Plan de Estudio

Plan de Estudio: Java y Spring Boot Avanzado

Enfoque en Concurrencia y Grandes Volúmenes de Datos

Fase 1: Fundamentos Avanzados de Java (4-6 semanas)

Semana 1-2: Concurrencia y Programación Multi-hilo

Conceptos clave:

• Threads, Runnable, Callable
• Sincronización: synchronized, locks, semáforos
• Executor Framework y ThreadPool
• CompletableFuture y programación asíncrona

Práctica:

• Implementar un sistema de procesamiento de archivos concurrente
• Crear un pool de conexiones thread-safe
• Desarrollar un cache distribuido básico

Recursos:

• “Java Concurrency in Practice” - Brian Goetz
• Oracle Java Concurrency Tutorial
• Baeldung Concurrency articles

Semana 3-4: Colecciones Avanzadas y Estructuras de Datos

Conceptos clave:

• ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList
• Estructuras de datos lock-free
• Memory model de Java
• Garbage Collection y optimización de memoria

Práctica:

• Implementar una estructura de datos concurrente personalizada
• Optimizar aplicaciones con high throughput
• Análisis de memory leaks y tuning de GC

Semana 5-6: Stream API y Programación Funcional

Conceptos clave:

• Parallel Streams y performance
• Collectors personalizados
• Optional y manejo de null safety
• Reactive Streams (Flow API)

Práctica:

• Procesar datasets grandes con parallel streams
• Implementar pipelines de transformación de datos
• Crear collectors personalizados para agregaciones complejas

Fase 2: Spring Boot Intermedio-Avanzado (6-8 semanas)

Semana 7-8: Spring Core Avanzado

Conceptos clave:

• IoC Container profundo
• Bean lifecycle y custom scopes
• Profiles y configuración por ambiente
• SpEL (Spring Expression Language)

Práctica:

• Crear custom annotations y aspectos
• Implementar factory beans personalizados
• Configurar perfiles complejos para diferentes entornos

Semana 9-11: Spring Data y Persistencia Avanzada

Conceptos clave:

• JPA avanzado: criterias, specifications, projections
• Custom repositories y query methods
• Transacciones: @Transactional, propagation, isolation
• Connection pooling (HikariCP) y optimización de conexiones

Práctica:

• Implementar paginación eficiente para millones de registros
• Crear auditoría automática de entidades
• Optimizar queries N+1 y lazy loading

Semana 12-13: Optimización de Consultas y Grandes Volúmenes

Conceptos clave:

• JdbcTemplate y NamedParameterJdbcTemplate: Consultas nativas optimizadas
• QueryDSL: Type-safe queries y consultas dinámicas complejas
• Criteria API: Construcción programática de queries
• Native Queries: Cuando y cómo usar SQL nativo efectivamente
• Batch Processing: Spring Batch para procesamiento masivo
• Streaming ResultSet: Procesamiento de millones de registros sin OOM

Técnicas de optimización:

• Índices compuestos y estrategias de indexación
• Particionamiento de tablas (horizontal/vertical)
• Read replicas y distribución de carga de lectura
• Query hints y plan de ejecución
• Pagination patterns: cursor-based vs offset-based
• Projection queries para reducir transferencia de datos

Práctica:

• Implementar sistema de reporting con QueryDSL para consultas complejas
• Crear job de Spring Batch para procesar 10M+ registros
• Optimizar consultas existentes usando EXPLAIN PLAN
• Implementar streaming de datos con JdbcTemplate
• Desarrollar sistema de cache inteligente para queries frecuentes

Semana 14-15: Estrategias de Carga Masiva de Datos

Conceptos clave:

• Bulk Insert Strategies:
  • JDBC Batch inserts
  • JPA Batch processing (@BatchSize)
  • Native bulk operations (COPY, LOAD DATA)
• ETL Patterns con Spring Batch:
  • ItemReader, ItemProcessor, ItemWriter
  • Chunk-based processing
  • Parallel processing y partitioning
  • Skip policies y error handling
• Streaming Data Processing:
  • Reactive streams para datos continuos
  • Backpressure handling
  • Flow control en pipelines de datos

Técnicas avanzadas:

• UPSERT operations eficientes
• Temporary tables para staging
• Lock-free bulk operations
• Memory-mapped files para cargas ultra rápidas
• Compression strategies para transferencia
• Incremental data loading patterns

Práctica:

• Implementar carga masiva de 50M+ registros optimizada
• Crear pipeline ETL completo con Spring Batch
• Desarrollar sistema de sincronización incremental
• Implementar streaming processor para datos en tiempo real
• Optimizar memory footprint en operaciones masivas

