JAVA PERFORMANS VE JVM EĞİTİMİ

Java uygulamalarında performans yalnızca “hız” değil; gecikme, kaynak tüketimi ve kararlılık gibi metriklerin birlikte yönetilmesidir. Bu eğitimde JVM çalışma mantığını derinlemesine ele alır, performans sorunlarının kök nedenlerini sistematik biçimde bulmayı ve ölçülebilir iyileştirmeler yapmayı öğrenirsiniz.

Gerçek senaryolar üzerinden profilleme, GC analizi, thread ve memory sorunları, hotspot davranışları ve caching stratejileri çalışılır. Ekip, aynı dili konuşan bir performans yaklaşımı kazanır; üretimde daha az sürpriz, daha öngörülebilir kapasite ve daha güvenli sürüm çıkışları hedeflenir.

Katılımcı Profili

Bu eğitim, Java tabanlı sistemlerde performans sorumluluğu olan ve ölçüm temelli iyileştirme yapmak isteyen ekipler için tasarlanmıştır.

Backend geliştiriciler: JVM odaklı optimizasyon pratiği kazanır
Platform mühendisleri: Çalışma zamanı ayarlarını doğru yönetir
SRE ekipleri: Gözlemlenebilirlik ve teşhis akışını güçlendirir
Teknik liderler: Performans hedeflerini ekipçe standartlaştırır
QA mühendisleri: Baseline ve regresyon kontrolleri tasarlar

Ön Gereklilikler

Katılımcıların eğitime maksimum fayda sağlayabilmesi için aşağıdaki temel bilgilerin bulunması önerilir.

Java ile orta seviye geliştirme deneyimi
Temel veri yapıları ve algoritma bilgisi
Linux komut satırı ve temel sistem kavramları
HTTP, concurrency ve thread kavramlarına aşinalık
IDE kullanımı ve log okuma pratiği

Süresi ve Tarihi

Süre: 3 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.

Kazanımlar

Eğitim sonunda ekip, JVM’in kritik davranışlarını ölçerek yorumlayabilir ve performans iyileştirmelerini güvenli şekilde hayata geçirebilir.

JVM bellek modeli ve GC davranışlarını doğru yorumlama
CPU, bellek ve thread darboğazlarını profilleme ile bulma
Latency, throughput ve tail latency metriklerini birlikte yönetme
JFR, JMC ve async-profiler ile tanılama yapma
JMH ile güvenilir mikro benchmark kurgulama
Heap dump analizi ile leak ve churn tespiti yapma
Cache ve pooling kararlarını veriyle doğrulama
Performans regressions için baseline ve alarm yaklaşımı kurma

Java Performans ve JVM Eğitimi Konuları

1. Java Performans ve JVM Eğitimi - Performans Zihniyeti ve Ölçüm Çerçevesi

Performans hedeflerini net metriklerle tanımlama
Latency ve throughput dengesini kurmak için yaklaşım seçimi
Tail latency neden kritiktir ve nasıl iyileştirilir, örneklerle incelenir
Ölçüm gürültüsünü azaltmak için kontrollü test tasarımı
İyileştirme döngüsünü planlamak için basit süreç şablonu

2. Java Performans ve JVM Eğitimi - JVM Temelleri ve Çalışma Zamanı Bileşenleri

HotSpot mimarisini yüksek seviyede konumlandırma
Class loading sürecini anlamak için kritik noktaları inceleme
JIT derleme ve optimizasyonların etkisi çünkü çalışma zamanı değişkendir
Bytecode ve interpreter ilişkisini ölçümle doğrulama
Safepoint kavramını pratikte izlemek için yöntem belirleme
Runtime flag okuma ve etki alanını sınıflandırma

3. CPU Profilleme ve Hotspot Analizi

CPU tüketiminde gerçek darboğazı ayırma
Sampling profiler kullanımı ile hızlı içgörü elde etme
Inlining ve deoptimization etkisi ama sonuçlar bağlama göre değişir
Flame graph okuma pratiği ile odak noktası belirleme
Algoritmik iyileştirmeyi ölçümle doğrulamak için adımlar

