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Otimizando o Java nativo da nuvem, 2ª edição

by Benjamin J. Evans, James Gough

March 2025

Intermediate to advanced

496 pages

13h 54m

Portuguese (Portugal, Brazil)

O'Reilly Media, Inc.

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Por que escrevemos este livro?Porque deves ler este livro?A quem se destina este livroO que vais aprenderO que este livro não éConvenções utilizadas neste livroAprendizagem em linha da O'ReillyComo contactar-nosAgradecimentos
Desempenho de Java da forma erradaVisão geral do desempenho de JavaO desempenho como uma ciência experimentalUma taxonomia para o desempenhoRendimentoLatênciaCapacidadeUtilizaçãoEficiênciaEscalabilidadeDegradaçãoCorrelações entre as variáveis observáveisGráficos de desempenho de leituraDesempenho em sistemas CloudResumo
Tipos de testes de desempenhoTeste de latênciaTeste de rendimentoTeste de esforçoTeste de cargaTeste de resistênciaTeste de planeamento de capacidadesTeste de degradaçãoManual de boas práticasDesempenho de cima para baixoCriar um ambiente de testeIdentificação dos requisitos de desempenhoTeste de desempenho como parte do SDLCProblemas específicos de JavaCausas dos antipadrões de desempenhoAborrecimentoPreenchimento do currículoPressão socialFalta de compreensãoProblema mal compreendido/não existenteEstatísticas de desempenho da JVMTipos de errosEstatísticas não normaisInterpretação de estatísticasCorrelação espúriaO problema do chapéu/elefanteVieses cognitivos e testes de desempenhoPensamento reducionistaViés de confirmaçãoNevoeiro da Guerra (Viés de Ação)Viés de riscoResumo
Interpretação e carregamento de classesExecutando BytecodeApresentando o HotSpotApresentando a Compilação Just-in-TimeGestão de memória da JVMThreading e o modelo de memória JavaMonitorização e ferramentas para a JVMImplementações, distribuições e versões de JavaEscolher uma distribuiçãoO ciclo de lançamento de JavaResumo
Apresentamos-te o Mark e o SweepGlossário da recolha de lixoApresentando o tempo de execução do HotSpotRepresentação de objectos em tempo de execuçãoRaízes GCAtribuição e tempo de vidaHipótese Geracional FracaTécnicas de produção de GC no HotSpotAtribuição local de threadColeção HemisféricaO "clássico" HotSpot HeapOs Coleccionadores ParalelosColecções paralelas jovensColecções paralelas antigasSerial e SerialOldLimitações dos colectores paralelosO papel da afetaçãoResumo
Compensações e colectores conectáveisTeoria de GC simultâneaPontos de segurança da JVMMarcação Tri-ColorPonteiros de encaminhamentoG1Disposição e regiões da heap G1G1 ColecçõesG1 Colecções mistasConjuntos de recordaçõesColecções completasSinalizadores de configuração da JVM para G1ShenandoahEvacuação simultâneaSinalizadores de configuração da JVM para o ShenandoahA evolução de ShenandoahZGCEquilibrado (Eclipse OpenJ9)Cabeçalhos de Objetos OpenJ9Grandes matrizes em equilíbrioNUMA e equilibradoColeccionadores de HotSpots de nichoCMSEpsilonResumo
Ciclo de vida de uma aplicação Java tradicionalVisão geral da interpretação de bytecodeIntrodução ao Bytecode da JVMIntérpretes simplesDetalhes específicos do HotSpotCompilação JIT no HotSpotOtimização orientada para o perfilKlass Words, Vtables, and Pointer SwizzlingCompiladores no HotSpotA cache de códigoRegisto de compilação JITAjuste simples de JITEvolução da execução de programas JavaCompilação AOT (Ahead-of-Time)QuarkusGraalVMResumo
Introdução ao hardware modernoMemóriaCaches de memóriaCaraterísticas do processador modernoTradução Buffer LookasidePrevisão de ramificação e execução especulativaModelos de memória de hardwareSistemas operativosO programadorA JVM e o sistema operativoComutadores de contextoUm modelo de sistema simplesUtilizar a CPURecolha de lixoE/SSimpatia mecânicaResumo
Normas Java para a pilha CloudFundação Cloud Native ComputingKubernetesPrometeuOpenTelemetryVirtualizaçãoEscolhendo as máquinas virtuais certasConsiderações sobre virtualizaçãoImagens e contentoresEstrutura da imagemConstruir imagensExecutar contentoresNetwork+Introduzir o exemplo dos animais de combateResumo

