Node.js Cluster ve Bellek Optimizasyonu

Eğitim Hakkında

Eşzamanlılıktan V8 çöp toplamaya, bellek sızıntısı avından profilleme ve optimizasyona pratik

Bu eğitim, Node.js uygulamalarını çok çekirdekli ölçekleme ve bellek optimizasyonu açısından ileri düzeyde ele alır. Katılımcılar cluster modülü, worker_threads ve child_process ile paralel işlemeyi uygular. V8 bellek modeli, heap yapısı, generational çöp toplama, bellek sızıntısı tespiti, heap snapshot analizi, stream ile bellek dostu işleme ve clinic ile profilleme işlenir. Program üretim optimizasyonuyla tamamlanır.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; eşzamanlılıktan V8 bellek modeline, sızıntı avından profilleme ve optimizasyona kadar gerçek senaryolar üzerinde uygulanır.

Seviye

Orta Seviye — Node.js cluster, worker_threads, V8 bellek modeli ve bellek sızıntısı optimizasyonu

Öğrenme Metodu

Gerçek yük senaryoları üzerinde cluster ve worker kurulur; bellek sorunları profilleme araçlarıyla ölçülür ve adım adım optimize edilir.

Neden Bu Eğitim?

⚡Çok çekirdek gücü

cluster ve worker_threads ile tek iş parçacıklı Node.js'i çok çekirdekli sunucularda tam kapasite çalıştırmayı öğrenirsiniz.

🧠Bellek hakimiyeti

V8 heap yapısını ve çöp toplamayı anlayarak bellek tüketimini ölçer, sızıntıları bulur ve kalıcı olarak düzeltirsiniz.

📈Üretim performansı

Profilleme araçlarıyla darboğazları ölçerek uygulamanın gecikmesini ve bellek ayak izini somut biçimde iyileştirirsiniz.

Anahtar Konular

node.js cluster eğitimiworker_threads node.jsnode.js bellek optimizasyonuv8 çöp toplamabellek sızıntısı tespitinode.js ölçeklemenode.js performans eğitimiheap snapshot analizinode.js profillemeclinic.js eğitimi

“Ölçmediğiniz şeyi optimize edemezsiniz; bellek ve eşzamanlılıkta sezgi değil, profilleyici verisi doğru kararı verdirir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve kurulum

1

Node.js tecrübesi

Node.js ile uygulama geliştirme ve event loop kavramına dair çalışır düzeyde bilgi beklenir.

2

Asenkron programlama

Promise, async/await ve geri çağırma kalıplarına aşinalık, eşzamanlılık konularını anlamayı kolaylaştırır.

3

Temel işletim sistemi bilgisi

Süreç, iş parçacığı ve bellek kavramlarına genel aşinalık, ölçekleme ve bellek konularında faydalıdır.

4

Terminal ve kurulum

Komut satırı kullanımı ve Node.js, npm'in kurulu olması; profilleme araçlarını çalıştırmak için gereklidir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı Node.js'in tek iş parçacıklı modelini ve event loop'u kavrar, cluster modülüyle çok süreçli ölçekleme kurar ve işçiler arası yük dağıtımını yönetir.

Modül 1

Node.js Eşzamanlılık Modeli

Tek iş parçacıklı event loop mimarisi
libuv ve thread pool'un temel rolü
CPU-bound ve I/O-bound işlerin ayrımı
Event loop'u bloklayan işlemlerin etkisi
Olay döngüsü fazları ve sıralaması
Ölçekleme ihtiyacının ortaya çıkışı

Modül 2

cluster Modülü Temelleri

cluster modülü ve master-worker modeli
CPU çekirdeği sayısınca worker üretme
cluster.fork ile işçi süreç oluşturma
İşçi çökmesinde yeniden başlatma
Dinleyici soketin işçiler arası paylaşımı
Geliştirme ve üretimde cluster kullanımı

Modül 3

İşçiler Arası Yük Dağıtımı

Round-robin yük dağıtım stratejisi
İşletim sistemi tabanlı dağıtım farkı
Bağlantı dağıtımının ölçülmesi
Oturum yapışkanlığı (sticky session) sorunu
Durumsuz tasarımla ölçekleme kolaylığı
Yük altında işçi davranışının izlenmesi

Modül 4

Süreçler Arası İletişim

process.send ile süreçler arası mesajlaşma
Master ve worker arası veri paylaşımı
Paylaşımlı durumun dış depoya taşınması
Redis ile süreçler arası durum paylaşımı
Zarif kapanış (graceful shutdown) yönetimi
İşçi yaşam döngüsü olayları ve dinleme

Günün hedefiKatılımcı worker_threads ile CPU-yoğun işleri paralelleştirir, child_process ile dış süreç çalıştırır ve iş parçacıkları arası veri paylaşımını güvenle yönetir.

