دوره معماری نرم‌افزار: Performance Tuning and Optimization همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Performance Tuning and Optimization

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار و بهینه‌سازی عملکرد
• 2. اهمیت Performance Tuning در چرخه عمر نرم‌افزار
• 3. اهداف اصلی بهینه‌سازی عملکرد
• 4. انواع چالش‌های عملکردی در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 5. مبانی اندازه‌گیری عملکرد (Performance Measurement)
• 6. انتخاب معیارهای عملکردی مناسب (Metrics)
• 7. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی (Bottlenecks)
• 8. روش‌های مانیتورینگ عملکرد در زمان اجرا (Runtime Monitoring)
• 9. ابزارهای تحلیل پروفایلینگ (Profiling Tools)
• 10. تحلیل کد در سطح پایین (Low-Level Code Analysis)
• 11. تحلیل الگوهای ترافیک (Traffic Pattern Analysis)
• 12. تحلیل معماری سیستم (System Architecture Analysis)
• 13. انواع معماری‌های نرم‌افزاری و تاثیر آن‌ها بر عملکرد
• 14. معماری میکروسرویس‌ها و چالش‌های عملکردی
• 15. معماری یکپارچه (Monolithic) در مقابل میکروسرویس‌ها
• 16. معماری Event-Driven و بهینه‌سازی آن
• 17. معماری Serverless و ملاحظات عملکردی
• 18. اصول SOLID و تاثیر آن‌ها بر قابلیت بهینه‌سازی
• 19. قانون YAGNI و نقش آن در جلوگیری از پیچیدگی
• 20. معرفی الگوهای طراحی (Design Patterns) مرتبط با عملکرد
• 21. الگوهای Caching در سطح برنامه
• 22. الگوهای Caching در سطح داده (Data Caching)
• 23. الگوهای Asynchronous Processing
• 24. الگوهای Parallel Processing
• 25. الگوهای Rate Limiting
• 26. الگوهای Circuit Breaker
• 27. الگوهای Bulkhead
• 28. الگوهای Data Partitioning
• 29. مبانی پایگاه داده و بهینه‌سازی عملکرد
• 30. انواع پایگاه‌های داده (SQL vs. NoSQL) و تاثیر بر عملکرد
• 31. طراحی Schema بهینه برای پایگاه داده
• 32. بهینه‌سازی Queryها در پایگاه داده
• 33. استفاده از Indexها در پایگاه داده
• 34. تحلیل Execution Plan پایگاه داده
• 35. Caching در سطح پایگاه داده
• 36. Clustering و Replication در پایگاه داده
• 37. Sharding و Partitioning در پایگاه داده
• 38. اصول طراحی API و بهینه‌سازی آن
• 39. RESTful API Design Principles for Performance
• 40. GraphQL Performance Considerations
• 41. API Gateway Design and Optimization
• 42. Caching API Responses
• 43. Request/Response Size Optimization
• 44. Serialization/Deserialization Performance
• 45. Network Latency Mitigation Strategies
• 46. Load Balancing Techniques
• 47. Content Delivery Networks (CDNs) and their role
• 48. Understanding HTTP/2 and HTTP/3 for performance
• 49. Database connection pooling and its impact
• 50. Memory Management and Garbage Collection
• 51. Optimizing data structures and algorithms
• 52. Choosing appropriate data structures
• 53. Algorithm complexity analysis (Big O notation)
• 54. Impact of algorithms on performance
• 55. Code optimization techniques at the micro-level
• 56. Compiler optimizations and their role
• 57. JIT (Just-In-Time) Compilation
• 58. Bytecode optimization
• 59. Thread management and concurrency issues
• 60. Thread safety and synchronization mechanisms
• 61. Deadlocks and Livelocks detection and prevention
• 62. Multithreading vs. Multiprocessing
• 63. Asynchronous I/O operations
• 64. Non-blocking I/O
• 65. Event loops and their efficiency
• 66. Message Queues for decoupling and scalability
• 67. Kafka, RabbitMQ, or other message brokers
• 68. Optimizing message throughput and latency
• 69. Distributed systems and their performance challenges
• 70. Consistency models (CAP theorem)
• 71. Network partitioning and fault tolerance
• 72. Distributed caching strategies
• 73. Distributed tracing for performance analysis
• 74. Observability in distributed systems
• 75. Logging strategies for performance analysis
• 76. Metrics collection and aggregation
• 77. Alerting on performance degradation
• 78. Performance testing methodologies
• 79. Load testing
• 80. Stress testing
• 81. Soak testing
• 82. Spike testing
• 83. Performance profiling tools in detail
• 84. Code profilers (e.g., Java profilers, Python profilers)
• 85. System profilers (e.g., perf, strace)
• 86. Network profilers (e.g., Wireshark)
• 87. Database profilers
• 88. Frontend performance optimization
• 89. Browser rendering optimization
• 90. JavaScript execution optimization
• 91. DOM manipulation efficiency
• 92. Image and asset optimization
• 93. Lazy loading and code splitting
• 94. Web Vitals and their importance
• 95. Backend performance optimization strategies
• 96. Caching strategies (application, database, CDN)
• 97. Database query optimization
• 98. Asynchronous processing and message queues
• 99. Efficient API design
• 100. Microservices performance tuning