Trong chương này, bạn sẽ phát triển các kỹ năng thiết yếu về phân tích hiệu quả phần mềm. Bạn sẽ học cách đánh giá độ phức tạp thời gian và không gian, và so sánh hiệu năng của set, map, và list. Kết thúc chương, bạn sẽ có nền tảng phân tích để đánh giá hiệu năng phần mềm và chọn cấu trúc dữ liệu phù hợp cho ứng dụng Java của mình.

Ký hiệu Big-O: độ phức tạp thời gian

Xây dựng ứng dụng quản lý liên hệ

Độ phức tạp thời gian trong quản lý danh bạ

Triển khai một ứng dụng kiểm tra sắp xếp

Ký hiệu Big-O: độ phức tạp bộ nhớ

Tìm giá trị lớn nhất trong mảng

Độ phức tạp bộ nhớ trong tìm giá trị lớn nhất

Xây dựng mạng xã hội

Cấu trúc dữ liệu hiệu quả: Set & Map

Cài đặt bộ tìm giao dịch trùng lặp

Triển khai một ứng dụng phân tích văn bản

Những nền tảng về hiệu năng phần mềm

Chương này trang bị cho bạn các kỹ thuật thiết yếu để đo lường hiệu năng ứng dụng Java. Bạn sẽ học cách xác định điểm nghẽn bằng System.nanoTime(), hiểu kiến trúc bộ nhớ của JVM, theo dõi mức sử dụng bộ nhớ và CPU, và khám phá cách garbage collection và biên dịch JIT ảnh hưởng đến hiệu quả mã của bạn.

Hiểu các nút thắt hiệu năng

Đo thời gian thực thi

So sánh hiệu năng thuật toán tìm kiếm

Hiểu kiến trúc bộ nhớ của JVM

Xác định vị trí lưu trữ trong bộ nhớ

Triển khai xử lý chuỗi tiết kiệm bộ nhớ

Chỉ số hiệu năng và cách đo lường

Theo dõi mức sử dụng bộ nhớ

Phân tích thời gian CPU

Thu gom rác & biên dịch Just-In-Time (JIT)

Tìm hiểu về Just-In-Time (JIT)

Tối ưu hóa một ứng dụng phân tích tài chính

Đo lường hiệu năng mã

Trong chương này, bạn sẽ học cách tận dụng đa luồng với cả đối tượng Thread và parallel streams để xử lý tác vụ đồng thời. Bạn cũng sẽ khám phá pool luồng với ExecutorService và lập trình bất đồng bộ với CompletableFuture.

Nguyên tắc cơ bản của đa luồng

Tạo các luồng song song để xử lý

Tối ưu xử lý ảnh với parallel streams

Mẫu luồng nâng cao

Triển khai thread pool cho xử lý theo lô

Triển khai pipeline xử lý dữ liệu bất đồng bộ

Chiến lược bộ nhớ đệm

Chọn chính sách loại bỏ bộ nhớ đệm phù hợp

Triển khai bộ nhớ đệm LRU

Khởi tạo lười biếng và mẫu singleton

Triển khai khởi tạo lười

Triển khai mẫu Singleton

Tổng kết

Cải thiện hiệu năng mã

Khóa học này trang bị cho lập trình viên Java các kỹ năng cốt lõi để phân tích và tối ưu hiệu năng trong ứng dụng doanh nghiệp. Bạn sẽ học cách đánh giá độ phức tạp thuật toán bằng ký pháp Big-O, chọn cấu trúc dữ liệu hiệu quả, và theo dõi các chỉ số quan trọng như CPU, bộ nhớ, và độ trễ bằng các công cụ chuyên nghiệp. Bằng cách khám phá nội bộ Java Virtual Machine, cơ chế dọn rác (garbage collection), và biên dịch Just-In-Time, bạn sẽ hiểu sâu hơn về hành vi lúc chạy. Khóa học cũng bao gồm các kỹ thuật nâng cao như đa luồng, xử lý bất đồng bộ, và chiến lược bộ nhớ đệm (caching), giúp bạn xây dựng hệ thống Java có khả năng mở rộng và hiệu năng cao.

Input/Output and Streams in Java

Tìm hiểu kỹ thuật tối ưu hiệu suất Java, từ hiệu quả thuật toán đến điều chỉnh JVM và đa luồng.

Tối ưu hóa mã trong Java

Kỹ sư dữ liệu trong Java

Java Developer

Lead Engineer @Wealthyhood

Độ phức tạp bộ nhớ là gì?

Ký hiệu Big-O

Phương thức tìm giá trị lớn nhất

Phương thức nhân đôi giá trị

Phương thức tạo bảng cửu chương

Vì sao độ phức tạp bộ nhớ quan trọng?

Độ phức tạp bộ nhớ vs. độ phức tạp thời gian

Ayo berlatih!

Những nền tảng về hiệu năng phần mềm - Ký hiệu Big-O: độ phức tạp bộ nhớ

Ký hiệu Big-O: độ phức tạp bộ nhớ

Create Your Free Account