In der heutigen Welt der Softwareentwicklung steht der Monorepo-Ansatz immer öfter im Mittelpunkt von Diskussionen, wenn es darum geht, wie Unternehmen ihre Codebasis organisieren und ihre Entwicklungsteams effizienter machen können. Das Konzept eines einzelnen, zentralen Repositorys für alle Projekte bietet viele Vorteile, bringt gleichzeitig aber auch Herausforderungen mit sich, die es zu meistern gilt, um langfristig produktiv arbeiten zu können. Gerade wenn man sich an Vorbilder wie Google, Meta oder Uber orientiert, die riesige Monorepos mit hunderten von Entwicklerinnen und Entwicklern pflegen, sollte man die eigenen Erwartungen realistisch halten und einen Weg finden, der an die jeweilige Organisationsgröße und Kultur angepasst ist. Die wichtigste Voraussetzung, bevor man überhaupt den Schritt zum Monorepo wagt, ist ein klares Verständnis darüber, warum das Unternehmen diesen Weg einschlagen möchte. Oft stehen hinter der Entscheidung Wünsche nach mehr Konsistenz, einer besseren Zusammenarbeit über Teams hinweg und dem Ziel, mit gemeinsamen Tools und Standards den Entwicklungsprozess zu vereinfachen.
Es geht nicht darum, blind zu kopieren, wie es die großen Tech-Konzerne tun, sondern darum, den eigenen Nutzen zu maximieren, ohne sich von deren enormen Ressourcen und spezialisierten Teams blenden zu lassen. Der zentrale Grundsatz, der bei der Gestaltung aller Prozesse und Tools rund um den Monorepo beachtet werden sollte, ist die Effizienz: Jede Operation, die in Bezug auf den Repository ausgeführt wird, muss möglichst nur von der Änderungen abhängen, nicht von der Gesamtheit des Codes. Dies bedeutet im Prinzip, dass Änderungen schnell erkannt und behandelt werden können, ohne jedes Mal den gesamten Code analysieren zu müssen. Dieser Ansatz ist am Anfang oft nicht gegeben, gerade bei älteren Tools, und das kann bei wachsender Repository-Größe schnell zur Bremse werden. Bei der Quellcodeverwaltung zeigt sich diese Herausforderung besonders deutlich.
Git ist heute der am weitesten verbreitete Standard und funktioniert für die meisten Unternehmen gut, solange das Repository noch überschaubar bleibt. Allerdings ist Git ursprünglich nicht für ein extrem großes Monorepo mit Millionen von Dateien und einer riesigen Änderungshistorie konzipiert worden. Dadurch treten Performanceprobleme auf, etwa bei Befehlen wie „git status“, die langsamer werden, je größer das Repository wird. Um dem entgegenzuwirken, gibt es unterschiedliche Ansätze der großen Konzerne: Microsoft entwickelte zum Beispiel eine eigene Fork von Git, Meta setzte auf eine stark angepasste Version von Mercurial, während Google in Eigenregie ein komplett maßgeschneidertes System einsetzte. Ein gemeinsamer Nenner all dieser Lösungen ist die Möglichkeit, nur einen Teil des gesamten Repositories zu klonen oder zu bearbeiten.
Dies geschieht entweder über Sparse Checkout-Mechanismen, bei denen nur ausgewählte Dateien auf die lokale Maschine synchronisiert werden, oder über virtuelle Dateisysteme, bei denen Dateien erst bei Bedarf und über das Netzwerk geladen werden. Für die meisten kleinen bis mittelgroßen Unternehmen lohnt sich eine solche Komplexität aktuell allerdings noch nicht. Der Fokus sollte zu Beginn auf gutem Umgang mit Git und der Vermeidung von unnötiger Check-ins großer Mengen generierten Codes liegen. Generierter Code, beispielsweise durch Protokoll-Definitionen wie protobuf oder thrift, kann den Umfang des Repositories schnell vervielfachen und somit die Performance aller Quellcode-Operationen negativ beeinflussen. Ein sinnvolles Management hier ist essenziell.
Eine weitere zentrale Komponente des Monorepo-Ökosystems ist das Build-System. Systeme wie Bazel, das auf dem internen Google-Build-Tool Blaze basiert, sind speziell für monolithische Repositories konzipiert und unterstützen mehrere Programmiersprachen, Betriebssysteme und Architekturen. Allerdings sind solche Systeme äußerst komplex und werden in der Regel von speziell dafür eingestellten Teams entwickelt und gewartet. Für die meisten Unternehmen ist es daher ratsamer, sich zunächst auf das Build-System der jeweiligen Hauptprogrammiersprache zu verlassen. Dies erhöht die Konsistenz und vereinfacht die Tool-Integration für Entwickler, zum Beispiel durch nahtlose Unterstützung in der IDE.
