Java高级使用技巧及性能调优

Ink Zhou 查看讲师

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

现就职于一家大型互联网公司，8年软件系统开发经验，对Spring Cloud、微服务、持续集成、持续交付、容器生态圈常用组件均有涉猎。

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课程简介

在企业级Java项目规模化、高并发、高可用的发展趋势下，传统基础CRUD开发模式已无法满足复杂业务系统的生产要求。当下多数Java开发者普遍存在技术体系碎片化、底层原理认知薄弱、性能排查能力不足、框架运用流于表面等问题，面对线上CPU飙高、内存溢出、GC频繁、并发阻塞、批处理任务卡顿等疑难问题，难以快速定位根源、高效解决故障。

同时，行业数字化转型加速推进，自研定制框架大规模落地、AI技术深度融入开发测试全流程，成为企业技术迭代的核心趋势。原生SpringBatch等开源框架在企业实际业务场景中存在适配短板、兼容性问题与性能瓶颈，自研框架的规范治理、迭代运维、故障处理成为技术团队的核心刚需。此外，AI辅助开发、智能测试、场景化业务赋能的普及，也对Java开发者的综合技术能力提出了全新要求。

本课程深度拆解Spring生态及自研SpringBatch框架，从框架底层原理、行业通用落地方案、线上高频问题排查、自研框架设计规范、版本管理、日志监控、异常治理等维度，全方位拆解企业自研框架的落地实战经验，拆解行业通用解决方案与避坑技巧。同时，独立设置AI辅助开发测试专项模块，系统讲解AI技术在Java开发、单元测试、集成测试中的应用场景、落地方法、质量提升策略，以及AI与行业业务融合的实战场景，依托真实企业案例、行业实战问题，帮助学员构建从底层原理、代码优化、JVM调优、框架深耕到AI赋能的完整高阶技术体系，具备独立解决线上复杂性能问题、运维自研框架、智能化开发测试的综合能力。

课程收益

1、帮助学员深入理解JVM、并发编程核心原理，掌握多版本JDK特性与高性能编码优化技巧。

2、帮助学员掌握全链路性能排查调优方法，吃透SpringBatch自研框架运维与落地实战方案。

3、帮助学员了解AI开发测试应用场景，学会智能提效方法，构建完整高阶技术体系。

受众人群

Java后端开发工程师、批处理框架运维开发工程师、性能优化攻坚工程师、软件测试工程师、技术骨干与高级研发、项目技术负责人及架构师及其他各类Java研发及技术管理人员或对其感兴趣的人员

课程周期

1天（6H）

课程大纲

标题	授课内容
一、JVM 内部机制	1、JVM架构 2、类加载机制 3、字节码与类文件结构 4、运行时数据区（堆、栈、方法区等） 5、垃圾回收机制（GC算法、GC日志分析）
二、性能调优	1、性能调优的基本原则 2、JVM参数调优 (1) 堆内存设置（-Xms, -Xmx） (2) 新生代与老年代设置（-Xmn, -XX:NewRatio） (3) GC算法选择（Serial, Parallel, CMS, G1, ZGC, Shenandoah） 3、垃圾回收日志分析 (1) 使用jstat,jmap,jhat,jconsole,visualvm 等工具 4、CPU和内存性能分析 (1) 使用 top, htop, vmstat, iostat, strace 等系统工具 (2) 使用 JProfiler, YourKit, VisualVM 等性能分析工具
三、并发编程	1、线程与线程池 2、同步机制（synchronized, volatile, ReentrantLock, Semaphore, CountDownLatch, CyclicBarrier） 3、并发集合（ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList） 4、AQS（AbstractQueuedSynchronizer） 5、并发设计模式（生产者-消费者模式、工作窃取模式） 6、并发编程的最佳实践
四、框架	1、Spring框架及其生态（Spring Boot, Spring Cloud）简介 2、SpringBatch批处理框架原理以及行业最佳的实践方案和碰到的问题（重点） 3、自研框架的设计原则、异常处理、版本管理、版本发布、日志监控、文档描述等
五、AI辅助开发测试	1、AI辅助开发测试的现状和应用场景以及常见的开发工具 2、如何提高AI辅助开发的质量，如何提高AI单元测试、集成测试的覆盖率 3、AI辅助开发测试中的常见问题以及解决方法
六、高效编码技巧	1、代码优化技巧 (1) 循环优化 (2) 避免不必要的对象创建 (3) 使用缓存 2、字符串处理优化 3、数组与集合的高效使用 4、I/O操作优化 5、数据库访问优化（JDBC, ORM框架如Hibernate） 6、Stream流式写法 7、Java 响应式编程 8、新版本JDK的新特性与优势