Плагин Spark (Аналог Timings) Для Spigot/Nukkit/Velocity/Forge/Sponge

Если вы управляете сервером на Nukkit или Spigot, то наверняка сталкивались с проблемами лагов, просадок TPS или высоким потреблением CPU/памяти. Тут вам поможет плагин Spark — мощный профайлер производительности, который поможет выявить узкие места в вашем сервере. Это не просто инструмент, а полноценная диагностическая система, поддерживаемая сообществом и обновляемая!

Что такое Spark и зачем он нужен?

Spark — это профайлер для Minecraft-серверов, клиентов и прокси. Для Nukkit он добавляет инструменты для:

Диагностики CPU: Выявление «лаговых» плагинов, тиков или потоков, которые жрут ресурсы.
Анализа памяти: Проверка утечек, хип-дампов и GC (сборки мусора).
Мониторинга здоровья сервера: Отслеживание TPS, загрузки чанков, активности игроков.

Установка Spark

Скачайте плагин Spark-Nukkit либо Spark-Spigot
Установите плагин в папку /plugins
Запустите сервер
Проверьте логи: должно появиться «spark has been enabled» без ошибок, или введите команду /pl, /plugins и убедитесь что плагин загружен.

Профилировщик

`/spark profiler`

Подкоманда profiler используется для управления Spark Profiler.

Если профилировщик уже работает в фоновом режиме, запустите его:

/spark profiler open чтобы открыть страницу просмотра профилировщика без остановки профилировщика.
/spark profiler stop чтобы остановить профилировщик и просмотреть результаты.
/spark profiler cancel чтобы отменить профилирование, остановите его, не загружая результаты.

Для базовой работы запустите:

/spark profiler start запустите профилировщик в режиме работы по умолчанию.
/spark profiler stop чтобы остановить профилировщик и просмотреть результаты.
/spark profiler info чтобы проверить текущий статус профилировщика.

Есть несколько дополнительных флагов, которые можно использовать для настройки поведения профилировщика. Вы можете использовать:

/spark profiler start --timeout <seconds> чтобы запустить профилировщик и автоматически остановить его через x секунд.
/spark profiler start --thread * чтобы запустить профилировщик и отслеживать все потоки.
/spark profiler start --alloc чтобы запустить профилировщик и проанализировать распределение памяти (нагрузку на память), а не использование процессора.