Dans ce chapitre, vous développerez des compétences clés en analyse de l’efficacité logicielle. Vous apprendrez à évaluer la complexité en temps et en espace et à comparer les performances des sets, maps et listes. À la fin, vous disposerez des bases analytiques pour évaluer la performance d’un logiciel et sélectionner des structures de données adaptées à vos applications Java.

Notation Big-O : complexité temporelle

Implémenter une application de gestion de contacts

Complexité temporelle dans la gestion de contacts

Implémenter une application qui vérifie le tri

Notation Big-O : complexité spatiale

Trouver la valeur maximale dans un tableau

Complexité spatiale dans find max value

Implémenter un réseau social

Structures de données efficaces : Sets et Maps

Implémenter un détecteur de transactions dupliquées

Implémenter une application d’analyse de texte

Fondamentaux de la performance logicielle

Ce chapitre vous donne les techniques essentielles pour mesurer la performance des applications Java. Vous apprendrez à identifier les goulets d’étranglement avec System.nanoTime(), à comprendre l’architecture mémoire de la JVM, à suivre l’utilisation de la mémoire et du CPU, et à explorer l’impact du garbage collection et de la compilation JIT sur l’efficacité de votre code. 

Comprendre les goulets d’étranglement de performance

Mesurer le temps d’exécution

Comparer les performances des algorithmes de recherche

Comprendre l’architecture mémoire de la JVM

Identifier l’emplacement en mémoire

Mettre en œuvre un traitement de chaînes économe en mémoire

Mesures et indicateurs de performance

Suivi de l’utilisation de la mémoire

Analyser le temps CPU

Collecte de déchets et compilation Just-In-Time (JIT)

Comprendre le Just-In-Time (JIT)

Optimiser une application d’analyse financière

Mesurer la performance du code

Dans ce chapitre, vous apprendrez à tirer parti du multi‑threading avec les objets Thread et les flux parallèles pour traiter des opérations en concurrence. Vous explorerez aussi les pools de threads avec ExecutorService et la programmation asynchrone avec CompletableFuture. 

Principes de base du multi‑threading

Créer des threads parallèles pour le traitement

Optimiser le traitement d’images avec des flux parallèles

Modèles avancés de gestion des threads

Mettre en place un pool de threads pour le traitement par lots

Mettre en place un pipeline de traitement de données asynchrone

Stratégies de mise en cache

Choisir une politique d’éviction de cache adaptée

Implémenter un cache LRU

Initialisation paresseuse et patrons de singleton

Mettre en œuvre l’initialisation paresseuse

Implémenter le patron Singleton

Récapitulatif

Améliorer la performance du code

Ce cours donne aux développeurs Java les compétences essentielles pour analyser et optimiser les performances des applications d’entreprise. Vous apprendrez à évaluer la complexité algorithmique avec la notation Big-O, à choisir des structures de données efficaces et à suivre des indicateurs clés comme le CPU, la mémoire et la latence à l’aide d’outils professionnels. En explorant les mécanismes internes de la Java Virtual Machine, le garbage collection et la compilation Just-In-Time, vous comprendrez mieux le comportement à l’exécution. Le cours couvre également des techniques avancées comme le multi‑threading, les opérations asynchrones et les stratégies de mise en cache, afin de concevoir des systèmes Java évolutifs et hautes performances.

<h2>Comprendre les principes fondamentaux de la performance du code</h2><p>L'optimisation des performances est une compétence essentielle pour les développeurs Java qui créent des applications à l'échelle de l'entreprise. Ce cours fournit une base complète sur les techniques d'optimisation du code, de l'analyse de la complexité algorithmique aux modèles de performance avancés. Vous découvrirez des approches systématiques pour identifier, mesurer et optimiser les goulots d'étranglement dans les applications Java.</p><br><h2>Analyse avancée des performances</h2><p>Commencez par une exploration approfondie de la complexité algorithmique à l'aide de la notation Big-O. Grâce à des mises en œuvre pratiques avec les collections Java, vous apprendrez à évaluer les compromis entre complexité temporelle et complexité spatiale. Vous maîtriserez la sélection des structures de données appropriées en fonction des exigences de performance, en comprenant les implications du choix entre les listes, les ensembles et les cartes dans différents scénarios.</p><br><h2>Optimisation des performances de la JVM</h2><p>Développer une expertise dans le fonctionnement interne de la machine virtuelle Java et la mesure des performances. Apprenez à utiliser des outils professionnels pour surveiller les indicateurs clés, notamment l'utilisation du processeur, la consommation de mémoire et la latence. Vous acquerrez une expérience pratique des mécanismes de collecte des déchets et de la compilation Just-In-Time, ce qui vous permettra de concevoir des applications qui exploitent efficacement les capacités d'optimisation de la JVM.</p><br><h2>Modèles de performance à l'échelle de l'entreprise</h2><p>Découvrez les techniques d'optimisation avancées indispensables aux applications hautes performances. Maîtrisez la programmation concurrente avec le multithreading et les opérations asynchrones, mettez en œuvre des stratégies de mise en cache efficaces et utilisez des modèles d'initialisation qui améliorent les performances des applications. Grâce à des exemples concrets, vous apprendrez à appliquer ces modèles dans des scénarios réels.<br>À l'issue de cette formation, vous disposerez de l'expertise technique nécessaire pour analyser les performances des applications, mettre en œuvre des stratégies d'optimisation et concevoir des applications Java hautement performantes. Ce cours vous fournit les compétences nécessaires pour relever les défis liés aux performances dans les environnements d'entreprise et pour créer des systèmes évolutifs et efficaces.</p>

Input/Output and Streams in Java

Apprenez à optimiser Java : efficacité des algorithmes, réglage JVM et multithreading.

Optimiser son code en Java

Découvrez les techniques clés pour optimiser les performances Java, de l'efficacité des algorithmes au réglage de la JVM en passant par le 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!

Fondamentaux de la performance logicielle - Notation Big-O : complexité temporelle

Notation Big-O : complexité temporelle

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