En este capítulo, desarrollarás habilidades esenciales para analizar la eficiencia del software. Aprenderás a evaluar la complejidad temporal y espacial y a comparar el rendimiento de sets, maps y listas. Al finalizar, tendrás una base analítica sólida para evaluar el rendimiento del software y elegir las estructuras de datos adecuadas para tus aplicaciones Java.

Notación Big-O: complejidad temporal

Implementar una aplicación de gestión de contactos

Complejidad temporal en la gestión de contactos

Implementar una aplicación que comprueba el orden

Notación Big-O: complejidad espacial

Encontrar el valor máximo en un array

Complejidad espacial en find max value

Implementar una red social

Estructuras de datos eficientes: Sets y Maps

Implementar un buscador de transacciones duplicadas

Implementación de una aplicación de análisis de texto

Fundamentos del rendimiento del software

Este capítulo te proporciona técnicas clave para medir el rendimiento de aplicaciones Java. Aprenderás a identificar cuellos de botella usando System.nanoTime(), comprender la arquitectura de memoria de la JVM, seguir el uso de memoria y CPU y explorar cómo la recolección de basura y la compilación JIT afectan a la eficiencia de tu código.

Comprender los cuellos de botella de rendimiento

Medir el tiempo de una operación

Comparar el rendimiento de algoritmos de búsqueda

Comprender la arquitectura de memoria de la JVM

Identificar la ubicación en memoria

Implementar un procesamiento de strings eficiente en memoria

Métricas de rendimiento y medición

Seguimiento del uso de memoria

Analizando el tiempo de CPU

Recolección de basura y compilación Just-In-Time (JIT)

Comprender la compilación Just-In-Time (JIT)

Optimizar una aplicación de análisis financiero

Medición del rendimiento del código

En este capítulo, aprenderás a aprovechar el multihilo tanto con objetos Thread como con streams paralelos para procesar operaciones de forma concurrente. También explorarás pools de hilos con ExecutorService y programación asíncrona con CompletableFuture.

Principios básicos de multihilo

Crear hilos en paralelo para el procesamiento

Optimización del procesamiento de imágenes con streams paralelos

Patrones avanzados de subprocesos

Implementar un pool de hilos para procesamiento por lotes

Implementar una canalización asíncrona de procesamiento de datos

Estrategias de caché

Elegir una política de expulsión de caché adecuada

Implementar una caché LRU

Inicialización perezosa y patrones singleton

Implementar inicialización perezosa

Implementar el patrón Singleton

Resumen

Mejorar el rendimiento del código

Este curso te proporciona las habilidades esenciales para analizar y optimizar el rendimiento en aplicaciones empresariales Java. Aprenderás a evaluar la complejidad algorítmica con la notación Big-O, elegir estructuras de datos eficientes y monitorizar métricas clave como CPU, memoria y latencia usando herramientas profesionales. Al explorar el funcionamiento interno de la Java Virtual Machine, la recolección de basura y la compilación Just-In-Time, comprenderás el comportamiento en tiempo de ejecución. El curso también cubre técnicas avanzadas como el multihilo, las operaciones asíncronas y las estrategias de caché, para que puedas crear sistemas Java escalables y de alto rendimiento.

<h2>Comprensión de los fundamentos del rendimiento del código</h2><p>La optimización del rendimiento es una habilidad fundamental para los programadores Java que crean aplicaciones a escala empresarial. Este curso proporciona una base completa sobre técnicas de optimización de código, desde el análisis de la complejidad algorítmica hasta patrones de rendimiento avanzados. Aprenderás enfoques sistemáticos para identificar, medir y optimizar los cuellos de botella del rendimiento en aplicaciones Java.</p><br><h2>Análisis avanzado del rendimiento</h2><p>Comienza con una inmersión profunda en la complejidad algorítmica utilizando la notación Big-O. A través de implementaciones prácticas con colecciones Java, aprenderás a evaluar las compensaciones entre la complejidad temporal y espacial. Dominarás la selección de estructuras de datos adecuadas en función de los requisitos de rendimiento, comprendiendo las implicaciones de elegir entre listas, conjuntos y mapas en diferentes escenarios.</p><br><h2>Optimización del rendimiento de JVM</h2><p>Desarrolla conocimientos especializados sobre el funcionamiento interno de la máquina virtual Java y la medición del rendimiento. Aprende a utilizar herramientas profesionales para supervisar métricas cruciales, como la utilización de la CPU, el consumo de memoria y la latencia. Obtendrás experiencia práctica con los mecanismos de recolección de basura y la compilación Just-In-Time, lo que te permitirá diseñar aplicaciones que aprovechen eficazmente las capacidades de optimización de la JVM.</p><br><h2>Patrones de rendimiento a escala empresarial</h2><p>Explora técnicas avanzadas de optimización esenciales para aplicaciones de alto rendimiento. Domina la programación concurrente con operaciones multihilo y asíncronas, implementa estrategias de almacenamiento en caché eficientes y utiliza patrones de inicialización que mejoran el rendimiento de las aplicaciones. A través de ejemplos prácticos, aprenderás a aplicar estos patrones en situaciones reales.<br>Al finalizar, tendrás los conocimientos técnicos necesarios para analizar el rendimiento de las aplicaciones, implementar estrategias de optimización y diseñar aplicaciones Java de alto rendimiento. Este curso te proporciona las habilidades necesarias para abordar los retos de rendimiento en entornos empresariales y crear sistemas escalables y eficientes.</p>

Input/Output and Streams in Java

Aprende técnicas clave para optimizar Java: eficiencia de algoritmos, ajuste de JVM y multihilo.

Optimizing Code in Java

Aprende técnicas clave para optimizar el rendimiento de Java, desde la eficiencia de los algoritmos hasta el ajuste de la JVM y el multithreading.

Lead Engineer @Wealthyhood

Big-O notation: time complexity

What is time complexity?

Big-O notation

Understanding O(1)

Understanding O(n)

A practical example with quadratic complexity

Why time complexity matters

Let's practice!

Fundamentos del rendimiento del software - Notación Big-O: complejidad temporal

Notación Big-O: complejidad temporal

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