При игре в Minecraft стабильность сервера является серьезной проблемой, особенно для активных сообществ или модифицированных сред. Мод Spark — это необходимый инструмент для диагностики проблем производительности на сервере или клиенте Minecraft. Разработанный как легкий, интуитивно понятный и быстрый в использовании, он позволяет администраторам понять причины снижения производительности или увеличения нагрузки на ЦП.
Возможности Spark
Точный анализ ЦП с помощью CPU Profiler
Флагманской функцией Spark, пожалуй, является профилировщик ЦП , который использует статистический метод для мониторинга активности сервера и создания графика вызовов, доступного через онлайн-интерфейс. Примерно за тридцать секунд Spark способен выдать полезные результаты, позволяющие точно определить функции, ответственные за замедление или пиковую загрузку процессора .
Никакой сложной настройки не требуется. После установки Spark можно запустить напрямую, он предлагает несколько вариантов настройки, таких как выбор определенных потоков или запись необычно длительных периодов. Анализ облегчается за счет четкой древовидной структуры , что делает интерпретацию результатов доступной даже без глубоких знаний в области разработки.
Комплексный инструмент диагностики памяти
Spark не ограничивается анализом ЦП. Он также предлагает полезные инструменты диагностики памяти для обнаружения утечек памяти или ее чрезмерного потребления:
- Сводка по куче : простой обзор памяти, используемой JVM, с указанием количества экземпляров на класс.
- Дамп кучи : полный захват памяти в формате HPROF, экспортируемый для анализа во внешних инструментах.
- Мониторинг сборки мусора : отслеживает активность сборщика мусора с индикаторами продолжительности и частоты сборок, а также объема памяти, освобождаемой в каждом цикле.
Эта информация помогает выявить причины зависаний или аномального накопления данных и соответствующим образом скорректировать параметры JVM.
Мониторинг работоспособности сервера
Spark предлагает сводную панель мониторинга, объединяющую ключевые показатели сервера :
- TPS (тиков в секунду) с более высокой точностью, чем классическая команда /tps.
- Длительность тика : минимальная, максимальная и средняя.
- Загрузка ЦП : процессом Minecraft и всей системой.
- Используемая память : оперативная память, потребляемая сервером.
- Использование диска : свободное и занятое пространство.
В дополнение к этим совокупным показателям Spark может обнаруживать отдельные аномалии, отмечая любой тик, длительность которого превышает заданное пороговое значение. Такой пошаговый мониторинг позволяет выявить конкретные события, вызывающие замедление.
Обнаружение и понимание скачков задержки
Скачки задержки происходят , когда выполнение одного или нескольких тиков сервера занимает больше времени, чем обычно . Эти замедления могут происходить через регулярные промежутки времени, например, каждые двадцать тиков, или спорадически, каждые несколько минут. Они обычно связаны с действиями игрока , такими как массовые команды или использование сложных модов.
Такого рода проблемы трудно обнаружить с помощью традиционного анализа, поскольку собранные данные часто усредняются , что маскирует истинное воздействие клеща(ов). К счастью, Spark предлагает два мощных инструмента для решения этой проблемы и выявления основной причины замедления .
Шаг 1: Используйте команду /spark tickmonitorдля поиска пиков
Первый шаг — отслеживание времени выполнения каждого тика для выявления тех, которые превышают среднее значение.
Команда /spark tickmonitorпозволяет активировать это отслеживание. Работает это следующим образом:
- Он вычисляет среднее время выполнения тика сервера.
- Он сравнивает каждый последующий тик с этим средним значением.
- Если длительность тика превышает определенный порог , в чате отображается предупреждающее сообщение.
По умолчанию этот порог установлен на 100% , то есть тик будет зарегистрирован, если он займет в два раза больше времени, чем средний показатель .
Настройте порог срабатывания
Можно использовать абсолютный порог в миллисекундах, что часто бывает более эффективно в конкретных случаях. Например :
bashКопироватьИзменить/spark tickmonitor --threshold-tick 50
$IMAGE2$
Эта команда сообщит о каждом тике, который длится дольше 50 мс, то есть о точке, в которой Minecraft начинает «догонять» и ощущать задержку.
Если при этом пороговом значении замедления не обнаружено, вы можете снизить его для большей чувствительности:
bashКопироватьИзменить/spark tickmonitor --threshold-tick 30
Совет: если в чате сообщается о всплеске активности, постарайтесь связать его с тем, что происходит в игре в этот конкретный момент . Это может быть смена измерения, тяжелая команда или событие, инициированное игроком.
Шаг 2: Используйте /spark profilerс опцией --only-ticks-overизоляции проблемных клещей
После того, как вы определили реалистичный порог с помощью tickmonitor, вы можете запустить целевой сеанс профилирования с помощью:
bashКопироватьИзменить/spark profiler --only-ticks-over [valeur]
Например :
bashКопироватьИзменить/spark profiler --only-ticks-over 150
Это означает, что Spark будет регистрировать только тики длительностью более 150 миллисекунд . Таким образом, в анализ будут включены только действительно проблемные клещи, что избавит вас от необходимости искать иголку в стоге сена среди тысяч обычных данных.
Выбор соответствующего порога
В большинстве случаев рекомендуется использовать значение от 50 до 100 мс , но это зависит от типа сервера и серьезности задержки. Если проблемные тики длятся дольше 300 мс, может быть полезно снизить порог до 150 мс, чтобы охватить большее количество подобных случаев.
Шаг 3: Проанализируйте созданный профиль.
После завершения сеанса профилирования откройте ссылку, предоставленную Spark для онлайн-просмотра . После этого вы сможете изучить дерево вызовов, выполненных во время выбранных тиков.
Наиболее ресурсоемкие функции отображаются в верхней части дерева, часто красного или оранжевого цвета, что позволяет быстро увидеть самые сложные разделы. Таким образом, вы сможете определить:
- Мод или плагин, вызывающий замедление.
- Точный метод, который использовался.
- Контекст, в котором произошел вызов (например, генерация фрагмента, событие игрока, сущности и т. д.).
Практический пример
Предположим, игрок использует WorldEdit для изменения большой области блоков. Активируя /spark tickmonitor, мы видим, что тики достигают более чем 1000% выше среднего . После подтверждения такого поведения, профилирование выполняется с помощью:
bashКопироватьИзменить/spark profiler --only-ticks-over 150
позволяет точно нацеливаться на вызовы, инициированные WorldEdit, подтверждая, что мод несет ответственность за всплески.
Более подробную информацию можно найти в документации Spark .
