Java. Продвинутый уровень: высокопроизводительная Java + практика с ИИ

Java. Продвинутый уровень: высокопроизводительная Java + практика с ИИ

4.4

ФорматОнлайн

Длительность40 академ. часов

Объём8 занятий

УровеньПродвинутый

По окончанииУдостоверение о прохождении

Всё для обучения

Как устроено обучение

Практические занятия

Домашние задания

О курсе

Подробнее

Оптимизируйте производительность Java-приложений с низкоуровневыми настройками JVM. Этот курс предназначен для опытных разработчиков, желающих глубоко понять работу JVM и научиться оптимизировать производительность своих приложений. Вы научитесь настраивать сборщики мусора, использовать JIT-компиляцию, проводить бенчмаркинг и работать с низкоуровневым API для управления памятью.В обновленной версии курса вы также узнаете, как использовать современные ИИ-инструменты для автоматического выявления утечек памяти и узких мест в коде. В ходе лабораторного практикума будут задействованы приемы использования Искусственного интеллекта для кодогенерации, рефакторинга, отладки, бенчмаркинга и повышения производительности приложений.

Требования

Что нужно для старта

Опыт разработки на Java от 2 лет.
Базовое понимание принципов работы JVM.
Опыт работы с многопоточностью и знание основных структур данных в Java.
Желателен опыт работы с Spring Boot и Spring Data / JPA

Результат

Что вы получите

Улучшать производительность приложений за счет мониторинга и настройки JVM.
Различать и правильно настраивать сборщики мусора под специфические сценарии.
Понимать, каким образом и через какие параметры JIT-компиляция влияет на производительность.
Работать с флагами JVM и прогнозировать их влияние на поведение приложения.
Проводить бенчмаркинг с использованием JMH и интерпретировать получаемые результаты.
Использовать эффективные структуры данных и работать с памятью вне кучи (off-heap).
Выявлять, анализировать и устранять узкие места производительности.

Аудитория

Для кого этот курс

Разработчик

Содержание

Программа курса

8 занятий

№ТемаЧто внутри

01Методологический подход

• Что стоит за понятием performance?
• Базовые понятия
• Психологические аспекты восприятия
• Теория массового обслуживания (Queuing Theory)
• Категории тестовых метрик
• Влияющие факторы
• Разновидности диагностических тестов
• Рекомендуемые приемы

02Сборщики мусора

• Управление памятью
• Основы сборки мусора
• Настройка сборщиков мусора
• Серийный сборщик мусора
• Параллельный сборщик мусора
• Garbage First GC
• Shenandoah GC
• ZGC
• Epsilon GC
• Сбор метрик СМ
• Подбор сборщика мусора

03JIT-компилятор HotSpot

• Компиляция Java-кода и исполнение программы
• JIT-компиляция HotSpot
• Оптимизации
• Обобщение

04Флаги JVM

• Цели использования и категории флагов JVM
• Распространенные флаги JVM
• Флаги JVM, относящиеся к строке
• Флаги JVM для JIT-компилятора
• Общие флаги JVM для сборщиков мусора
• Флаги JVM для журнала процесса сборки мусора
• Сбор статистики по точкам безопасного состояния
• Флаги JVM для настройки управления памятью
• План настройки JVM

05Сопоставительный анализ (бенчмаркинг) Java с помощью JMH

• Что такое бенчмаркинг?
• Категории бенчмаркинга
• Введение в JMH
• API JMH
• Рекомендации по работе с JMH
• Обобщение

06Нединамическая память и эффективные структуры данных

• Класс Unsafe: API низкого уровня
• Демонстрации
• Эффективные структуры данных
• Foreign Function and Memory API

07Профилирование Java

• Когда и как профилировать?
• Сэмплинг и инструментация
• JVisualVM и профилирования
• Профилирование со Spring AOP
• Профилирование в IDEA
• Java Flight Recorder
• Анализ JFR-логов с помощью JMC
• Кастомизация логгирования в JFR
• Использование Java агентов c JFR
• Программный анализ логов JFR;
• Сбор SQL- и REST-запросов в JFR
• Инструменты управления производительностью приложений

08Мониторинг и анализ данных кучи. Утечки памяти

• Инструменты анализа памяти
• Симптомы утечек памяти
• Основные причины утечек памяти
• Поиск и выявление утечек памяти
• Мягкие, слабые и фантомн.ссылки
• Анализа дампов кучи в IDEA
• async-profiler для анализа памяти
• JVisualVM и поиск утечек памяти
• Анализ утечек памяти в JMC/JFR

01Методологический подход

02Сборщики мусора

03JIT-компилятор HotSpot

• Компиляция Java-кода и исполнение программы
• JIT-компиляция HotSpot
• Оптимизации
• Обобщение

04Флаги JVM

05Сопоставительный анализ (бенчмаркинг) Java с помощью JMH

06Нединамическая память и эффективные структуры данных

• Класс Unsafe: API низкого уровня
• Демонстрации
• Эффективные структуры данных
• Foreign Function and Memory API

07Профилирование Java

08Мониторинг и анализ данных кучи. Утечки памяти

Документ после выпуска

Удостоверение о прохождении

Организатор

Автор курса

IBS Training Center

4.7Нет отзывов

Оценка и обучение ИТ-специалистов по ключевым направлениям разработки программного обеспечения. Курсы от экспертов-практиков по языкам программирования, системному и бизнес-анализу, архитектуре ПО, ручному и автоматизированному тестированию ПО, Big Data и машинному обучению, управлению проектами и Agile. Действует скидка 10% на обучение физических лиц.

Подробнее об авторе

Мнения учеников

Отзывы о курсе

Оставьте отзыв

Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.

Напишите ваш коментарий, не менее 30 символов

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Оставьте заявку

Консультант ответит на вопросы о курсе «Java. Продвинутый уровень: высокопроизводительная Java + практика с ИИ» и поможет разобраться в деталях обучения.

Комментарий ...

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Направления:Java