Lektionen

Warum Anwendungen Logs benötigen und warum ein simples System.out.println im Produktivbetrieb nicht hilft. Wir besprechen die Level ERROR/ WARN/ INFO/ DEBUG/ TRACE, die eingebaute java.util.logging-API und die Konfigurationsdatei logging.properties, lernen Log4j 2, Logback und die Fassade SLF4J kennen. Wir vergleichen mit der Konsolenausgabe, binden Abhängigkeiten ein und analysieren typische Fehler bei Konfiguration und Verwendung.

Wir zerlegen, woraus eine gute Log‑Nachricht besteht (Zeit, Level INFO/ ERROR, Logger‑Name, Text, Stack), wie man Einträge korrekt über SLF4J/Log4j2‑Platzhalter formatiert ( "{}" statt Konkatenation), wie man Exceptions loggt ( logger.error(..., ex)), wann man die Level ERROR/ WARN/ INFO/ DEBUG/ TRACE verwendet, sowie Best Practices: keine sensiblen Daten, verständliche Nachrichten, korrelationsfähige IDs ( orderId, userId) und eine saubere Konfiguration log4j2.xml.

Wie man Logs in Nebenläufigkeit und im Web zuverlässig macht: Thread-Sicherheit der fertigen Bibliotheken ( Logback, Log4j 2, java.util.logging), der MDC-Kontext mit Übergabe von requestId, Integration mit Spring-Filtern und Fehler-Handlern, der Unterschied zu System.out, Besonderheiten von Thread-Pools und Tracing in Microservices (traceId, OpenTelemetry). Wir besprechen praxisnahe Beispiele und typische Fehler und verwenden SLF4J und Logger als static- final-Feld.

Diese Vorlesung ist ein praktischer Leitfaden zum Monitoring der JVM: wie man Standardmetriken über JMX und JConsole ausliest, wie man Speicher, Threads visuell beobachtet und Methoden in VisualVM profiliert (einschließlich heap dump und thread dump) sowie wie man die „Black Box“ mit Java Flight Recorder aufzeichnet und sie in JDK Mission Control auswertet. Wir zeigen Startkommandos ( -XX:StartFlightRecording), besprechen typische Analyse-Szenarien für GC/Threads und häufige Fehler.

Wir klären, worin sich Profiling von Monitoring unterscheidet, welche Metriken wichtig sind (Laufzeit von Methoden, Speicher, Threads, Sperren) und welche Tools man verwendet: VisualVM, Java Flight Recorder sowie kommerzielle Profiler. In der Praxis untersuchen wir einen „langsamen“ Rechner, lernen, „Hotspots“ zu finden, einen heap dump zu analysieren und Engpässe durch Algorithmuswechsel, weniger Allokationen und Caching zu beseitigen. Wir schließen mit einem visuellen Schema des Optimierungsprozesses und der Besprechung typischer Fehler.