pause. Das ist maximal reaktiv, aber frisst CPU-Zeit, heizt Laptops und leert Akkus. Getaktetes Polling setzt zwischen Abfragen Pausen per Sleep/Yield/Timer. So bleibt das System responsiv und effizienter. In Embedded-Setups übernimmst du das Timing mit Hardware-Timern, im OS helfen Sleep oder Nichtblockierende IO. Busy Waiting lohnt sich nur bei extrem kurzen Fenstern, in denen ein Ereignis sonst verpasst würde, oder in harter Low-Latency-Logik auf isolierten Kernen.

Polling-Intervalle: Latenz, Last und Abtastrate

Das Polling-Intervall ist dein Hebel. Kleinere Intervalle senken Latenz, erhöhen Last; größere Intervalle sparen Energie, riskieren aber Drops. Denk an die Abtastrate: Wenn ein Taster prellt oder ein Sensor Spitzen liefert, musst du schneller abtasten als die Ereignisdauer – sonst siehst du nur ein Flackern. Neben der gewünschten Reaktionszeit zählt auch die Jitter-Toleranz: harte Echtzeit verlangt enge Intervalle oder Hardwarehilfe, weiche Echtzeit verkraftet Schwankungen. Im Netzwerk bestimmt zusätzlich die Round-Trip-Zeit und Serverlast, ob enges Polling sinnvoll ist.

Typische Anwendungsfälle

Polling ist überall dort verbreitet, wo Einfachheit und Vorhersagbarkeit wichtiger sind als maximale Effizienz – oder wo Interrupts schlicht fehlen. In Microcontrollern ist es oft der Default, im Web dient es als Fallback, in Monitoring-Stacks für periodische Health-Checks.

Embedded: Taster, Sensoren, Timer

In kleinen MCUs fragst du Tasterzustände, ADC-Werte oder Peripherie-Flags in der Main-Loop ab. Ein einfacher Timer-Tick setzt den Rhythmus. Wichtig sind Entprellung von Tastern, das Batchen von Messungen und ggf. ein Sleep zwischen Zyklen, damit der Controller Energie spart. Für sehr schnelle Signale sammelst du Werte in Puffern (Ringbuffer) und wertest im nächsten Poll-Run aus.

Netzwerk/IT: HMI, Monitoring, Long Polling im Web

HMIs und SCADA lesen in festen Zyklen Register und Status – deterministisch und gut planbar. In IT-Monitoring (SNMP, HTTP, Prometheus) ist Polling Standard: Du bekommst regelmÄßige Metriken und erkennst Trends. Im Web nutzt Long Polling eine offene Verbindung: Der Server antwortet erst, wenn es etwas Neues gibt oder ein Timeout erreicht ist. Das reduziert Latenz gegenüber klassischem Kurztakt-Polling und senkt Requests, bleibt aber Push-Alternativen wie WebSockets oft unterlegen.

Vorteile und Nachteile von Polling

Polling ist ein Werkzeug: Setzt du es passend ein, ist es robust. Übertreibst du, bezahlt dein System mit Last und Latenz.

Wann Polling sinnvoll ist

Polling passt, wenn du einfache Logik hast, wenige Quellen abfragen musst, die Ereignisse länger dauern oder der Reaktionsanspruch moderat ist. Auch wenn keine Interrupts verfügbar sind, du Debugbarkeit schätzt oder deterministische Zyklen brauchst (z. B. Safety-Checks), ist Polling eine gute Wahl. In verteilten Systemen ist Polling nützlich, wenn Firewalls/Proxies Push blockieren.

Grenzen: CPU-Last, Energie, verpasste Ereignisse

Enge Intervalle verursachen CPU- und Energieverbrauch. Zu weite Intervalle erhöhen Latenz und verfehlen kurze Pulse. Bei vielen Quellen skaliert Polling schlecht, weil du jeden Kanal prüfen musst. Im Netzwerk steigt Overhead: mehr Requests, mehr Verbindungen, mehr Logs. Außerdem kann Jitter in nicht-echtzeitfähigen OS zu ungleichmäßigen Pollzeiten führen.

Alternativen zu Polling

Wenn die Nachteile überwiegen, bieten asynchrone oder eventgetriebene Ansätze oft bessere Effizienz.

Interrupts und Ereignissteuerung (Callbacks)

Interrupts melden Ereignisse sofort. Die CPU schläft, bis etwas passiert, und springt in eine ISR (Interrupt Service Routine). In High-Level-Software sind das Callbacks, Event Loops oder Observer. Vorteil: geringe Latenz bei günstiger Energieeffizienz. Nachteil: Komplexer, potenziell schwerer testbar, und ISRs müssen extrem kurz sein, sonst verhakst du dich. Für sehr häufige Events können Interrupt-Stürme ebenfalls teuer sein – dann hilft Pufferung plus nachgelagerte Verarbeitung.