Semana 16-17: Spring Boot Actuator y Microservicios

Conceptos clave:

• Health checks personalizados
• Metrics con Micrometer
• Distributed tracing
• Configuration management

Práctica:

• Implementar métricas de negocio personalizadas
• Crear health indicators para dependencias externas
• Configurar distributed tracing con Zipkin/Jaeger

Semana 18-19: Programación Reactiva con Spring WebFlux

Conceptos clave:

• Mono y Flux
• Backpressure y flow control
• WebClient reactivo
• R2DBC para bases de datos reactivas

Práctica:

• Migrar endpoint REST a WebFlux
• Implementar streaming de datos en tiempo real
• Crear pipeline reactivo completo

Fase 3: Arquitectura y Rendimiento (6-8 semanas)

Semana 20-21: Procesamiento Asíncrono y Colas

Conceptos clave:

• @Async y TaskExecutor
• Message queues (RabbitMQ, Apache Kafka)
• Event-driven architecture
• Saga pattern para transacciones distribuidas

Práctica:

• Implementar procesamiento asíncrono de órdenes
• Crear sistema de notificaciones con colas
• Desarrollar event sourcing básico

Semana 22-23: Caching y Optimización

Conceptos clave:

• Spring Cache abstraction
• Redis como cache distribuido
• Cache invalidation strategies
• CDN y static content optimization

Práctica:

• Implementar cache multi-nivel
• Crear estrategias de invalidación inteligentes
• Optimizar aplicación para 10k+ RPS

Semana 24-25: Monitoreo y Observabilidad

Conceptos clave:

• APM tools (New Relic, AppDynamics)
• Logging estructurado (Logback, ELK Stack)
• Alerting y SLI/SLO
• Performance profiling

Práctica:

• Implementar observabilidad completa
• Crear dashboards de métricas de negocio
• Establecer alertas proactivas

Fase 4: Proyectos Prácticos (8-10 semanas)

Proyecto 1: Sistema de Procesamiento de Datos Masivos (4-5 semanas)

Características:

• Ingesta de millones de registros por día
• Procesamiento en batch y tiempo real
• APIs REST y reactive
• Cache distribuido
• Métricas y monitoreo

Proyecto 2: Plataforma de Microservicios (4-5 semanas)

Características:

• 3-5 microservicios comunicándose
• Service discovery y load balancing
• Circuit breakers y resilience patterns
• Distributed tracing
• Event-driven communication

Recursos Recomendados

Libros:

• “Spring in Action” 6th Edition - Craig Walls
• “Spring Boot in Practice” - Somnath Musib
• “Java Performance: The Definitive Guide” - Scott Oaks
• “Building Microservices” - Sam Newman
• “Spring Data Modern Data Access for Enterprise Java” - Mark Pollack
• “Java Persistence with Spring Data and Hibernate” - Catalin Tudose
• “SQL Performance Explained” - Markus Winand

Cursos Online:

• Spring Framework Master Class - Udemy
• Java Multithreading, Concurrency & Performance - Udemy
• Spring Boot Microservices with Spring Cloud - Pluralsight

Herramientas para Practicar:

• Docker y Docker Compose
• Apache Kafka
• Redis
• PostgreSQL/MySQL
• Prometheus + Grafana
• IntelliJ IDEA Ultimate
• QueryDSL APT plugin
• Spring Batch Admin
• Database profiling tools (pgAdmin, MySQL Workbench)
• JProfiler o VisualVM para memory profiling

Cronograma Sugerido

Dedicación recomendada: 8-12 horas por semana Duración total: 25-27 semanas (6-7 meses)

Distribución semanal:

• 40% teoría y lectura
• 40% práctica hands-on
• 20% proyectos personales

Evaluación del Progreso

Hitos mensuales:

• Mes 1: Dominio de concurrencia en Java
• Mes 2: Proficiencia en Spring Boot avanzado
• Mes 3: Maestría en optimización de consultas y manejo de datos masivos
• Mes 4: Arquitectura de aplicaciones escalables
• Mes 5: Implementación de microservicios
• Mes 6-7: Proyectos portfolio y optimización

Indicadores de éxito:

• Capacidad de diseñar sistemas que manejen 100k+ requests/day
• Implementación eficiente de patrones de concurrencia
• Conocimiento profundo del ecosistema Spring
• Habilidad para debuggear y optimizar aplicaciones en producción
• Expertise en optimización de queries para datasets de 100M+ registros
• Dominio de técnicas de carga masiva y ETL con Spring Batch
• Capacidad de implementar streaming de datos eficiente