Eine wichtige Funktion des Build-Systems in einem Monorepo ist es, effizient zu ermitteln, welche Teile des Codes durch eine Änderung tatsächlich betroffen sind. Dabei soll der Build nur für wirklich geänderte Komponenten und deren Abhängigkeiten ausgeführt werden – nicht für das gesamte Repository. Dieses Prinzip, das sich ebenfalls an der Idee orientiert, dass Operationen zeitlich nur von den Änderungen abhängen sollen, ist ein wesentliches Pfund, das einen produktiven Monorepo ausmacht. Viele Build-Systeme bieten diese Möglichkeit bereits oder erlauben es, eine eigene Logik zu implementieren, die Abhängigkeitsgraphen durchläuft und die entsprechenden Build-Ziele bestimmt. Neben dem Bauen des Codes spielt auch das Testen eine immer größere Rolle – gerade in großen Monorepos mit oftmals zehntausenden Tests ist es nicht praktikabel, bei jeder Änderung alle Tests durchlaufen zu lassen.
Hier muss das Testsystem „intelligenter“ werden und gezielt solche Tests ausführen, die von einer Änderung betroffen sind. Weiterhin ist es sinnvoll, instabile oder sogenannte „flaky“ Tests, die nur sporadisch fehlschlagen, besonders zu behandeln, etwa durch Wiederholungen oder temporäre Quarantäne. Einige moderne Test-Frameworks bieten bereits solche Features, was die Qualitätssicherung auch in großen Codebasen wesentlich effizienter macht. Die Integration von Build- und Testsystem in eine leistungsfähige Continuous-Integration-Umgebung ist das nächste Puzzlestück. In Monorepos übernimmt die CI oft die zusätzliche Rolle, zunächst zu ermitteln, welche Jobs für den jeweiligen Code-Change relevant sind und nur diese auszuführen.
Diese intelligente Job-Steuerung spart Ressourcen und erhöht die Geschwindigkeit, ist aber komplex in der Ausgestaltung. Ein bekanntes Problem in großen Monorepos ist der Merge-Queue-Flaschenhals. Wenn viele Entwickler gleichzeitig Änderungen einreichen, müssen diese in einer Warteschlange geprüft und integriert werden, was zu längeren Wartezeiten und erhöhter Frustration führt. Verschiedene Strategien greifen hier auf unterschiedliche Prioritäten zurück: Es kann auf maximale Korrektheit gesetzt werden und jede Änderung durch umfassende Tests geprüft werden, oder auf schnelles Durchkommen mit einem gewissen Risiko, indem nur eine Auswahl relevanter Tests ausgeführt wird. Ebenfalls verbreitet ist das Batchen mehrerer Änderungen, um sie gemeinsam und damit effizienter zu validieren, was jedoch auch dazu führen kann, dass mehr Entwickler von einem einzelnen Fehler betroffen sind.
Die richtige Balance zu finden, ist eine Herausforderung, die jede Organisation für sich lösen muss. Ein oft unterschätzter Aspekt ist die Abkopplung zwischen Codecommit und dem Deployment. Ein Monorepo ermöglicht zwar atomare Änderungen über alle Komponenten hinweg, die tatsächliche Ausrollung jedoch findet oft asynchron statt. Das bedeutet, dass es möglich ist, einen Service zu verändern und gleichzeitig auch seine Clients, alles in einem einzigen Pull-Request. In der Praxis führen nicht mindestens so viele Releases wie Änderungen zu einem Zeitpunkt, weshalb es zu Situationen kommen kann, in denen inkompatible Versionen parallel laufen.
Dieses Risiko erfordert ein besonderes Augenmerk auf API-Stabilität und Validierungen im CI-Prozess. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein produktiver Monorepo mehr ist als einfach nur ein einzelnes Repository für den gesamten Code. Er ist ein komplexes Ökosystem aus Quellcodeverwaltung, Builds, Tests, CI/CD Prozessen und organisatorischen Entscheidungen. Unternehmen, die diesen Weg gehen, müssen sich auf dauerhafte technische Herausforderungen einstellen und wertvolle Entwicklungsressourcen in maßgeschneiderte Tools und Workflows investieren. Wenn dies gelingt, entsteht jedoch eine einheitliche Grundlage für Zusammenarbeit, verhinderte Code-Duplikation und einen schnelleren Wissensaustausch zwischen Teams, was gerade bei wachsender Unternehmensgröße einen enormen Vorteil bedeutet.
Die Erfahrung zeigt, dass es sich lohnt, diesen Weg zu bestreiten, vorausgesetzt man betrachtet Monorepos nicht als Allheilmittel sondern als Werkzeug, das mit den richtigen Praktiken und der passenden Infrastruktur zu beeindrucken produktiven Ergebnissen führt. Entwicklerproduktivität entsteht nicht automatisch, sondern durch ein langfristiges Commitment an Qualität und Effizienz in der Handhabung des Monorepos – ein Ziel, das durch sorgfältige Planung und kontinuierliche Verbesserung erreichbar ist.
