Spark Profiler Analizi
Spark nedir, ne işe yarar?
Spark — Lucko'nun geliştirdiği, Minecraft sunucuları için hazırlanmış açık kaynak bir performans profiler ve izleme eklentisidir. Sunucunuzun tick döngüsünü, her metot çağrısını, garbage collection sürelerini, bellek dağılımını, plugin CPU kullanımını ve thread aktivitelerini kaydeder; sonuçları https://spark.lucko.me üzerinden paylaşılabilir bir link olarak üretir.
Bu araç, o linki sizin için analiz eder: raw protobuf verisini çözümler, TPS ve MSPT dağılımını çıkarır, lag kaynağı olan metotları tespit eder, plugin başına CPU tüketimini aggregate eder, GC pause'ları okur, sistem ve JVM ayarlarını denetler, config dosyalarını dökümler ve optimizasyon önerileri sunar. Sampler profilleri, heap summary'ler ve health report'lar desteklenir.
Kısacası: spark linki → yapıştır → her şey otomatik analiz. Sunucuda hangi plugin'in lag yarattığını, hangi thread'in tükendiğini, hangi config'in yanlış olduğunu dakikalar içinde görürsünüz.
Spark verisi yükleyin
Sunucunuzda /spark profiler start komutunu çalıştırın, bir süre bekleyin, /spark profiler stop ile durdurun. Üretilen https://spark.lucko.me/... linkini aşağıya yapıştırın veya dışa aktarılan .json dosyasını sürükleyin.
Lag spike yakalamak için: /spark profiler start --only-ticks-over 100
Spark profiler hakkında
Spark, Minecraft sunucuları için profiler ve performans izleme plugin'idir. CPU, memory, TPS, GC ve thread verilerini toplar, paylaşılabilir bir link verir. Async-profiler veya Java WarmRoast tabanlı sampler kullanır.
Sunucuda /spark profiler start komutunu çalıştırın, bir süre bekleyin, /spark profiler stop ile durdurun. Lag spike yakalamak için /spark profiler start --only-ticks-over 100 kullanın.
TPS sunucunun saniyede işlediği tick sayısı (ideal 20). MSPT bir tick'in kaç milisaniyede tamamlandığı (ideal 50ms altı). Sleep % Server thread'in tick'ler arasında boşta geçirdiği zaman oranıdır — yüksek sleep = yedek kapasite var demektir.
Skor; TPS, MSPT P95/P99, GC pause süreleri, RAM kullanımı ve tespit edilen kritik sorunların ağırlığına göre 0–100 arası hesaplanır.
Evet. /spark heapsummary ve /spark health --upload komutlarının çıktı linkleri de yüklenebilir.