Minecraft: Crear un perfil de rendimiento

Si experimentas problemas de rendimiento en tu servidor, crear un perfil con Spark te ayudará a identificar la causa exacta. En lugar de adivinar qué plugin, mod o parte de tu mundo es el responsable, Spark te ofrece un análisis detallado de cómo tu servidor emplea su tiempo, incluyendo métodos y funciones específicas. Esta guía te explica cómo configurarlo y ejecutar tu primer perfil.

Configurando Spark

1. Descarga Spark para tu tipo de servidor.
2. Abra el AleForge Panel.
3. Ve a la pestaña Console y asegúrate de que tu servidor esté detenido.
4. Ve a la pestaña Files.
5. Sube Spark a la carpeta correcta para tu tipo de servidor:
   • Servidores Forge o Fabric: cárguelo en la carpeta mods.
   • Servidores Spigot (y Paper): cárguelo en la carpeta plugins.
6. Vuelve a la pestaña Console e inicia tu servidor.

Ejecutar un perfil

1. Para comenzar a generar el perfil, ejecute el siguiente comando en console:

spark profiler start

2. Déjelo funcionando un rato mientras su servidor experimenta actividad normal, incluyendo lo que sea que esté causando el retraso, si puede reproducirlo. Cuanto más tiempo se ejecute durante el problema real, más datos útiles obtendrá.
3. Si desea ver el perfil mientras aún se está ejecutando, utilice:

spark profiler open

Esto abre un enlace a una vista interactiva en línea del perfil, donde podrá ver exactamente qué es lo que consume más tiempo en su servidor.

4. Una vez que hayas terminado, deja de perfilar con:

spark profiler stop

Esto también te proporciona un enlace para ver el informe final, en caso de que no lo hayas abierto mientras se estaba ejecutando.

Lectura de los resultados

El informe de Spark muestra un desglose del tiempo de procesamiento de tu servidor, clasificado por plugin, mod y llamadas a funciones individuales. Busca cualquier proceso que consuma una cantidad inusualmente grande del tiempo total; esa suele ser la causa del problema. Si no sabes cómo interpretar la información, puedes contactar con soporte técnico y enviarnos un enlace a tu informe de Spark para que podamos ayudarte a entenderlo.