Curso de Garbage Collector para Microservicios Spring con Java hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de Garbage Collector para Microservicios Spring con Javapara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en Garbage Collector para Microservicios Spring con Java práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
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Optimiza los Microservicios Spring mejorando la Gestión de Memoria y el Rendimiento del Garbage Collector Java
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Comprende y gestiona el impacto de la memoria en microservicios Java, logrando reducir la latencia y potenciar el rendimiento de los entornos empresariales críticos.
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Adapta y escoge el Garbage Collector perfecto para cada escenario de uso, optimizando recursos y alcanzando mejoras tangibles en la eficiencia de los sistemas.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Modelo de memoria de la JVM
Tipos de memoria: Heap, Stack, Metaspace, Off-Heap
Proceso de asignación y liberación de objetos
Qué provoca una recolección de basura
Relación entre objetos vivos y tiempo de vida
Impacto de la gestión de memoria en la latencia
Introducción al Garbage Collector
Qué problemas resuelve y qué problemas puede causar
Comportamiento en entornos monolíticos vs microservicios
Casos reales de fuga de memoria
Modelo de memoria de la JVM
Tipos de memoria: Heap, Stack, Metaspace, Off-Heap
Proceso de asignación y liberación de objetos
Qué provoca una recolección de basura
Relación entre objetos vivos y tiempo de vida
Impacto de la gestión de memoria en la latencia
Introducción al Garbage Collector
Qué problemas resuelve y qué problemas puede causar
Comportamiento en entornos monolíticos vs microservicios
Tema 1: Introducción a la Gestión de Memoria en Java
Modelo de memoria de la JVM
Tipos de memoria: Heap, Stack, Metaspace, Off-Heap
Proceso de asignación y liberación de objetos
Qué provoca una recolección de basura
Relación entre objetos vivos y tiempo de vida
Impacto de la gestión de memoria en la latencia
Introducción al Garbage Collector
Qué problemas resuelve y qué problemas puede causar
Comportamiento en entornos monolíticos vs microservicios
Casos reales de fuga de memoria
Tema 2: El Garbage Collector en la JVM Moderna
Tipos de GC disponibles en Java 8, 11 y 17
Serial, Parallel, CMS, G1, ZGC y Shenandoah
Cambios importantes en Java 11+ y Java 17
Elección del GC según el escenario de uso
Consumo de CPU vs latencia de GC
Cómo y cuándo se activa cada tipo de GC
Historial y evolución del Garbage Collector en Java
Principios de pausas, concurrencia y throughput
Impacto en servicios de baja latencia
Cuándo migrar entre versiones por mejoras en GC
Tema 3: Spring Boot y Consumo de Memoria
Cómo Spring maneja la memoria en microservicios
Spring Context y gestión de beans
El peso real de las dependencias en memoria
Serialización y deserialización como causa de consumo
Buffers internos y leaks ocultos
Caching en Spring y su efecto en el Heap
DataSources, conexiones y fugas de recursos
Beans Singleton vs Prototype y su impacto
Uso de estructuras pesadas como Maps o Lists
Prácticas que aumentan el uso de GC sin control
Tema 4: Anatomía del Heap y Comportamiento en Producción
Estructura del Heap: Eden, Survivor, Tenured
Objeto joven vs objeto de larga vida
Thresholds de promoción entre generaciones
Compactación y fragmentación del Heap
Ciclo de vida de un objeto en ejecución
Detección de objetos huérfanos
Pausas de GC y su impacto
Análisis de heap dumps
Técnicas para prever out-of-memory errors
Casos de producción: consumo inesperado
Tema 5: Configuración de la JVM para Microservicios
Opciones clave de la JVM relacionadas con GC
Definición de tamaños de heap: `-Xms`, `-Xmx`
Logs de GC: `-Xlog:gc*` y alternativas
Uso de `-XX:+PrintGCDetails` y `-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime`
Cómo fijar límites por contenedor
Ajustes de generación joven y survivor ratio
Flags recomendadas en entorno cloud
Control de pausas máximas
Tunear el comportamiento de promoción de objetos
Combinación de flags GC + Spring en producción
Tema 6: Herramientas para Análisis de Garbage Collector
VisualVM: instalación, conexión y uso básico
Java Mission Control y JFR (Java Flight Recorder)
Async Profiler para entornos Linux
Heap Dump Analysis con Eclipse MAT
GCViewer para logs de GC históricos