Trabalhar localmente com contentoresDocker ComposeInclina-teOrquestração de contentoresImplantaçõesPartilha em cápsulasCiclos de vida de contentores e cápsulasServiçosConectando a serviços no clusterDesafios com contentores e programaçãoTrabalhando com contêineres remotos usando o desenvolvimento "RemocalTécnicas de implementaçãoImplantações azuis/verdesImplantações CanaryArquitetura evolutiva e sinalização de caraterísticasPreocupações específicas de JavaContentores e GCMemória e OOMEsResumo
O quê e o porquê da observabilidadeO que é a observabilidade?Porquê a observabilidade?Os três pilaresMétricasRegistosTraçosOs pilares como fontes de dadosDefinição de perfis - um quarto pilar?Padrões e antipadrões da arquitetura da observabilidadePadrões de arquitetura para métricasInstrumentação manual versus automáticaAntipadrão: Colocar dados em métricasAntipadrão: Abusando de logs correlacionadosDiagnosticando problemas de aplicativos usando a observabilidadeRegressões de desempenhoComponentes instáveisRepartição e "cérebro dividido"Rebanho trovejanteFalha em cascataFalhas compostasFornecedor ou solução OSS?Resumo
Apresentação do micrómetroContadores e registosContadoresMedidoresFiltros para contadoresTemporizadoresResumos de distribuiçãoMétricas de tempo de execuçãoApresentando o Prometheus para desenvolvedores JavaVisão geral da arquitetura do PrometheusUsando o Prometheus com o micrômetroApresentando o OpenTelemetryO que é a OpenTelemetry?Porquê escolher a OTel?OTLPO colecionadorOpenTelemetry Tracing em JavaRastreio manualRastreio automáticoTraços de amostragemMétricas OpenTelemetry em JavaRegistos OpenTelemetry em JavaResumo
Introdução à definição de perfisFerramentas de criação de perfil da GUIVisualVMControlo da Missão JDKAmostragem e viés de segurançaPerfiladores modernosperfPerfil assíncronoGravador de voo JDK (JFR)Aspectos operacionais da definição de perfisUtilizar o JFR como uma ferramenta operacionalCriostato da Red HatPerfil JFR e OTelEscolher um ProfilerPerfil de memóriaPerfil de atribuiçãoHeap DumpsResumo
Introdução ao paralelismoLei de AmdahlConcurrência fundamental em JavaCompreender a JMMCriar bibliotecas de concorrênciaManipuladores de métodos e varAtómica e CASFechaduras e SpinlocksResumo das bibliotecas simultâneasBloqueios em java.util.concurrentBloqueios de leitura/escritaSemáforosColecções simultâneasFechos e barreirasExecutores e abstração de tarefasApresentando a execução assíncronaSeleção de um ExecutorServiceFork/Join e fluxos paralelosTécnicas baseadas em actoresVirtual ThreadsIntrodução ao Virtual ThreadsPadrões de simultaneidade de threads virtuaisResumo
Estruturas de dados distribuídas básicasRelógios, IDs e registos de escrita antecipadaCompromisso de duas fasesSerialização de objectosParticionamento e replicação de dadosTeorema CAPProtocolos de consensoPaxosJangadaExemplos de sistemas distribuídosBase de dados distribuída - CassandraGrelha de dados na memória-InfinispanFluxo de eventos-KafkaMelhorar os animais de combateApresenta Kafka aos animais de combateUm serviço hospitalar simplesUm hospital em atividadeResumo
Novos padrões de concorrênciaConcorrência estruturadaValores com escopoPanamáLeydenImagens, restrições e condensadoresLeyden PremainValhallaConclusões
Introdução à medição do desempenho de baixo nível do JavaIntrodução à JMHNão faças microbenchmark se o puderes evitar (uma história verdadeira)Heurística para saber quando fazer microbenchmarkO Quadro JMHExecução de benchmarks
Distrai-te com o BrilhanteExemplo de comentáriosRealidadeDebateResoluçõesDistrai-te com o simplesExemplo de comentáriosRealidadeDebateResoluçõesAssistente de ajuste de desempenhoExemplo ComentárioRealidadeDebateResoluçõesAfinação pelo folcloreExemplo ComentárioRealidadeDebateResoluçõesO burro da culpaExemplo ComentárioRealidadeDebateResoluçõesNão vês o panorama geralExemplo de comentáriosRealidadeDebateResoluçõesUAT é o meu ambiente de trabalhoExemplo ComentárioRealidadeDebateResoluçõesDados semelhantes aos da produção são difíceisExemplo de comentáriosRealidadeDebateResoluções

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Capítulo 1. Definição de otimização e desempenho

Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com

Otimizar o desempenho de Java (ou de qualquer outro tipo de código) é muitas vezes visto como uma arte obscura . Existe uma mística sobre a análise de desempenho - é normalmente vista como um ofício praticado pelo "hacker solitário, que é torturado e tem um pensamento profundo" (um dos tropos favoritos de Hollywood sobre computadores e as pessoas que os operam). A imagem é a de um único indivíduo que consegue ver profundamente um sistema e encontrar uma solução mágica que faz com que o sistema funcione mais rapidamente.

Esta imagem é frequentemente associada à situação infeliz (mas demasiado comum) em que o desempenho é uma preocupação de segunda classe das equipas de software, o que cria um cenário em que a análise só é feita quando o sistema já está em apuros e precisa de um "herói" do desempenho para o salvar.

A verdade é que a análise de desempenho é uma mistura estranha de empirismo duro e psicologia humana mole. O que importa são, ao mesmo tempo, os números absolutos das métricas observáveis e a forma como os utilizadores finais e as partes interessadas se sentem em relação a elas. A resolução deste aparente paradoxo é o tema do resto deste livro.

Desde a publicação da primeira edição, esta situação só se agravou. À medida que cada vez mais cargas de trabalho se deslocam para a Cloud e os sistemas ...