Курсы по Performance
Учебный центр IBS
Учебный центр IBSПохожие курсы
Больше об авторах
Менеджер продукта в Edtech/HR-tech. За более чем 7 лет работы создал и масштабировал цифровые продукты в Edtech (Яндекс Практикум, Сравни Образование, Хабр Карьера). Через карьерные и образовательные продукты обучил и трудоустроил более 30.000 специалистов, а также провел более 1000+ часов менторских консультаций для начинающих специалистов Product менеджеров, Разработчиков и Аналитиков
- Product owner
- Бакалавриат: Менеджмент, Управление персоналом
- Разработка и запуск продукта
- Продуктовая аналитика
- Стратегическое и операционное планирование
- Финансовое планирование, бюджетирование, P&L и расчет юнит-экономики
- HR-менеджмент, обучение и развитие персонала
- Управление персоналом, построение команды
Отзывы об онлайн-курсах по направлению Программирование и IT
Промокоды и акции для направления Программирование и IT
Популярные направления
Популярные курсы Программирования и IT
Бесплатные курсы Программирования и IT
Курсы Программирования и IT с трудоустройством
ТОП онлайн-курсов по Performance
1. JVA-076 Java Advanced II: высокопроизводительная Java
Курс посвящен повышению производительности Java-приложений: выявлению узких мест, подходам и методам для повышения производительности, а также инструментам и библиотекам, позволяющим добиться высокой производительности.
- 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.
- Практика: CPU cache-lines, избыточное логгирование, JMeter.
- 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.
- Практика: переключение с одного GC на другой, JOL-анализ.
- Компиляция Java-кода и исполнение программы:
- JIT-компиляция.
- HotSpot.
- Оптимизации.
- Обобщение.
- Практика: работа с javap, работа с JITWatch.
- 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.
- Практика: анализ размера пула стрингов, TLAB, safepoints.
- Что такое бенчмаркинг?
- Категории бенчмаркинга.
- Введение в JMH.
- API JMH.
- Рекомендации по работе с JMH.
- Обобщение.
- Практика: применение фреймворка JMH + домашнее задание.
- Класс Unsafe: API низкого уровня.
- Демонстрации.
- Эффективные структуры данных.
- Foreign Function and Memory API.
- Практика: работа с Unsafe, FFMA.
- Когда и как профилировать?
- Сэмплинг и инструментация.
- JVisualVM и профилирование.
- 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.
- Практика: профилирование с JMC/JFR, SpringAOP, JMX Agent.
- Инструменты анализа памяти:
- Симптомы утечек памяти.
- Основные причины утечек памяти.
- Поиск и выявление утечек памяти.
- Мягкие, слабые и фантомные ссылки.
- Анализ дампов кучи в IDEA.
- async-profiler для анализа памяти.
- JVisualVM и поиск утечек памяти.
- Анализ утечек памяти в JMC/JFR.
- Практика: выявление утечек через дамп кучи, JVisualVM, JMC/JFR.
2. Проектирование высокопроизводительных приложений и инструменты ИИ
Повысьте производительность ваших систем! Курс для архитекторов и разработчиков, стремящихся создавать быстрые и эффективные приложения. Оптимизация, тестирование и паттерны проектирования.
High-Performance application, High-Load application, High-Availability application. Управление производительностью приложения. Зависимость цены исправления ошибок от стадии обнаружения и стадии внесения. Основные характеристики, описывающие производительность системы. Модель нагрузки на систему.
Формирование нефункциональных требований для высокопроизводительных систем. Работа с противоречиями при формировании требований к производительности. Полнота требований.
Практикум (1 ч): Анализ требований на противоречивость и полноту.
Особенности формирования требования к системам массового обслуживания (СМО).
Атрибуты качества системы. Компромиссы при одновременной работе над несколькими атрибутами качества на примере CAP и PACELC.
Практикум: Разбор принципа балансировки атрибутов качества на примере Amazon Dynamo DB (1 ч). Рассмотрение подходов к гибкому масштабированию системы на примере Amazon Dynamo DB с сохранением контроля над отказоустойчивостью и сохранением константной производительности.
Основные причины потери производительности системы (1 ч). Основные методы повышения производительности системы (1 ч). Принципы горизонтального и вертикального масштабирования систем (0,5 ч).
Практикум (2 ч): Разбор примера масштабирования системы. Преобразование монолитной системы в Map-Reduce. Обзор Map-Reduce. Преобразование Map-Reduce в Lambda-архитектуру для снижения проблем чистой Map-Reduce практики.
Основные классы шаблонов, используемые при построении высокопроизводительных систем: GRASP, Architecture patterns, Application Integration patterns. Примеры практической реализации шаблонов в современных стандартах. Примеры практической реализации шаблонов в современных системах интеграции frameworks разработки.
Основные вопросы кодирования высокопроизводительных систем. Методы оптимизации современных компиляторов и сред выполнения.
Виды тестов, используемые при доказательствах производительности системы. Подготовка к тестированию (составление сценариев и формирование модели нагрузки). Анализ результатов тестирования.
Введение в методологию SPE. История, границы использования. Методика анализа систем с использованием SPE.
Практикум (1 ч): Рассмотрение на практическом примере применения SPE методологии для: Оценки пределов производительности системы, исходя из текущих характеристик аппаратно-программной части; Оценки влияния принимаемых архитектурных решений на производительность системы; Оценки требований к аппаратной части, исходя из поставленных требований по производительности, базируясь на масштабировании текущих процессов системы.