Logs interpretables con GCEasy.io
Comparación entre herramientas
Cómo elegir la herramienta adecuada
Limitaciones en entornos dockerizados
Automatización de análisis en CI/CD
Tema 7: G1 GC: El Colector por Defecto en Java 11+
Arquitectura interna de G1
Conceptos clave: regiones, mezclado, evacuación
Pausas predictivas y control de tiempos
Cómo evitar Full GC en G1
Flags específicas para tunear G1
Análisis de logs de G1 paso a paso
G1 vs CMS y G1 vs ZGC
Cómo saber si G1 es adecuado para un microservicio
Impacto en throughput
Casos reales y errores comunes
Tema 8: ZGC y Shenandoah: Colectores de Baja Latencia
Características avanzadas de ZGC
Recolección concurrente y escalabilidad
Limitaciones actuales de ZGC
Configuración mínima para ZGC
Comparación con Shenandoah en servicios API
Pausas menores a 10ms: cuándo y cómo lograrlas
Benchmark entre G1, ZGC y Shenandoah
Situaciones donde ZGC no es recomendable
Coste en CPU y observabilidad
Logging y monitorización en ZGC
Tema 9: Pruebas de Estrés y Simulación de Carga
Herramientas para carga: Gatling, JMeter, Locust
Preparación del entorno para stress tests
Simulación de crecimiento de memoria
Casos de "memory churn"
Detección de cuellos de botella provocados por GC
Cómo medir pausas y tasa de recolección
Automatización de pruebas con Gradle y Docker
Uso de Prometheus y Grafana para observar comportamiento
Análisis de consumo progresivo
Interpretación de resultados frente al GC
Tema 10: Fugas de Memoria en Microservicios
Cómo detectar fugas reales vs aparentes
Análisis de memory leaks en servicios REST
Cachés no controladas
Conexiones abiertas sin cerrar
Listeners y eventos no liberados
Uso incorrecto de ThreadLocals
Impacto de librerías externas
Cómo prevenir desde el diseño
Alertas tempranas en logs
Herramientas específicas para leak hunting
Tema 11: GC y Contenedores: Problemas y Soluciones
Cómo se comporta la JVM en Docker
Problemas comunes al no limitar memoria del contenedor
Uso de `-XX:MaxRAMPercentage`
Comportamiento de heap cuando no hay swap
Restricciones en entornos Kubernetes
Ajuste de recursos en pods con microservicios Java
Monitorización de uso de memoria en contenedores
Log de GC desde contenedores
Persistencia de métricas de GC en Prometheus
Estrategias de recuperación ante OOMKills
Tema 12: Buenas Prácticas para Gestión de Memoria
Patrones que reducen el GC overhead
Minimizar la cantidad de objetos creados
Uso de estructuras inmutables
Evitar referencias innecesarias y ciclos
Carga por demanda vs precarga
Reutilización de objetos y buffers
Observabilidad continua como norma
Gestión correcta de hilos y conexiones
Control del tamaño de batch en procesamientos
Limpieza periódica en servicios long-living
Tema 13: Observabilidad y Métricas de GC
Qué métricas de GC deben exponerse
Exportar logs de GC a Prometheus
Configuración de Grafana para visualización
Alertas por tiempo de pausa y frecuencia
Métricas de Prometheus JMX Exporter
Integración con Micrometer y Spring Boot Actuator
Métricas útiles para escalar horizontalmente
Alertas de uso de heap y tasas de promoción
Visibilidad por servicio vs por pod
Casos reales de observabilidad mal configurada
Tema 14: Diseño de Microservicios con Bajo Impacto en Memoria
Diseñar para GC desde la arquitectura
Criterios para dividir servicios de alto uso de memoria
Externalización de buffers y procesamiento pesado
Microservicios sin estado y eficiencia de GC
Control de sesiones y almacenamiento en caché
Minimización de transformaciones innecesarias
Stream processing vs batch
Profiling desde diseño
Diseño defensivo y orientado a tolerancia
Checklist de arquitectura GC-friendly
Tema 15: Proyecto Final: Microservicio Spring Optimizado para GC
Desarrollo de un microservicio con procesamiento intensivo de datos
Elección y configuración del Garbage Collector más adecuado
Instrumentación de métricas y logs de GC
Generación de carga con simulador de clientes
Análisis de comportamiento con VisualVM y Grafana
Optimización iterativa de consumo de memoria
Dockerización del servicio con ajustes JVM en `Dockerfile`
Uso de `docker-compose` para entorno de observación
Comparativa entre dos configuraciones de GC
Documentación completa y checklist de despliegue
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Garbage Collector para Microservicios Spring con Java en su día a día
Desarrolladores Backend
Se especializan en microservicios Spring, buscando optimizar la gestión de la memoria en entornos complejos.
