اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از Linux Tools برای Application Performance Tuning

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از Linux Tools برای Application Performance Tuning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: لینوکس و خط فرمان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تیونینگ عملکرد اپلیکیشن در لینوکس
• 2. معرفی ابزارهای خط فرمان کلیدی برای Performance Analysis
• 3. درک مفاهیم CPU Utilization و Bottlenecks
• 4. استفاده از `top` و `htop` برای مانیتورینگ لحظه‌ای سیستم
• 5. بررسی Load Average و تاثیر آن بر Performance
• 6. مانیتورینگ حافظه با `free` و `vmstat`
• 7. شناسایی Memory Leaks با استفاده از ابزارهای لینوکس
• 8. تحلیل I/O Performance با `iotop` و `iostat`
• 9. بررسی Disk Latency و Throughput
• 10. استفاده از `df` و `du` برای مدیریت فضای دیسک
• 11. مانیتورینگ Network Performance با `iftop` و `tcpdump`
• 12. تحلیل Packet Loss و Network Congestion
• 13. استفاده از `netstat` و `ss` برای بررسی اتصالات شبکه
• 14. شناسایی Processهای پرمصرف شبکه
• 15. معرفی ابزار `strace` برای ردیابی System Calls
• 16. تحلیل System Calls برای شناسایی Bottlenecks
• 17. استفاده از `lsof` برای بررسی فایل‌های باز شده توسط Processها
• 18. پیدا کردن Processهایی که به یک پورت خاص گوش می‌دهند
• 19. معرفی ابزار `perf` برای Profiling کد
• 20. استفاده از `perf` برای شناسایی Hotspots در کد
• 21. تحلیل Call Graphs با `perf`
• 22. استفاده از `gprof` برای Profiling کد C/C++
• 23. درک مفهوم Caching و تاثیر آن بر Performance
• 24. استفاده از `vmcachestat` برای مانیتورینگ Cache
• 25. بهینه‌سازی Cache Size و Configuration
• 26. معرفی ابزار `sar` برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های System Performance
• 27. تنظیم `sar` برای جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز
• 28. تحلیل داده‌های `sar` برای شناسایی الگوهای Performance
• 29. استفاده از ابزارهای Logging برای Performance Monitoring
• 30. تحلیل Logها با استفاده از `grep`, `awk`, و `sed`
• 31. معرفی ابزار `dstat` برای مانیتورینگ منابع سیستم
• 32. استفاده از `dstat` برای شناسایی Bottlenecks
• 33. بررسی تاثیر Kernel Parameters بر Performance
• 34. بهینه‌سازی Kernel Parameters برای Applicationهای خاص
• 35. استفاده از `ulimit` برای مدیریت منابع Process
• 36. تنظیم `ulimit` برای جلوگیری از Resource Exhaustion
• 37. معرفی ابزارهای Container Monitoring (Docker, Kubernetes)
• 38. مانیتورینگ Performance Containerها با استفاده از ابزارهای لینوکس
• 39. استفاده از `systemd` برای مانیتورینگ و مدیریت سرویس‌ها
• 40. تحلیل Performance سرویس‌ها با استفاده از `systemd-analyze`
• 41. بررسی تاثیر Virtualization بر Performance
• 42. بهینه‌سازی Performance Virtual Machines
• 43. استفاده از ابزارهای Monitoring پیشرفته (Prometheus, Grafana)
• 44. جمع‌آوری و Visualize کردن داده‌های Performance
• 45. تحلیل Performance وب‌سرورها (Apache, Nginx)
• 46. بهینه‌سازی Performance پایگاه‌های داده (MySQL, PostgreSQL)
• 47. استفاده از ابزارهای Performance Testing (wrk, ab)
• 48. تحلیل نتایج Performance Testing
• 49. عیب‌یابی Performance مشکلات رایج
• 50. بهینه‌سازی Performance Applicationهای Node.js
• 51. بهینه‌سازی Performance Applicationهای Python
• 52. بهینه‌سازی Performance Applicationهای Java