Seminar Micronaut – Performance, Netty und virtuelle Threads

Performanceoptimierung beginnt mit einer reproduzierbaren Messbasis und dem korrekten Ausführungsmodell. Das Seminar untersucht Netty Event Loops, blockierende Arbeiten, Executoren, virtuelle Threads, Verbindungspools, Serialisierung, Datenzugriff und Lastprofile in Micronaut.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Messbare Performanceziele und realistische Lastprofile definieren
• Netty Event Loop, Blocking-Grenzen, Executoren und virtuelle Threads korrekt einsetzen
• HTTP-, Client-, Datenbank- und Serialisierungsengpässe systematisch analysieren
• Änderungen durch Vergleichsmessungen statt durch Einzelbeobachtungen bewerten

Zielgruppe

Erfahrene Java- und Kotlin-Entwickler, Modernisierungsteams, Softwarearchitekten und technische Leads.

Voraussetzungen

Gute JVM-Entwicklungskenntnisse, Micronaut-Grundlagen und Erfahrung mit HTTP, Tests sowie Build- und Deploymentprozessen.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Ziele und Baseline definieren

   Startzeit, Durchsatz, Latenzperzentile, Fehlerrate, Speicher und CPU werden für ein realistisches Nutzungsmuster gemessen. Warm-up und Messdauer werden dokumentiert.

2. Schritt 2: Netty-Ausführungsmodell analysieren

   Event Loops, Channels, Pipelines und Request-Verarbeitung werden nachvollzogen. Threadnamen und Blockierungen werden während echter Aufrufe beobachtet.

3. Schritt 3: Blockierende Arbeiten erkennen

   JDBC, Dateizugriff, DNS, externe Bibliotheken und lange CPU-Arbeiten werden identifiziert. Event-Loop-Blockierung wird reproduziert und gemessen.

4. Schritt 4: Executoren passend einsetzen

   Benannte Executoren, begrenzte Pools, Queue-Verhalten und Kontextweitergabe werden für blockierende oder rechenintensive Aufgaben konfiguriert.

5. Schritt 5: Virtuelle Threads bewerten

   Virtuelle Threads werden für geeignete blockierende Abläufe aktiviert. Pinning, Synchronisation, ThreadLocal-Nutzung und Ressourcenlimits werden praktisch untersucht.

6. Schritt 6: HTTP-Server und Client abstimmen

   Keep-alive, Timeouts, maximale Größen, Kompression, Verbindungspools und Parallelität werden auf das Lastprofil ausgerichtet.

7. Schritt 7: Serialisierung und Datenzugriff messen

   DTO-Größe, Mapping, JSON-Verarbeitung, Queryanzahl, Indizes, Poolgrößen und Batchzugriffe werden über konkrete Engpässe optimiert.

8. Schritt 8: JVM und Speicher analysieren

   Heap, Direct Memory, Garbage Collection, Native Memory und Containerlimits werden mit geeigneten Messwerten und Profilen überprüft.

9. Schritt 9: Lasttest und Profiling durchführen

   Stufenlast, Dauerlast, Fehlerlast und Sättigung werden ausgeführt. CPU-, Allocation-, Thread- und Trace-Profile führen zur Engpasshypothese.

10. Schritt 10: Optimierung verifizieren

    Jede Änderung wird einzeln gegen die Baseline geprüft. Regressionsgrenzen und ein automatisierbarer Performance-Smoke-Test werden festgelegt.

Praxisübungen

• Event-Loop-Blockierung beheben
• Plattformthreads mit virtuellen Threads vergleichen
• HTTP- und Datenbankpools tunen
• Lasttest mit Vorher-Nachher-Messung

Methodik

Kurze fachliche Einordnungen wechseln mit Demonstrationen und schrittweisen Übungen. Jeder Arbeitsstand wird gebaut, ausgeführt und durch automatisierte oder betriebliche Prüfungen abgesichert. Fehlerfälle werden bewusst einbezogen, damit Diagnose und Wiederanlauf nicht erst im Produktivbetrieb entstehen.