Was ist GalataJ?
GalataJ ist ein Java-Profiler, der in IntelliJ IDEA und VS Code funktioniert. Er zeigt Leistungsmetriken auf Methodenebene direkt in Ihrem Code an, ermoeglicht den Vergleich von Profiling-Sitzungen zur Regressionsverfolgung und exportiert strukturierte Leistungsdaten fuer die Analyse — alles ohne Ihren Editor zu verlassen.
Der Workflow ist einfach: Profilieren → Vergleichen → Handeln.
Bytecode-Instrumentierung · ~3% Overhead · Runtime Auto-Attach · JDK 8+ · Windows, Linux, macOS
Profilieren → Vergleichen → Handeln
Abschnitt betitelt „Profilieren → Vergleichen → Handeln“1. Profilieren
Abschnitt betitelt „1. Profilieren“GalataJ verbindet sich mit einer laufenden JVM und zeigt Metriken pro Methode als CodeLens/CodeVision-Hinweise direkt ueber Ihrem Code an:
- Ausfuehrungszeit — Wie lange jede Methode dauert
- Aufrufanzahl — Wie oft sie aufgerufen wird
- Speicher — Allokationen pro Aufruf
- Trend — Wird sie langsamer oder schneller?
Metriken werden in Echtzeit aktualisiert. Ein dediziertes Live-Profiler-Panel bietet eine sortierbare, filterbare Ansicht aller profilierten Methoden.
Metriken verstehen → · Profiler-Panel →
2. Vergleichen
Abschnitt betitelt „2. Vergleichen“Ein einzelner Profiling-Snapshot sagt Ihnen nicht, ob die Dinge besser oder schlechter werden. GalataJ ermoeglicht Ihnen:
- Profiling-Sitzungen speichern und spaeter darauf zurueckkommen
- Leistungsbaselines setzen als Referenzpunkt
- Laeufe vergleichen und genau sehen, welche Methoden regrediert haben — und um wie viel
Dies verwandelt Profiling von einer einmaligen Aktivitaet in einen kontinuierlichen Leistungsueberwachungs-Workflow.
3. Handeln
Abschnitt betitelt „3. Handeln“Profiling-Daten werden als strukturierte Markdown-Dateien in Ihrem Projekt exportiert:
.galataj/live-performance.md— Echtzeit-Hotspots, Trends und Kontext auf Methodenebene.galataj/baseline-live-compare.md— Regressionserkennung gegen Ihre Baseline
Diese Dateien sind Klartext, versionskontrollierbar und von jedem Tool lesbar. Verwenden Sie sie in Code-Reviews, CI-Pipelines oder geben Sie sie an KI-Assistenten fuer kontextbezogene Leistungsanalyse weiter.
Die Schaltflaeche Zu Chat hinzufuegen sendet Methodenkontext mit einem Klick direkt an Ihren KI-Assistenten (Cursor, ChatGPT, Copilot usw.).
So funktioniert es
Abschnitt betitelt „So funktioniert es“GalataJ verwendet Bytecode-Instrumentierung, um Methodenausfuehrungszeit, Speicherzuweisung und Aufrufhaeufigkeit auf JVM-Ebene zu messen. Es erfordert keine Quellcodeaenderungen, Annotationen oder Build-Plugins.
| Instrumentierung | Bytecode-Ebene, keine Quellcodeaenderungen |
| Overhead | ~3%, geeignet fuer Entwicklung und Tests |
| Attach-Methode | Runtime Auto-Attach — kein JVM-Neustart, keine Flags |
| Java-Versionen | JDK 8, 11, 17, 21 und spaetere LTS-Versionen |
| Laufzeiten | OpenJDK, Oracle JDK, Amazon Corretto |
GalataJ ist fuer Entwicklungs- und Testumgebungen konzipiert. Fuer Produktionsueberwachung verwenden Sie dedizierte APM-Tools wie Datadog oder New Relic.
Unterstuetzte Umgebungen
Abschnitt betitelt „Unterstuetzte Umgebungen“IntelliJ IDEA
Community- und Ultimate-Editionen. Volle CodeVision-Integration mit Tool-Fenstern.
VS Code / Cursor / Windsurf
Volle CodeLens-Integration. Funktioniert in allen VS-Code-basierten Editoren.
Lokale JVMs
Jede Java-Anwendung auf Ihrem Rechner profilieren — Spring Boot, Maven, Gradle, eigenstaendige JARs.
Docker-Container
Java-Apps in lokalen Docker-Containern mit Auto-Erkennung profilieren. (Pro)
Unterstuetzte Betriebssysteme: Windows, Linux und macOS.
Nicht unterstuetzt: Remote-Server-Profiling, Kubernetes, verteilte Verfolgung.
Bereit zum Start?
Abschnitt betitelt „Bereit zum Start?“Installieren Sie das Plugin, starten Sie Ihre Java-App und klicken Sie auf „Profiling starten” — Metriken erscheinen in weniger als einer Minute.