Modül 1

worker_threads Temelleri

worker_threads ile gerçek paralel iş parçacığı
Worker oluşturma ve mesajlaşma
CPU-yoğun işin ana iş parçacığından ayrılması
workerData ile başlangıç verisi aktarımı
cluster ve worker_threads farkı
İş parçacığı yaşam döngüsü yönetimi

Modül 2

Paylaşımlı Bellek

SharedArrayBuffer ile bellek paylaşımı
Atomics ile güvenli eşzamanlı erişim
Transferable nesnelerle kopyasız aktarım
MessageChannel ile iletişim kanalı
Veri kopyalama maliyeti ve kaçınma
Yarış koşullarından (race condition) korunma

Modül 3

child_process Kullanımı

spawn, exec ve fork arasındaki farklar
Dış komut ve sistem betiği çalıştırma
stdin, stdout ve stderr akış yönetimi
Alt süreçle çift yönlü veri alışverişi
Alt süreç hata ve çıkış kodu yönetimi
Uzun süren işlerin alt sürece taşınması

Modül 4

İş Havuzu (Worker Pool)

Worker pool deseni ve kaynak yeniden kullanımı
piscina kütüphanesiyle havuz yönetimi
Görev kuyruğu ve işçiye görev atama
Havuz boyutunun yüke göre ayarlanması
Hata yalıtımı ve işçi yenileme
Paralel işin performansının ölçülmesi

Günün hedefiKatılımcı V8 heap yapısını ve generational çöp toplamayı kavrar, bellek sınırlarını yönetir ve Buffer ile stream kullanarak bellek dostu işleme uygular.

Modül 1

V8 Heap Bellek Yapısı

Stack ve heap bellek bölgelerinin ayrımı
New space ve old space bölgeleri
Nesne yaşam süresi ve yerleşimi
V8'in bellek ayırma stratejisi
resident set ve external bellek
process.memoryUsage ile bellek okuma

Modül 2

Çöp Toplama (Garbage Collection)

Generational çöp toplama mantığı
Scavenge ile genç nesne toplama
Mark-sweep ve mark-compact fazları
GC'nin uygulamayı durdurma (pause) etkisi
-trace-gc ile çöp toplama izleme
Erişilebilirlik ve referans tutma

Modül 3

Bellek Sınırları Yönetimi

-max-old-space-size ile heap sınırı
Varsayılan bellek sınırları ve etkisi
Out of memory hatasının nedenleri
Konteynerde bellek sınırı uyumu
Bellek sınırının yük ile ilişkisi
Sınır aşımında davranış ve koruma

Modül 4

Buffer ve Akışlarla Bellek

Buffer ile ikili veri ve bellek yönetimi
Stream ile büyük veriyi parça parça işleme
Tüm dosyayı belleğe almama stratejisi
Backpressure ile bellek koruması
Pipe ile veri akışlarının birbirine bağlanması
Akış tabanlı işlemenin bellek kazanımı

Günün hedefiKatılımcı bellek sızıntılarını tespit eder, heap snapshot karşılaştırmasıyla kök nedeni bulur, clinic ve 0x ile profilleme yapar ve üretim için optimize eder.

Modül 1

Bellek Sızıntısı Tespiti

Bellek sızıntısının yaygın belirtileri
Sürekli büyüyen heap'in izlenmesi
Kapanış (closure) kaynaklı sızıntılar
Global değişken ve cache sızıntıları
Dinleyici (listener) birikmesi sorunu
Timer ve tutulan referansların temizliği

Modül 2

Heap Snapshot Analizi

Chrome DevTools ile heap snapshot alma
Snapshot karşılaştırmasıyla büyüyen nesne bulma
Retained size ve shallow size yorumu
Dominator ağacı ile referans takibi
heapdump ile üretimde snapshot üretme
Sızıntının kök nedenine adım adım ulaşma

Modül 3

CPU ve Bellek Profilleme

clinic.js ile performans teşhisi
clinic doctor ile sorun sınıflandırma
0x aracıyla flame graph üretimi ve okuma
CPU profili ile sıcak noktaların bulunması
-prof bayrağıyla V8 profil çıktısı alma
Darboğazların ölçüyle doğrulanması

Modül 4

Üretim Optimizasyonu

Nesne havuzu ile ayırma maliyetini azaltma
Gereksiz kopyalama ve ara nesneleri eleme
Cache stratejisi ve bellek dengesi
Yük testi ile optimizasyon doğrulaması
Bellek ve gecikme metriklerinin izlenmesi
Optimizasyon öncesi ölçüm disiplini

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Eşzamanlılık modeli

Node.js event loop'unu ve tek iş parçacığı sınırını kavrar, CPU ve I/O yüklerini doğru ayırt edersiniz.

