- Несоответствие SLA реальной доступностиВы обещаете клиентам 99.9%, но реальная доступность системы составляет только 97.5%.
- Скрытые узкие места архитектурыОдин компонент с доступностью 99% снижает общий SLA сложной системы до 95% даже при остальных компонентах на 99.99%.
- Неправильные метрикиСокрытие ошибок и использование упрощенных формул вместо точных математических моделей для параллельных и последовательных систем.
![Виталий [Фамилия]](https://static.tildacdn.com/tild6532-6430-4233-b764-636131316231/noroot.png)
Егор Литвиненко
13+ лет опыта в разработке и оптимизации высоконагруженных систем на Java экосистеме.
Проведу аудит производительности, устраню узкие места и уменьшу облачные расходы через глубокую оптимизацию кода, JVM и архитектуры.
Превращу медленный сервис в экономичный и отзывчивый.
Кейсы оптимизации Java/JVM систем
- Рефакторинг HighLoad-приложения: -30% памяти в кластере
Глубокий анализ и рефакторинг монолитного приложения финансового учёта. Выявлены и устранены утечки памяти, оптимизированы структуры данных, настроен G1GC[citation:4]. Внедрены слабые ссылки (WeakReference) для кэшей, переписаны критические алгоритмы для снижения аллокаций.
Память: -30% в кластереСнижение потребления RAMЭкономия: ~$153,000/годДля 1000 серверов (1CPU, 4GB)РефакторингJava 11/17 G1GC Tuning[citation:4] Memory Profiling WeakHashMap - Оптимизация алгоритма загрузки: с 30 сек. до 1 сек.
Анализ "медленного" интерфейса админки. Вместо одного тяжелого запроса с 10+ JOIN внедрена пагинация, ленивая загрузка и предварительная агрегация данных в фоне. Ключевой запрос переписан, добавлены покрывающие индексы[citation:7].
Скорость: 30с → 1сВремя отклика для пользователяНагрузка на БД: -70%UX улучшенSQL Optimization[citation:7] Spring Data JPA PostgreSQL Query Planning - Оптимизация concurrency блокировок в HighLoad
В системе обработки платежей выявлено contention на блокировках (synchronized, ReentrantLock). Проведён анализ через JFR, реализован неблокирующий алгоритм на атомарных операциях (AtomicInteger, LongAdder) и конкурентных коллекциях. Устранено ложное разделение кэш-линий (false sharing)[citation:7].
Пропускная способность: +220%Увеличение параллельностиЗагрузка CPU: стабилизированаЭкономия: ~$116,000/годДля 1000 контейнеров (2CPU, 1GB → 1CPU, 1GB)[citation:10]Java Concurrency JFR (Java Flight Recorder) Lock-free алгоритмы @Contended - Оптимизация асинхронной обработки: p100 с 30с до 2с
Микросервис генерации отчётов страдал от длительных блокирующих операций I/O. Синхронный REST-контроллер переписан на реактивную модель (Spring WebFlux). Внедрены backpressure и тайм-ауты. Вынесение CPU-bound задач в отдельный пул потоков[citation:4].
p100 latency: 30с → 1-2с100-й перцентиль, худшие случаиRPS: +300%Потоков: с 200 до 4 (event loop)Spring WebFlux[citation:4] Project Reactor Netty Reactive Streams - Адаптивные алгоритмы: -30% CPU в кластере
В системе рекомендаций заменены статические эвристики на простые адаптивные математические модели (экспоненциальное сглаживание). Параметры пересчитываются динамически на основе нагрузки, что позволило отказаться от избыточных вычислений "на всякий случай". Устранено использование исключений для control flow[citation:3].
CPU load: -30%Средняя загрузка процессоров в кластереЭкономия: ~$153,000/годДля 1000 серверов (1CPU, 4GB)[citation:10]АдаптивностьАлгоритмическая оптимизация Exponential Smoothing Java Microbenchmarks (JMH) - Внедрение CDC: нагрузка на БД -50%, трафик -75%
Замена полного polling-синхронизации между микросервисами на Change Data Capture (CDC) через дельта-изменения[citation:2]. Настроен capture из логов транзакций БД (Debezium + Kafka). Целевые системы получают только изменённые данные, что резко снизило нагрузку на источник и сеть[citation:2].
Нагрузка на БД: -50%Чтений и соединенийСетевой трафик: -75%Задержка: < 100msЭкономия на 1000 нод: ~$50,000/годСнижение стоимости сети и инстансов БДCDC[citation:2] Debezium Apache Kafka Log-based replication[citation:2]
Экспертиза и технологии
Системный подход: от профилирования кода и JVM до архитектурных изменений. Фокус на реальном impact: снижение задержек (latency), увеличение пропускной способности (throughput) и сокращение облачных расходов[citation:4].
Понимание работы JIT-компилятора, сборщиков мусора, модели памяти. Оптимизация горячих участков (hot paths), устранение накладных расходов, выбор правильных структур данных и API[citation:3][citation:4].
Проектирование систем с учётом требований к задержкам и масштабируемости. Оптимизация взаимодействия с базами данных, кэширование, асинхронные паттерны, эффективное использование ресурсов облака[citation:4][citation:8].
Преподавание промышленного программирования и оптимизации в НИУ ВШЭ. Проведение воркшопов и код-ревью для команд, направленных на выработку культуры написания эффективного кода с первого раза[citation:9].
Методология оптимизации производительности
1. Анализ и замеры
Глубокий аудит системы: сбор метрик (CPU, memory, GC, latency, throughput), профилирование кода (Async Profiler, JFR), анализ логов и трассировок. Выявление реальных, а не предполагаемых, узких мест[citation:4][citation:7].
2. Постановка целей и профилирование
Определение целевых метрик (например, p99 latency < 200ms, снижение CPU на 30%). Глубокое профилирование для поиска root cause: аллокации, блокировки, неоптимальные алгоритмы, проблемы с базой данных[citation:3].
3. Реализация оптимизаций
Приоритизация и внедрение изменений: рефакторинг кода, настройка JVM (подбор GC, параметров heap)[citation:4], оптимизация запросов, внедрение кэширования, асинхронности. Фокус на изменениях с максимальным impact.
4. Верификация и нагрузочное тестирование
Тщательное тестирование каждого изменения: модульные тесты, нагрузочное тестирование (JMeter, Gatling), проверка на корректность и отсутствие регрессий. Замер новых показателей.
5. Внедрение и мониторинг
Плавный rollout изменений в production. Настройка мониторинга ключевых метрик производительности и стоимости. Обучение команды для поддержания результатов[citation:6].
- ОткрытостьВы получаете честную и объективную оценку ситуации без страха или внутренних ограничений.НезависимостьСвобода от внутренней вовлеченности позволяет давать непредвзятые решения, ориентированные только на результат.НасмотренностьОпыт работы в разных сферах и проектах позволяет находить неочевидные решения и предлагать свежий, эффективный подход.