Alexander Abakumov
15e744da49
- Added comprehensive course structure with 11 modules - Included theoretical content, practical examples, and tasks - Multi-language code examples (Java, Rust, Node.js, Python) - Detailed analysis of architectural approaches and trade-offs - Complete caching strategies documentation - Architecture examples from real-world systems (Twitter, Netflix, Uber) - Structured navigation and learning path - Ready for educational use
Модуль 10: Производительность и оптимизация
Навигация
Описание модуля
Этот модуль посвящен изучению принципов производительности и оптимизации систем. Студенты научатся анализировать производительность, выявлять узкие места, применять различные стратегии оптимизации и планировать ресурсы.
Содержание модуля
1. Основы производительности
- Метрики производительности (Throughput, Latency, Resource Utilization)
- Производительность по уровням (Application, Database, Infrastructure)
- Мониторинг и измерение производительности
2. Профилирование и анализ
- Инструменты профилирования (JProfiler, VisualVM, APM)
- Анализ производительности и узких мест
- Анализ памяти и утечек
3. Оптимизация базы данных
- Оптимизация запросов и индексов
- Connection pooling и batch операции
- Анализ планов выполнения запросов
4. Кэширование
- Стратегии кэширования (Cache-Aside, Write-Through, Write-Behind)
- Многоуровневое кэширование
- Управление кэшем и метрики
5. Оптимизация кода и минификация
- Минификация JavaScript/TypeScript, Java, Rust, Python
- Оптимизация изображений и CSS
- Оптимизация загрузки ресурсов
6. Оптимизация сети
- Connection pooling
- Сжатие HTTP ответов
- Интеграция с CDN
7. Capacity Planning
- Анализ текущей производительности
- Прогнозирование нагрузки
- Планирование ресурсов
8. Performance Testing
- Типы тестов производительности (Load, Stress, Endurance)
- Автоматизация тестов производительности
- Анализ результатов тестирования
9. Практические задания
- Задания по профилированию
- Оптимизация базы данных
- Performance testing
Ключевые компетенции
- Понимание принципов производительности систем
- Умение анализировать и измерять производительность
- Навыки профилирования и выявления узких мест
- Знание стратегий оптимизации на разных уровнях
- Умение планировать ресурсы и capacity planning
- Навыки проведения тестов производительности
Практические задачи
- Профилирование приложения - настройка инструментов профилирования и анализ производительности
- Оптимизация базы данных - анализ и оптимизация медленных запросов
- Performance Testing - создание и проведение тестов производительности
Дополнительные ресурсы
- Инструменты: JProfiler, VisualVM, New Relic, JMeter, Gatling
- Книги: "Java Performance", "High Performance Browser Networking"
- Документация: Spring Boot Performance, JVM Tuning Guide
Критерии оценки
- Понимание метрик производительности (25%)
- Умение использовать инструменты профилирования (25%)
- Навыки оптимизации кода и базы данных (25%)
- Способность планировать ресурсы и проводить тестирование (25%)