Push/Pull, Schedulers und RTOS-Mechanismen

Im Netzwerk sind WebSockets, Server-Sent Events und MQTT echte Push-Modelle. In Embedded/RTOS nutzt du Scheduler-Ticks, Queues, Semaphoren und Event Flags. So blockiert ein Task bis zum Ereignis, statt zu schleifen. Pull (Polling) bleibt für Health-Checks wichtig, aber Push transportiert Änderungen effizienter. Schedulers in RTOS geben Prioritäten, sodass zeitkritische Tasks nicht verhungern.

Best Practices: So pollst du effizient

Gutes Polling ist kein Zufall, sondern Timing-Handwerk. Plane Intervalle, puffere klug und messe, ob die Theorie hält.

Backoff-Strategien, Sleep/Yield, Entprellung

Starte mit einem konservativen Intervall und passe es dynamisch. Bei Inaktivität vergrößerst du das Intervall, bei Aktivität verkleinerst du es. Nutze Sleep oder Yield, um der CPU Luft zu verschaffen. Entprelle Taster per Zeitfenster oder Mittelung, damit kurze Störspitzen nicht als echte Events durchgehen. In Netzwerken hilft Exponential Backoff bei Fehlern, um Thundering Herds zu vermeiden. Bündle Abfragen in einem Zeitfenster, statt jede Quelle einzeln zu kitzeln.

Messung und Optimierung von Pollzeit

Miss die reale Pollzeit, nicht nur den Sollwert. Logge Start/Ende der Schleife, erfasse Latenz vom Ereignis bis zur Erkennung, und tracke Ausreißer. Eine kleine Telemetrie (z. B. P99-Latenz, CPU-Last, Drop-Rate, Energieaufnahme) zeigt Engpässe. Optimieren kannst du mit weniger Arbeit pro Zyklus, IO-Batching, Lock-Minimierung, Cache-freundlichen Datenstrukturen und Priorisierung (kritische Checks zuerst, seltene später). Wenn die Zahlen nicht stimmen, ist es Zeit für Push oder Interrupts.

Extra-Tipp: Adaptive Polling per Ereignis-Hinweis

Kombiniere passive Hinweise mit aktiven Zyklen. Ein „Wake-Hint“ (z. B. ein Low-Priority-Flag, ein günstiger GPIO-Change, ein Heartbeat im Netzwerk) sagt dir: „Schau jetzt genauer hin.“ Du pollst grob in Ruhephasen und ziehst das Intervall bei Hinweisen zusammen. Ergebnis: niedrige Grundlast, schnelle Reaktion im Bedarfsfall. In APIs kann das ein leichter Status-Endpoint sein, der nur „geändert seit T“ zurückgibt – billig zu prüfen, aber wertvoll als Trigger.

Extra-Tipp: Hybrid-Design Polling + Interrupt

Ein bewährter Kompromiss: Interrupts wecken, Polling verarbeitet. Der Interrupt setzt nur ein Flag oder legt Daten in eine Queue, die Hauptschleife liest und verarbeitet in Ruhe. Das spart Energie, hält die ISR schlank und bewahrt die Einfachheit der Main-Loop. Für seltene, kritische Ereignisse (Alarm) nimmst du Interrupts; für periodische Zustände (Temperatur) bleibst du beim Polling. So bekommst du das Beste aus beiden Welten.

FAQ: Häufige Fragen zu Polling

Was bedeutet Polling in der Informatik?

Polling ist das zyklische Abfragen von Hard- oder Softwarezuständen, um Änderungen zu erkennen.

Worin liegt der Unterschied zwischen Polling und Interrupts?

Polling fragt aktiv in Intervallen ab, Interrupts melden Ereignisse sofort und ressourcenschonend.

Was ist die Pollzeit?

Die Pollzeit ist das Intervall bzw. der Zyklus, in dem Datenquellen wiederholt abgefragt werden.

Wann ist Polling sinnvoll?

Bei wenigen, schnellen Quellen, einfacher Logik oder wenn keine Interrupts/Ereignisse verfügbar sind.

Welche Nachteile hat Polling?

Höhere CPU-Last, potenziell höhere Latenz und Risiko, kurze Ereignisse zu verpassen.

Wie wähle ich das richtige Polling-Intervall?

Am Bedarf ausrichten: gewünschte Reaktionszeit, Systemlast, Signalcharakteristik und Energiebudget.

Was ist Long Polling im Web?

Der Server hält Anfragen offen und antwortet erst bei Ereignis oder Timeout, um Latenz und Last zu senken.

Wie reduziere ich die Last beim Polling?

Mit Sleep/Yield zwischen Abfragen, adaptiven Intervallen und Bündelung mehrerer Checks.

Kann ich Polling und Interrupts kombinieren?

Ja, ein Hybrid nutzt Interrupts für kritische Ereignisse und Polling für Statusprüfungen.

Wie verhindere ich verpasste Signale beim Polling?

Mit Entprellung, Puffern, kürzeren Intervallen oder Ereignis-/Interrupt-gestütztem Design.