Ingenieros de Sistemas
Enfocados en ajustar la JVM para mejorar el rendimiento y la eficiencia en sistemas de alto tráfico.
Equipos DevOps
Requieren conocimientos avanzados de GC para mantener la estabilidad y eficiencia en despliegues continuos.
Arquitectos de Soluciones
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Garbage Collector para Microservicios Spring con Java
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
El curso se imparte mediante Aula Virtual Personalizada, con videoconferencias en Zoom. Cada empresa recibe contenido a medida, permitiendo flexibilidad en horarios y un aprendizaje adaptado a las necesidades específicas hasta para 20 participantes.
Se desarrollan proyectos basados en escenarios reales de microservicios Spring, adaptados a las necesidades empresariales de cada grupo. Esto asegura una aplicación práctica de los conceptos, optimizando la gestión de memoria, el rendimiento y la eficiencia del Garbage Collector en entornos específicos.
Sí, el curso es 100% bonificable por FUNDAE. Si gestionamos la bonificación, se cobra un 10% adicional más IVA, el cual también es bonificable, optimizando el aprovechamiento de recursos formativos para la empresa.
Tras completar el curso, tu equipo mejorará en la gestión de memoria y rendimiento del Garbage Collector, reduciendo la latencia de las aplicaciones. Potenciarán su capacidad para identificar y resolver fugas de memoria, lo que se traduce en una mayor eficiencia y estabilidad.
El curso está dirigido a desarrolladores backend con experiencia en microservicios Spring que buscan optimizar la gestión de memoria y rendimiento. Participar en el curso les brindará herramientas para mejorar las aplicaciones críticas y facilitar un escalado eficiente.
Se requiere de un entorno básico de desarrollo Java y acceso a herramientas de análisis de memoria. Al ser modalidad a distancia, es necesario contar con una conexión estable a Internet y acceso a plataformas de videoconferencia como Zoom para garantizar una experiencia fluida.
El contenido está diseñado para facilitar su integración en infraestructuras existentes. Los conceptos de optimización se aplican de manera directa a los servicios ya desplegados, mejorando el uso de memoria y rendimiento sin necesidad de modificaciones significativas.
El curso se imparte mediante Aula Virtual Personalizada, con videoconferencias en Zoom. Cada empresa recibe contenido a medida, permitiendo flexibilidad en horarios y un aprendizaje adaptado a las necesidades específicas hasta para 20 participantes.
Se desarrollan proyectos basados en escenarios reales de microservicios Spring, adaptados a las necesidades empresariales de cada grupo. Esto asegura una aplicación práctica de los conceptos, optimizando la gestión de memoria, el rendimiento y la eficiencia del Garbage Collector en entornos específicos.
Sí, el curso es 100% bonificable por FUNDAE. Si gestionamos la bonificación, se cobra un 10% adicional más IVA, el cual también es bonificable, optimizando el aprovechamiento de recursos formativos para la empresa.
Tras completar el curso, tu equipo mejorará en la gestión de memoria y rendimiento del Garbage Collector, reduciendo la latencia de las aplicaciones. Potenciarán su capacidad para identificar y resolver fugas de memoria, lo que se traduce en una mayor eficiencia y estabilidad.
El curso está dirigido a desarrolladores backend con experiencia en microservicios Spring que buscan optimizar la gestión de memoria y rendimiento. Participar en el curso les brindará herramientas para mejorar las aplicaciones críticas y facilitar un escalado eficiente.
Se requiere de un entorno básico de desarrollo Java y acceso a herramientas de análisis de memoria. Al ser modalidad a distancia, es necesario contar con una conexión estable a Internet y acceso a plataformas de videoconferencia como Zoom para garantizar una experiencia fluida.
El contenido está diseñado para facilitar su integración en infraestructuras existentes. Los conceptos de optimización se aplican de manera directa a los servicios ya desplegados, mejorando el uso de memoria y rendimiento sin necesidad de modificaciones significativas.
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Identifica y corrige fugas de memoria en servicios REST, mejorando la estabilidad y disponibilidad de aplicaciones, asegurando el funcionamiento continuo del negocio.
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Implementa un diseño de microservicios orientado a bajo impacto en memoria, favoreciendo sistemas más ligeros y eficientes que permiten un escalado más directo y económico.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
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