关于 spark 的统计信息
spark 能提交并计算一些统计数据。
在所有情况下，测量所用标准的数据都来自别的地方。如果出现错误，说明 spark 所接收的数据很有可能存在错误。
| 数据名称 | 数据来源 |
|---|---|
| TPS | 服务器活动（通过 spark 的 TickHook 接口获取） |
| MSPT | 服务器活动（通过 spark 的 TickReporter 接口获取） |
| CPU 使用情况 | Java API（jdk.management/OperatingSystemMXBean） |
| 内存使用情况 | Java API（jdk.management/OperatingSystemMXBean）& /proc/meminfo（仅 Linux） |
| 磁盘使用情况 | Java API（java.base/FileStore） |
| GC | Java API（jdk.management/GarbageCollectorMXBean） |
| 玩家延迟 | 服务器 API（通过 spark 的 PlayerPingProvider 接口获取） |
| 网络使用情况 | /proc/net/dev/（仅 Linux） |
| CPU 名称 | Linux 上为 /proc/cpuinfo，Windows 上为 wmic cpu |
| 操作系统名称及版本 | Linux 上为 /proc/os-releases，Windows 上为 wmic os |
面板服与 Docker 镜像
在服务器（以及 spark 的拓展）运行在容器（例如 Pterodactyl 等）中时，我们可以看见某些统计数据（大多数 CPU/内存使用情况）不与实际情况对应。
spark 对此无能为力。如你所见，spark 只会使用一些标准的 Java 和操作系统的 API 来获取一些统计数据。如果这些内容不准确，那么有可能是你的安装或 Java/Docker/操作系统 的漏洞。