Seminar Spring Boot 4 – Performance, JVM-Tuning und Skalierung

Einordnung und Nutzen

Das Seminar vermittelt einen messgestützten Optimierungsprozess für Spring-Boot-Anwendungen. Vor jeder Änderung werden Lastmodell, Baseline und Engpasshypothese definiert, damit Optimierungen nachvollziehbar und regressionssicher bleiben.

Untersucht werden JVM, Garbage Collection, Threads, Webserver, Serialisierung, Datenbank, Connection Pool, Caches und Containergrenzen. Skalierung wird erst nach Beseitigung oder bewusster Akzeptanz des Engpasses betrachtet.

Inhaltsübersicht

• Einordnung und Nutzen
• Lernziele
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Reproduzierbare Lastmodelle und Performance-Baselines erstellen.
• CPU-, Speicher-, GC-, Thread- und I/O-Engpässe unterscheiden.
• Web-, Datenbank- und Serialisierungspfade gezielt optimieren.
• JVM- und Containerparameter auf die reale Last abstimmen.
• Skalierungsentscheidungen mit Messwerten und Regressionstests absichern.

Seminarinhalte

Tag 1: Messung, JVM und Engpassanalyse

1. Nutzerpfade, Lastprofile, SLOs und Abbruchkriterien festlegen.
2. Warm-up, Messfenster, Testdaten und Umgebungsstabilität kontrollieren.
3. CPU, Heap, Allocation Rate, Garbage Collection und Threads erfassen.
4. Thread Dumps und Java Flight Recorder für Blockaden und Hotspots auswerten.
5. Heap-Druck, Speicherleck und übermäßige Allokation voneinander unterscheiden.
6. JVM-Heap und Containerlimit sicher aufeinander abstimmen.
7. Eine Hypothese ändern und Wirkung gegen die Baseline verifizieren.

Tag 2: Anwendungspfad, Datenbank und Skalierung

1. HTTP-Threadpool, virtuelle Threads, WebFlux und blockierende I/O einordnen.
2. JSON-Serialisierung, Kompression und Payload-Größe messen.
3. Connection Pool, Query-Latenz, Indizes und N+1-Abfragen analysieren.
4. Cache-Hit-Rate, Invalidierung und Stampede-Risiken bewerten.
5. Timeouts, Warteschlangen und Backpressure für Überlast konfigurieren.
6. Vertikale und horizontale Skalierung sowie Autoscaling vergleichen.
7. Performance-Budget und automatisierten Regressionstest in die Pipeline integrieren.

Praxisübungen

• Lasttest mit kontrollierter Baseline und Messprotokoll aufbauen.
• CPU- oder Allocation-Hotspot mit JFR identifizieren und korrigieren.
• Langsame Datenbankabfrage und Connection-Pool-Engpass auseinanderhalten.
• Skalierungsvariante unter identischer Last messen und bewerten.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Erfahrene Java- und Spring-Entwicklung, Performance Engineering, SRE und Plattformbetrieb.

Voraussetzungen: Gute Spring-Boot- und Java-Kenntnisse, Grundverständnis von JVM, HTTP und relationalen Datenbanken.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Implementierungsschritte, Messungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung enthält einen definierten Ausgangszustand, Prüfpunkte und eine nachvollziehbare Ergebniskontrolle. Die Seminarbeispiele werden in einer durchgängigen Codebasis aufgebaut, damit Zusammenhänge zwischen Konfiguration, Fachlogik, Tests und Betrieb sichtbar bleiben.