<h2>Inhaltsübersicht</h2>
<ul>
<li>Abstract</li>
<li>Zielgruppe</li>
<li>Voraussetzungen</li>
<li>Inhalte</li>
<li>Praxisübungen</li>
<li>Rahmen</li>
<li>Kompetenzen</li>
<li>Optionale Vertiefungen</li>
</ul>
<h2>Abstract</h2>
<p>Performance systematisch verbessern: Messmethodik, Benchmarking‑Design, Tuning‑Hebel in Apache bRPC sowie Profiling‑gestützte Optimierung von Latenz und Durchsatz.</p>
<h2>Zielgruppe</h2>
<ul>
<li>Teams mit Latenz‑ oder Durchsatzanforderungen (z. B. Echtzeit‑/Search‑/Storage‑nahe Systeme)</li>
<li>C++‑Entwickelnde, die Performance‑Probleme reproduzierbar analysieren und beheben wollen</li>
<li>Architekt:innen, die Performance‑Budgets und Kapazitätsmodelle definieren</li>
</ul>
<h2>Voraussetzungen</h2>
<ul>
<li>Grundlagen bRPC‑Service/Client, idealerweise Erfahrung mit Betrieb/Observability</li>
<li>C++‑Debugging‑ und Profiling‑Grundlagen (Stacktraces, Symbole, Optimierungslevel)</li>
<li>Grundkenntnisse über Latenz‑ und Throughput‑Metriken (p50/p95/p99, QPS)</li>
</ul>
<h2>Inhalte</h2>
<h3>Modul 1: Messmethodik und Performance‑Modelle</h3>
<ul>
<li>Definition von Zielen: Latenz‑Perzentile, Fehlerrate, Throughput, Ressourcenverbrauch</li>
<li>Lastprofile: steady‑state vs. Bursts, Warm‑up, Caching‑Effekte</li>
<li>Messfehler vermeiden: systematische Störfaktoren (Logging, Debug‑Builds, CPU‑Governor)</li>
</ul>
<h3>Modul 2: bRPC‑Tuning‑Hebel</h3>
<ul>
<li>Threading/Concurrency: Auswahl und Auswirkungen auf Kontextwechsel und Tail‑Latenz</li>
<li>Connection‑Modelle: Keep‑Alive, Pooling, Limits und deren Trade‑offs</li>
<li>Timeout‑/Retry‑Einstellungen als Performance‑Faktor (Retry‑Stürme vermeiden)</li>
</ul>
<h3>Modul 3: Hotspots in Service‑Implementierungen</h3>
<ul>
<li>Serialisierung/Deserialisierung: Protobuf‑Kosten, Message‑Größen, Allokationen</li>
<li>Lock‑Contention und kritische Sektionen: Erkennen, reduzieren, sharden</li>
<li>Memory‑Themen: große Objekte, Copy‑Patterns, Fragmentierung, Cache‑Locality</li>
</ul>
<h3>Modul 4: Profiling‑Werkzeuge und Optimierungsworkflow</h3>
<ul>
<li>CPU‑Profiling: Hotspot‑Tree, Inlining‑Effekte, typische Ursachen in C++</li>
<li>Heap‑Profiling: Allocation‑Hotspots, Lifetime‑Probleme, Leak‑Indikatoren</li>
<li>Contention‑Profiling: Lock‑Staus, Warteschlangen und Prioritäten</li>
<li>Optimierungsworkflow: Baseline → Hypothese → Änderung → Re‑Messung → Regression‑Guard</li>
</ul>
<h2>Praxisübungen</h2>
<h3>Übung 1: Reproduzierbares Benchmark‑Setup</h3>
<ol>
<li>Zielmetriken festlegen (p95/p99, QPS, CPU/RAM) und Baseline messen</li>
<li>Lastgenerator‑Szenario definieren (Request‑Mix, Payload‑Größen, Parallelität)</li>
<li>Messprotokoll erstellen (Parameter, Commit/Build‑Info, Hardware/Container‑Limits)</li>
</ol>
<h3>Übung 2: Concurrency‑ und Connection‑Tuning</h3>
<ol>
<li>Concurrency schrittweise variieren und Auswirkungen auf Tail‑Latenz dokumentieren</li>
<li>Connection‑Pooling/Keep‑Alive‑Strategien vergleichen</li>
<li>Stabilitätsgrenzen bestimmen (Sättigungspunkt) und Kapazitätsableitung erstellen</li>
</ol>
<h3>Übung 3: Profiling und Hotspot‑Fix</h3>
<ol>
<li>CPU‑Hotspot identifizieren (z. B. übermäßige Allokationen oder teure Parsing‑Pfade)</li>
<li>Gezielte Optimierung umsetzen (z. B. Caching, weniger Copies, Lock‑Granularität)</li>
<li>Re‑Messung durchführen und Regressionstest (Performance‑Guard) definieren</li>
</ol>
<h3>Übung 4: Tail‑Latenz‑Analyse</h3>
<ol>
<li>Ein Tail‑Latenz‑Problem erzeugen (Lock‑Contention oder Downstream‑Jitter)</li>
<li>Korrelation über Metriken/Tracing herstellen und Ursache priorisieren</li>
<li>Konfigurations‑ und Code‑Maßnahmen kombinieren und Wirksamkeit messen</li>
</ol>
<h2>Rahmen</h2>
<ul>
<li>Empfohlener Zeitbedarf: 2 Tage</li>
<li>Begründung zur Dauer: Performance‑Arbeit ist iterativ. Für belastbare Ergebnisse sind mehrere Mess‑/Tuning‑Zyklen inklusive Profiling und Regression‑Guards erforderlich.</li>
<li>Format: Mess‑ und Experiment‑Workshop mit klarer Dokumentation der Ergebnisse</li>
</ul>
<h2>Kompetenzen</h2>
<ul>
<li>Benchmark‑Design und Messprotokolle für bRPC‑Services erstellen</li>
<li>Wesentliche Tuning‑Hebel identifizieren und zielgerichtet einsetzen</li>
<li>Profiler‑Daten interpretieren und in konkrete Optimierungen übersetzen</li>
<li>Performance‑Regressionen durch automatisierte Guards verhindern</li>
</ul>
<h2>Optionale Vertiefungen</h2>
<ul>
<li>Traffic‑Mix‑Optimierung und Hot‑Key‑Mitigation (Konzept)</li>
<li>System‑Tuning (Kernel/Netzwerk‑Parameter) im Zusammenspiel mit bRPC (Konzept)</li>
<li>Lastverteilung mit Locality‑Aware Strategien als Performance‑Hebel (Konzept)</li>
</ul>
