فلش‌کارت‌های آموزشی پروفایل‌گیری عملکرد: تشخیص و رفع تنگناهای زمان اجرا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پروفایل‌گیری عملکرد: تشخیص و رفع تنگناهای زمان اجرا

موضوع کلی: بهینه‌سازی نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل و شناسایی گلوگاه‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پروفایل‌گیری عملکرد
• 2. اهمیت پروفایل‌گیری در بهینه‌سازی نرم‌افزار
• 3. انواع پروفایلرها و ابزارهای تحلیل عملکرد
• 4. پروفایل‌گیری مبتنی بر نمونه‌برداری
• 5. پروفایل‌گیری مبتنی بر ابزار دقیق
• 6. معماری‌های پروفایلر و تاثیر آن‌ها بر دقت
• 7. معرفی ابزار perf در لینوکس
• 8. استفاده از ابزار gprof برای پروفایل‌گیری GCC
• 9. پروفایل‌گیری با Visual Studio Performance Profiler
• 10. پروفایل‌گیری در محیط‌های مجازی و کانتینری
• 11. تحلیل نمودارهای پروفایل‌گیری: درک الگوهای عملکرد
• 12. شناسایی گلوگاه‌های CPU و راه‌های رفع آن‌ها
• 13. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از پروفایلر
• 14. تشخیص نشت حافظه (Memory Leaks)
• 15. پروفایل‌گیری ورودی/خروجی (I/O) و بهینه‌سازی آن
• 16. تحلیل عملکرد شبکه با استفاده از پروفایلر
• 17. پروفایل‌گیری پایگاه داده و بهینه‌سازی کوئری‌ها
• 18. بهینه‌سازی عملکرد کد چندنخی (Multithreaded)
• 19. شناسایی و رفع Race Conditionها با پروفایلر
• 20. پروفایل‌گیری توابع بازگشتی و بهینه‌سازی آن‌ها
• 21. تحلیل سربار فراخوانی توابع (Function Call Overhead)
• 22. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از پروفایل‌گیری
• 23. پروفایل‌گیری کد‌های نوشته شده به زبان پایتون
• 24. پروفایل‌گیری کد‌های نوشته شده به زبان جاوا
• 25. پروفایل‌گیری کد‌های نوشته شده به زبان C#‎
• 26. استفاده از پروفایلر در توسعه بازی
• 27. بهینه‌سازی گرافیک و رندرینگ با پروفایلر
• 28. پروفایل‌گیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 29. تحلیل عملکرد میکروسرویس‌ها
• 30. پروفایل‌گیری برنامه‌های تحت وب
• 31. بهینه‌سازی عملکرد فرانت‌اند با استفاده از پروفایلر
• 32. پروفایل‌گیری برنامه‌های موبایل (Android/iOS)
• 33. بهینه‌سازی مصرف باتری در برنامه‌های موبایل
• 34. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های بلادرنگ (Real-time)
• 35. تحلیل عملکرد سیستم‌عامل با استفاده از پروفایلر
• 36. پروفایل‌گیری در محیط‌های ابری
• 37. استفاده از پروفایلر برای تشخیص مشکلات مقیاس‌پذیری
• 38. بهینه‌سازی عملکرد کدهای مبتنی بر کتابخانه‌های شخص ثالث
• 39. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی کدهای رمزنگاری
• 40. شناسایی و رفع Bottleneckهای مربوط به قفل‌ها (Locks)
• 41. تحلیل تاثیر Garbage Collection بر عملکرد
• 42. بهینه‌سازی تخصیص حافظه (Memory Allocation)
• 43. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی کش (Cache)
• 44. استفاده از پروفایلر برای تحلیل عملکرد SQL
• 45. بهینه‌سازی عملکرد کدهای مبتنی بر الگوهای طراحی
• 46. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی Machine Learning Models
• 47. تحلیل سربار Logging و Trace
• 48. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از پروفایل‌گیری استاتیک
• 49. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی کدهای کامپایلری
• 50. استفاده از پروفایلر برای تشخیص مشکلات concurrency
• 51. تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد کد‌های بلادرنگ (Real-time) در سیستم‌عامل
• 52. پروفایل‌گیری برنامه‌های کاربردی با بار کاری سنگین
• 53. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی تحت فشار (Stress Testing)
• 54. شناسایی و رفع Bottleneckهای مربوط به دیسک
• 55. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های مبتنی بر رویداد (Event-Driven)
• 56. تحلیل عملکرد برنامه‌های مبتنی بر صف (Queue-Based)
• 57. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی کدهای دارای وابستگی زیاد
• 58. راهنمایی‌های پیشرفته برای استفاده از پروفایلرها
• 59. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از پروفایل‌گیری و اندازه‌گیری A/B
• 60. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی عملکرد APIها
• 61. تحلیل و بهینه‌سازی سربار ارتباطات شبکه
• 62. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سرورها با استفاده از پروفایلر
• 63. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی Big Data
• 64. تحلیل عملکرد و بهینه‌سازی کدهای مبتنی بر MapReduce
• 65. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی Hadoop
• 66. بهینه‌سازی عملکرد Spark با استفاده از پروفایلر
• 67. تحلیل و بهینه‌سازی کدهای مبتنی بر Kafka
• 68. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی Streaming
• 69. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Docker
• 70. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی Kubernetes
• 71. تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی Serverless
• 72. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از پروفایل‌گیری خودکار (Automated Profiling)
• 73. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی IoT
• 74. تحلیل عملکرد و بهینه‌سازی کدهای مبتنی بر Machine Vision
• 75. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 76. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 77. تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 78. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Robotics
• 79. تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Augmented Reality (AR)
• 80. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Virtual Reality (VR)
• 81. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Blockchain
• 82. تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Cryptography
• 83. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Cloud Computing
• 84. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Edge Computing
• 85. تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Fog Computing
• 86. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Quantum Computing
• 87. پروفایل‌گیری و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Artificial Intelligence (AI)
• 88. تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Machine Learning (ML)
• 89. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر Data Science