فلش‌کارت‌های آموزشی Node.js Profiling Tools: ابزارهای Profiling در Node.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Node.js Profiling Tools: ابزارهای Profiling در Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Profiling در Node.js
• 2. اهمیت Profiling برای بهینه‌سازی عملکرد
• 3. نصب و راه‌اندازی ابزارهای Profiling
• 4. آشنایی با V8 Profiler
• 5. استفاده از Chrome DevTools برای Profiling
• 6. تحلیل نتایج CPU Profiling
• 7. شناسایی Bottlenecks با استفاده از CPU Profiler
• 8. Memory Profiling در Node.js
• 9. آشنایی با Heap Snapshots
• 10. تحلیل Heap Snapshots برای یافتن Memory Leaks
• 11. استفاده از ابزارهای داخلی Node.js برای Profiling
• 12. Profiling با استفاده از `console.time` و `console.timeEnd`
• 13. Profiling با استفاده از `process.hrtime`
• 14. معرفی ابزار Clinic.js
• 15. استفاده از Clinic Doctor
• 16. استفاده از Clinic Heapdump
• 17. استفاده از Clinic Flame
• 18. تحلیل نتایج Clinic.js
• 19. Profiling Node.js در محیط Production
• 20. نکات مهم در Profiling Production
• 21. محدودیت‌های ابزارهای Profiling
• 22. بهینه‌سازی کد با استفاده از نتایج Profiling
• 23. شناسایی فراخوانی‌های پرهزینه توابع
• 24. بهینه‌سازی ساختارهای داده
• 25. مدیریت بهتر رویدادها (Events)
• 26. بهینه‌سازی I/O عملیات
• 27. استفاده از Clustering برای موازی‌سازی
• 28. Profiling Clustering در Node.js
• 29. بهینه‌سازی ارتباطات بین Worker ها
• 30. Profiling ابزارهای شبکه در Node.js
• 31. تحلیل ترافیک شبکه با Wireshark
• 32. Profiling اتصالات TCP
• 33. Profiling درخواست‌های HTTP
• 34. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی API ها
• 35. Profiling پایگاه داده در Node.js
• 36. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
• 37. استفاده از Index گذاری در پایگاه داده
• 38. Profiling NoSQL Databases
• 39. بهینه‌سازی عملیات خواندن و نوشتن
• 40. Profiling Redis Caching
• 41. بهینه‌سازی استفاده از Cache
• 42. Profiling Microservices
• 43. تحلیل ارتباطات بین سرویس‌ها
• 44. Profiling API Gateway
• 45. بهینه‌سازی ارتباطات Asynchronous
• 46. استفاده از Message Queues
• 47. Profiling RabbitMQ
• 48. Profiling Kafka
• 49. بهینه‌سازی پردازش پیام‌ها
• 50. Profiling Web Workers
• 51. استفاده از Web Workers برای کارهای سنگین
• 52. Profiling WebAssembly
• 53. بهینه‌سازی اجرای کد در Node.js
• 54. شناسایی کد غیربهینه
• 55. استفاده از ابزارهای Static Analysis
• 56. Profiling با استفاده از ESLint
• 57. Profiling با استفاده از Prettier
• 58. بهینه‌سازی استفاده از Memory Pool
• 59. مدیریت Garbage Collection در V8
• 60. تنظیمات Garbage Collector
• 61. Profiling طولانی مدت برنامه
• 62. استفاده از ابزارهای APM (Application Performance Monitoring)
• 63. معرفی New Relic
• 64. معرفی Datadog
• 65. معرفی Dynatrace
• 66. نصب و پیکربندی APM
• 67. تحلیل داده‌های APM
• 68. شناسایی مشکلات ریشه‌ای با APM
• 69. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های Serverless
• 70. Profiling Lambda Functions
• 71. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Serverless
• 72. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های IoT
• 73. بهینه‌سازی مصرف منابع در دستگاه‌های محدود
• 74. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های Real-time
• 75. بهینه‌سازی تاخیر (Latency)
• 76. Profiling و بهینه‌سازی Chat Applications
• 77. Profiling و بهینه‌سازی Game Servers
• 78. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های Big Data
• 79. بهینه‌سازی پردازش داده‌های حجیم
• 80. Profiling و بهینه‌سازی Machine Learning Models
• 81. بهینه‌سازی اجرای مدل‌ها در Node.js
• 82. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های Blockchain
• 83. بهینه‌سازی تراکنش‌ها
• 84. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های GraphQL
• 85. بهینه‌سازی کوئری‌های GraphQL
• 86. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های WebSockets
• 87. بهینه‌سازی ارتباطات دوطرفه
• 88. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های PWA
• 89. بهینه‌سازی سرعت بارگذاری
• 90. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های Mobile Backend
• 91. بهینه‌سازی عملکرد سمت سرور
• 92. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های Desktop (Electron)
• 93. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 94. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های CLI
• 95. بهینه‌سازی سرعت اجرای دستورات
• 96. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های CI/CD
• 97. بهینه‌سازی زمان بیلد و تست
• 98. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های Security
• 99. افزایش مقاومت در برابر حملات
• 100. Profiling و بهینه‌سازی برنامه‌های Legacy