4. Thread, Concurrency ve Lock İçgörüleri

Thread dump yorumlama ile kilitlenmeleri teşhis etme
Lock contention kaynaklarını bulmak için ölçüm stratejisi
Context switch artışı ve scheduler etkisi çünkü CPU görünümü yanıltabilir
Thread pool ayarlarını iş yüküne göre uyarlama
Blocking I/O ve async yaklaşımı seçmek için karar noktaları
Deadlock ve livelock senaryolarını sistematik inceleme

5. Bellek Modeli, Heap Yapısı ve Allocation Davranışı

Heap bölgelerini doğru şekilde haritalama
Allocation rate takibi ile churn kaynaklarını bulma
Escape analysis etkisi ve allocation azalması ama her zaman garanti değildir
Object layout ve padding etkisini örneklerle değerlendirme
TLAB davranışını gözlemlemek için pratik metrikler seçme

6. Garbage Collection Temelleri ve Doğru Seçim

GC hedeflerini gecikme ve throughput ile ilişkilendirme
G1 ve ZGC temel farklarını kullanım senaryosuna göre ayırma
Pause time okuma ve tuning ama aşırı ayar riskini yönetmek gerekir
GC loglarını etkinleştirme ve standart formatla toplama
Heap sizing kararını ölçümle desteklemek için yöntem kurma

7. GC Log Analizi ve Tuning Pratikleri

GC loglarından temel KPI çıkarma
Young ve old gen baskısını anlamak için trend analizi
Humongous allocation etkisi ve fragmentation ama kök neden farklı olabilir
Throughput düşüşlerini loglarla ilişkilendirme
Tuning değişikliklerini küçük adımlarla uygulama ve doğrulama
Production değişikliği için güvenli rollout yaklaşımı belirleme

8. Heap Dump ve Memory Leak Teşhisi

Heap dump alma ve saklama stratejisi belirleme
Dominator tree ile şişen nesneleri hızlı tespit etme
Leak mi cache mi ayrımı ama objelerin yaşam süresi incelenmelidir
Retained size yorumlama ile gerçek etkiyi ölçme
Classloader leak belirtilerini sistematik kontrol etme

9. Java Flight Recorder ve JMC ile Üretim Tanılama

JFR event tiplerini doğru seçme
Recording stratejisi ile düşük overhead sağlama
Profiling verisini yorumlama ve aksiyon planı çıkarma çünkü veri çok katmanlıdır
Allocation profiling ile churn noktalarını ortaya çıkarma
Thread ve lock eventleriyle gecikme korelasyonu kurma

10. Async Profiler ve Linux Gözlemleri

Async profiler kurulumu ve temel kullanım
Perf ve top çıktıları ile JVM metriklerini eşleştirme
Kernel kaynaklı gecikmeler ama JVM içi sinyallerle birlikte okunmalıdır
CPU pinning ve cgroup limitlerini doğru yorumlama
NUMA etkisini anlamak için basit kontrol listesi oluşturma

11. Uygulama Seviyesi Performans: I/O, Serialization, Network

JSON ve binary formatların etkisini kıyaslama
HTTP client ayarlarını gecikme hedeflerine göre optimize etme
Connection pooling stratejisi ama timeout yönetimi unutulmamalıdır
Backpressure yaklaşımı ile kuyruk şişmesini önleme
Batching ve streaming kararlarını metriklerle destekleme

12. Gözlemlenebilirlik: Metrics, Tracing ve Log Tasarımı

Önemli metrikleri sade bir setle belirleme
Micrometer ile metrik standardizasyonu sağlama
Distributed tracing kullanımı ve correlation ama maliyeti ölçmek gerekir
Alert kurgusunu noise azaltacak şekilde tasarlama
Log seviyeleri ve örnekleme ile performansı koruma
Dashboard tasarımında karar vermeyi hızlandıracak düzen kurma

13. Benchmarking: JMH ile Doğru Mikro Ölçümler

JMH temel kavramlarını hızlıca kavrama
Warmup ve measurement ayarları ile güvenilir sonuç üretme
Dead code elimination riski ama benchmark tasarımıyla engellenebilir
Parametrik testlerle senaryo kapsamını artırma
Sonuçları raporlama ve regresyon için kayıt standardı oluşturma

