Java 后端不懂 GC 调优很丢脸吗？

很多人都以为 Java 调优是千万级甚至亿万级的大流量、大项目才要用的上，其他一般场景根本用不到。甚至很多同学都只把调优技巧和方法当做造火箭的部分。其实不然，前段时间圈里就因为这个问题，评论炸开了锅。

事情是这样的，一位网友问道：Java 后台不懂 GC 调优很丢脸吗？本来没什么。但一位微软的朋友回复亮了：

结果底下回复炸开了，甚至有人怀疑：怎么去的微软？

相信不少人被问到过性能调优问题的场景——

项目的并发量级是多少？是否有性能问题诊断与优化的生产经验？

基于并发量需求会从哪些维度考虑？网络带宽、QPS、TPS、连接数、数据量级等等？
讲讲之前做过的项目的真实调优过程，常用指标有哪些？

如果你回答不上来，更得注意了！不管项目规模大小，要想搞懂 Java 代码调优，都必须方法跟生产结合。合理的优化能够极大的提高工作效率。下面是很多开发者经常会遇到的问题：

网上看过调优相关知识点，但没有实操过，看完就忘；
工作时 Redis、Kafka 等都是直接调用，一出问题就束手无措；
以为调优仅仅是调个参数，重点是优化代码;
面试官问到调优经验，结果平时根本没有实际操作过;
一遇到高并发生产问题，就加机器，加配置，没有好的解决思路。

这些问题不解决，往往会大概率反复 CRUD，天天熬夜加班。因此，这里分享一个限时福利课程——啃透高并发性能调优。由廖雪峰团队深入阿里、百度等一线大厂调研实际生产系统的调优场景，历时 5 个月精心打磨而成。原价 599元限时 0 元免费领取，入手不亏。

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2. 具备基于压测报告快速分析定位性能瓶颈的能力

3. 通过JVM、数据库、服务器等经典调优案例分享，掌握驾驭调优实战能力

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课程内容如下

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Part1 搞懂高并发到底该怎么做

1. 并发通识、流量与容量预估、压测实战

2. 基于压测报告的瓶颈分析，快速定位经验指南

3. 服务器与千万级数据性能调优实战与经验总结

Part 2 问题+原理分析+服务器环境演练=性能优化方案

1. 高并发下的JVM性能瓶颈剖析

2. 通过JVM堆内存、垃圾回收器、并行收集器等原理剖析找寻性能优化答案

3. 真实服务器环境实操体验性能调优成果

Part 3 大规模系统的并发架构设计之道

1. 集群环境下的性能优化之道

2. 当单体已经达到极限时，如何通过架构实现突破

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