Optimizing Cloud Native Java : Practical Techniques for Improving JVM Application Performance
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Nov 2024, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Performance tuning is an experimental science, but that doesn't mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done. Yet that's often the case. With this practical book, intermediate to advanced Java technologists working with complex platforms will learn how to tune Java cloud applications for performance using a quantitative, verifiable, and repeatable approach. In response to the ubiquity of cloud computing, this updated edition of Optimizing Cloud Native Java addresses topics that are key to high performance of Java applications in the cloud. Many resources on performance tend to focus on the theory and internals of Java virtual machines, but this book discusses the low-level technical aspects within the context of performance-tuning practicalities and examines a wide range of aspects. With this book, you will: - Learn how Java principles and technology make the best use of modern hardware, operating systems, and cloud stacks - Examine the pitfalls of measuring Java performance numbers and the drawbacks of microbenchmarking - Understand how to package, deploy, operate, and debug Java/JVM applications in modern cloud environments - Apply emerging observability approaches to obtain deep understanding of cloud native applications - Use Java language performance techniques including concurrent and distributed forms.…
Codice articolo 9781098149345
- Titolo
- Optimizing Cloud Native Java : Practical Techniques for Improving JVM Application Performance
- Autore
- James Gough
- Editore
- O'reilly Media Nov 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098149343
- ISBN 13
- 9781098149345
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 858 grammi
- Dimensioni
- 231x173x26 mm
Performance tuning is an experimental science, but that doesn't mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done. Yet that's often the case. With this practical book, intermediate to advanced Java technologists working with complex platforms will learn how to tune Java cloud applications for performance using a quantitative, verifiable, and repeatable approach.
In response to the ubiquity of cloud computing, this updated edition of Optimizing Cloud Native Java addresses topics that are key to high performance of Java applications in the cloud. Many resources on performance tend to focus on the theory and internals of Java virtual machines, but this book discusses the low-level technical aspects within the context of performance-tuning practicalities and examines a wide range of aspects.
With this book, you will:
- Learn how Java principles and technology make the best use of modern hardware, operating systems, and cloud stacks
- Examine the pitfalls of measuring Java performance numbers and the drawbacks of microbenchmarking
- Understand how to package, deploy, operate, and debug Java/JVM applications in modern cloud environments
- Apply emerging observability approaches to obtain deep understanding of cloud native applications
- Use Java language performance techniques including concurrent and distributed forms
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Ben is author of The Well-Grounded Java Developer, Java: The Legend, "Optimizing Java" and the new editions of Java in a Nutshell. He is a regular speaker and educator on topics such as the Java platform, systems architecture, security, performance and concurrency at conferences all over the world.
James Gough has worked extensively with financial systems where performance and accuracy have been essential for the correct processing of trades. He has a very pragmatic approach to building software and experience of working with hundreds of developers to help improve their understanding of performance and concurrency issues over the last few years.
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