✅

cluster ölçekleme

cluster modülüyle çok süreçli ölçekleme kurar, yük dağıtımı ve işçi yaşam döngüsünü yönetirsiniz.

✅

Paralel işleme

worker_threads ile CPU-yoğun işleri paralelleştirir, paylaşımlı bellek ve iş havuzunu güvenle kullanırsınız.

✅

V8 bellek modeli

Heap yapısını ve generational çöp toplamayı anlar, bellek davranışını metriklerle yorumlarsınız.

✅

Bellek dostu işleme

Buffer ve stream ile büyük veriyi parça parça işler, backpressure ile bellek tüketimini kontrol edersiniz.

✅

Sızıntı avı

Heap snapshot karşılaştırmasıyla bellek sızıntılarını bulur ve kök nedenini kalıcı biçimde düzeltirsiniz.

✅

Profilleme

clinic ve 0x gibi araçlarla CPU ve bellek darboğazlarını ölçer, flame graph ile sıcak noktaları bulursunuz.

✅

Üretim optimizasyonu

Ölçüme dayalı optimizasyonla uygulamanın bellek ayak izini ve gecikmesini somut biçimde iyileştirirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Yüksek yük altında çalışan Node.js servislerini ölçeklendirmek isteyen backend geliştiricileri
bellek sızıntısı
performans sorunlarını çözmek isteyen ekipler ve üretim sistemlerinin verimliliğinden sorumlu mühendisler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Yüksek yük altında çalışan Node.js servislerini ölçeklendirmek isteyen backend geliştiricileri, bellek sızıntısı ve performans sorunlarını çözmek isteyen ekipler ve üretim sistemlerinin verimliliğinden sorumlu mühendisler için uygundur. Node.js ile uygulama geliştirme ve event loop kavramına aşinalık beklenir.

cluster ve worker_threads arasındaki fark işleniyor mu?

Evet. cluster modülü ayrı Node.js süreçleri oluşturup soketi paylaşarak I/O-yoğun yükü ölçeklerken, worker_threads aynı süreç içinde gerçek iş parçacıklarıyla CPU-yoğun işleri paralelleştirir. Eğitimde her ikisinin kullanım senaryoları, farkları ve birlikte kullanımı örneklerle gösterilir.

Bellek sızıntılarını bulmayı öğrenecek miyim?

Evet. Eğitimin son günü bellek sızıntısı tespitine ayrılmıştır. Heap snapshot alma, snapshot karşılaştırmasıyla büyüyen nesneleri bulma, retained size ve dominator ağacı yorumu, closure, cache ve dinleyici kaynaklı sızıntılar ile clinic ve 0x ile profilleme gerçek örnekler üzerinde uygulanır.

Eğitimin süresi ve formatı nedir?

Eğitim dört gün sürer ve her gün dört modülden oluşur. Gerçek yük senaryoları üzerinde cluster ve worker kurulur, bellek sorunları profilleme araçlarıyla ölçülüp optimize edilir. Yüz yüze veya online yapılabilir; içerik kurumun Node.js sürümü ve çalışma ortamına göre uyarlanabilir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika tamamlanan modülleri ve üzerinde çalışılan ölçekleme ile optimizasyon senaryolarını belgeler; kurumsal gruplara özel performans denetimi danışmanlığıyla genişletilebilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

APPLICATION DEVELOPMENT WITH NODE.JS: NODE CLUSTERS & MEMORY OPTIMIZATIONS EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Node.js Eşzamanlılık Modeli

cluster Modülü Temelleri

İşçiler Arası Yük Dağıtımı

Süreçler Arası İletişim

worker_threads Temelleri

Paylaşımlı Bellek

child_process Kullanımı

İş Havuzu (Worker Pool)

V8 Heap Bellek Yapısı

Çöp Toplama (Garbage Collection)

Bellek Sınırları Yönetimi

Buffer ve Akışlarla Bellek

Bellek Sızıntısı Tespiti

Heap Snapshot Analizi

CPU ve Bellek Profilleme

Üretim Optimizasyonu

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

JavaScript: Types, Operators, & Control Structures in JavaScript Eğitimi

JavaScript: Working with the DOM & Events Eğitimi

jQuery & TypeScript Eğitimi

JumpStart to using Modern JavaScript (TT4110) Eğitimi

Learn to Code - Using JavaScript Eğitimi

Node.js & Node.js Tools in Visual Studio Eğitimi