Java Advanced II: высокопроизводительная Java (часть 2)

Павел Козлов и Михаил Соколов из компании IBS разбирают методы глубокой оптимизации Java-приложений, тонкую настройку виртуальной машины JVM и инструменты поиска узких мест в коде.

О курсе

Материал знакомит с инженерными подходами к повышению производительности Java-приложений на уровне исходного кода, системной архитектуры и среды исполнения. Преподаватели подробно рассматривают внутреннее устройство HotSpot, механизмы управления памятью и способы профилирования высоконагруженных систем.

В программе разбираются замеры базовых метрик, тестирование под нагрузкой, взаимодействие с байт-кодом и низкоуровневые возможности платформы. Вы научитесь анализировать сценарии деградации производительности, находить причины утечек памяти, настраивать сборщики мусора под конкретные задачи и проектировать структуры данных для работы вне кучи.

Кому подойдёт

• Разработчикам на Java, стремящимся оптимизировать код и системные ресурсы на уровне JVM.
• Архитекторам Java, проектирующим отказоустойчивые и масштабируемые сервисы с высокой пропускной способностью.

Для успешного освоения программы требуется уверенное владение языком Java.

Темы программы

Материал разбит на десять содержательных блоков, охватывающих полный цикл работы с производительностью:

• Стратегии оптимизации и нагрузочное тестирование с применением инструмента JMeter, архитектурные решения с использованием потоков, очередей и микросервисов.
• Алгоритмы и тюнинг сборщиков мусора: разбор поведения Serial GC, Parallel GC, CMS, G1 и Shenandoah, а также сбор метрик и критерии выбора оптимального GC.
• Особенности JIT-компилятора HotSpot: многослойная компиляция, анализ байт-кода, оптимизация и деоптимизация кода через JITWatch, технологии AOT и возможности GraalVM.
• Категории флагов виртуальной машины JVM: управление памятью, safepoints, буферами TLAB и строками.
• Микробенчмаркинг алгоритмов с помощью фреймворка JMH и разбор нетривиальных сценариев тестирования.
• Работа с памятью вне кучи (off-heap) через методы sun.misc.Unsafe, создание нативных структур данных, примитивные коллекции и Foreign Memory Access API.
• Скорость сериализации данных: сравнительный анализ JSON-библиотек (GSON, Jackson) и двоичных форматов (Protobuf, Kryo, FST), замеры сетевой производительности протоколов HTTP, TCP, RSocket и Netty.
• Практическое профилирование: использование async-profiler, Java VisualVM, Java Flight Recorder (JFR), JDK Mission Control и Glowroot для отслеживания вызовов, SQL-запросов и REST-точек.
• Диагностика кучи и утечек памяти: работа со слабыми и фантомными ссылками, исследование дампов в IntelliJ IDEA, VisualVM и Eclipse Memory Analyzer.
• Кэширование данных: применение Caffeine и EhCache, настройка уровней кэширования для HTTP, сервисов Spring, JPA и Hibernate, учёт процессорного кэша.

Формат

Программа рассчитана на 42 академических часа, распределённых между теоретическими лекциями и практическими работами. Слушатели проводят нагрузочные тесты, исследуют дампы памяти, профилируют сетевые компоненты и выполняют домашнее задание по бенчмаркингу.