Мастер-класс по производительности JVM

Прокачайте навыки диагностики и оптимизации JVM — разберите реальные сбои, освойте анализ дампов и научитесь устранять проблемы производительности так же быстро, как это делает инженер уровня Senior. Курс доступен в записи, а значит вы можете учиться в удобном для себя темпе.

Для кого предназначен этот курс

Инженеры уровня Mid и Senior

Программа разработана для специалистов, которые работают с высоконагруженными Java‑системами и стремятся глубже понять поведение JVM.

• Java‑разработчики и архитекторы: Для тех, кто хочет понимать внутренние механизмы JVM и писать по‑настоящему быстрый, стабильный и масштабируемый код.
• QA Performance‑инженеры: Для тех, кто стремится выявлять проблемные места в приложениях до попадания на продакшен.
• SRE / DevOps‑инженеры: Для тех, кто отвечает за стабильность продакшена и хочет сокращать время диагностики критических инцидентов.

Навыки и результаты обучения

Глубокое понимание JVM

• Архитектура JVM: Потоки, heap, metaspace, native memory, JIT и HotSpot‑оптимизации.
• GC‑механизмы: Алгоритмы, типы сборщиков, анализ пауз и оптимизация под конкретные нагрузки.

Практическая оптимизация

• Настройка сборки мусора: Уменьшение пауз GC, оптимизация throughput и latency.
• Масштабирование приложений: Подходы, которые реально работают при увеличении нагрузки.

Профессиональный анализ данных

• GC logs: Научитесь находить причины резких пауз и ростов задержек.
• Thread dumps: Определение deadlock, contention, long‑running операций.
• Heap dumps: Поиск утечек памяти, анализ состояния объектов и их связей.

Работа с реальными кейсами

• Разбор инцидентов из крупных компаний: Что происходило, почему и как именно было исправлено.
• Шаблоны диагностики: Универсальные подходы, которые применимы в любой JVM‑среде.
• Поиск узких мест: Методики обнаружения «бутылочных горлышек» в коде и инфраструктуре.

Специальный бонус к курсу

Электронная книга на 275 страниц

Вы получите расширенное руководство по JVM, включающее практические рекомендации и эксклюзивные материалы.

• Глубокие разборы: GC, управление памятью, потоками, профилирование и производительность.
• Практические примеры: Кейсы оптимизации из реальных проектов.
• Введение в Chaos Engineering: Как моделировать ошибки для повышения устойчивости систем.