Performance-Profil eines Übungscompilers mit Profiling-Belegen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst den Übungscompiler in Kotlin (rund 6.000 Zeilen, Lexer + Parser + AST-Builder + simpler Bytecode-Generator) und 5 Eingabe-Programme zwischen 1.000 und 80.000 Tokens. Profiliere mit Async-Profiler (Sampling-Profiler für die JVM) und JFR (Java Flight Recorder — eingebautes Profiling-Werkzeug der JVM) jeweils CPU und Allokationen. Identifiziere die Top-5-Hot-Paths, klassifiziere sie nach Ursache (algorithmische Komplexität, übermäßige Allokationen, ineffiziente Datenstrukturen) und schlage pro Hot-Path eine Verbesserung mit Aufwandsschätzung vor. Liefere einen 10-seitigen Performance-Bericht, die Profiler-Ausgaben als Anhang und eine 30-minütige Walkthrough-Präsentation.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche Hot-Paths verlangsamen einen JVM-basierten Übungscompiler auf großen Eingaben, und welche datenbelegten Verbesserungen sind den Aufwand wert?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Sampling-Profiler und Allokations-Profiler im JVM-Stack richtig einsetzen
- Flamegraphs lesen und Hot-Paths von Noise unterscheiden
- Compiler-Phasen anhand von Profiler-Daten als algorithmische Engpässe einordnen
- Verbesserungen mit Aufwand und erwartetem Effekt für Reviewer einordnen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenNoch eine Sache