14. Üretimde Performans Yönetimi ve Güvenli İyileştirme

Baseline oluşturmak için pratik metrik seçimi
Canary ve gradual rollout ile riski azaltma
Feature flag stratejisi ve geri dönüş planı ama test kapsamı zorunludur
Kapasite planlamayı veriyle desteklemek için basit model kurma
Performans regresyonlarını yakalamak için otomatik kontroller tasarlama

15. Ek Modül: Cache Stratejileri (Caffeine / Redis yaklaşımı)

Cache kullanımı için doğru problem tanımı yapma
Caffeine eviction ve TTL seçeneklerini senaryoya göre seçme
Cache stampede ve consistency ama veri tazeliği planı gerekir
Redis ile read-through ve write-through yaklaşımını kıyaslama
Hit rate ve latency metrikleriyle cache başarısını ölçme
Cache invalidation stratejilerini örneklerle değerlendirme

16. Ek Modül: DB ve ORM Performansına Etki Eden Java Pratikleri

N+1 problemini hızlı tespit etme
Connection pool ayarlarını iş yüküne göre optimize etme
Fetch stratejileri ve batching ama bellek etkisi ölçülmelidir
Query plan okuma ile uygulama kodunu ilişkilendirme
ORM cache katmanlarını doğru kullanmak için karar noktaları belirleme

17. Ek Eğitim: Yük Testi ve Baseline Oluşturma Workshop

Hedef kullanıcı yolculuklarını senaryoya dönüştürme
Yük profili tanımı ile gerçekçi test dağılımı oluşturma
Ramp-up ve steady-state kurgusu ama sistem limitleri izlenmelidir
Sonuçları baseline olarak kaydetme ve karşılaştırma yöntemi belirleme
Regresyon eşiği tanımı ile otomatik uyarı kriteri oluşturma
Rapor formatı ile paydaşlara anlaşılır çıktı üretme

Java Performans ve JVM Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları

JVM performans sorunlarını teşhis ederken hangi araçlar kullanılıyor?

Eğitimde Java Flight Recorder (JFR), Java Mission Control (JMC), async-profiler, thread dump ve heap dump analiz araçları üzerinden ilerlenir. Hangi aracın hangi senaryoda doğru sinyal verdiği ve düşük riskle nasıl uygulanacağı pratik örneklerle gösterilir.

Garbage Collection tuning sürecinde hangi karar noktaları ele alınıyor?

GC hedefleri (pause time ve throughput), heap sizing, allocation davranışı, log okuma ve değişikliklerin ölçüme dayalı doğrulanması çalışılır. G1 ve ZGC gibi seçeneklerin kullanım senaryoları ve tuning riskleri netleştirilir.

CPU ve thread kaynaklı darboğazlar nasıl ayırt ediliyor?

Sampling profilleme, flame graph okuma, lock contention analizi ve thread dump yorumlama birlikte ele alınır. Darboğazın JVM içi mi yoksa OS seviyesinde mi oluştuğu metrik korelasyonu ile ayrıştırılır.

Benchmarking tarafında doğru ölçüm için hangi hatalardan kaçınılıyor?

JMH ile warmup, measurement, fork ve parametrik test kurguları üzerinde durulur. Dead code elimination, JVM optimizasyonları, yanlış senaryo seçimi ve gürültülü ortam gibi hatalar örneklerle gösterilerek güvenilir ölçüm yaklaşımı oluşturulur.

Eğitim içeriğini ihtiyaçlarımıza göre özelleştirebilir misiniz?

Evet. Eğitim öncesinde ihtiyaç analizi yaparak içerik ve örnekleri ekibinize göre uyarlayabiliriz. Modüller eklenebilir, bazı başlıklar derinleştirilebilir veya sadeleştirilebilir.

Eğitim yeri, yöntemi ve sertifikasyon süreci nasıl ilerliyor?

Eğitim online (canlı) veya yerinde gerçekleştirilebilir; tarih ve saatleri ekibinizin uygunluğuna göre planlarız. Program sonunda katılım sertifikası verilir; talep edilirse ölçme-değerlendirme ve raporlama eklenebilir.

VERİ AKADEMİ