spark 优势何在？

spark 的 CPU 侧写与其他检测类程序比较

WarmRoast

spark 中的 CPU 侧写功能均来自 WarmRoast，但 spark 对它进行了一些优化，使得它与原本的 WarmRoast 分析器在一些内容上产生了差异：

• 安装和使用相较前者更为方便。
  • 去掉了对底层服务器机器的访问功能。
  • 不再需要提供临时的搭建的网站服务器（打开端口，禁用防火墙？转到临时网页）。
• 输出的分析报告可以很方便地与其他用户一同浏览。
• 无需多余步骤即可应用反混淆影射，除原本的 MCP (Searge) 外，CraftBukkit 和 Fabric 源代码也已经支持反混淆。
• 采样器和浏览器的组件都经过了显著优化。
  • 现在可以在内存占用更少的情况下拥有更高的采样频率了。
• 添加了额外的个性化内容选项。
  • 允许过滤“卡顿滴答”，线程池归并群组线程等内容。
  • 允许按指定方法或类名过滤调用树的某一部分。
• 采样的准确性得到提升。
  • 分析器可以将不同的方法归为一组，而不是只通过方法名称归类。

Minecraft Timings

Aikar 的 Timings 系统（内置于 Spigot 及 Paper 服务端中）与 spark 在某种程度上很相似，它们都用于服务器数据的记录与收集。

Timings 可以做到 spark 做不到的某些事：

• 可以在一定时间内记录某些东西的次数（事件、实体击杀等）。
• 对不熟悉阅读报告的管理员相当友好，它显示数据的方式更易于阅读。
• 对部分服务器活动进行解释，有助于用户理解。 如果这些内容对你更重要，那么你应该选择它。

但是，如果这些不重要，那么可供你考虑的 spark 有这些优势：

• 所有分析均自动完成——spark 会帮你记录所有数据。
  • 例如，timings 可能可以告诉你某个插件中的监听器正在消耗大量 CPU 处理 PlayerMoveEvent，而不能告诉你它的哪一部分消耗了如此之多——但 spark 就可以。
• 对插件或服务器核心运行效率精益求精的程序员（或者只是希望上报问题的管理员），spark 的输出通常更加有用。
• Timings 的报告通常不能给出有关代码的足够信息。

其他 Java 分析器

• spark（一个抽样分析器）通常在数字上与其他分析方法（例如程序实时测量）更模糊，但允许目标程序不受干扰地运行。
  • 实际测试中，相较其他方法，抽样分析器可以提供更精确的结果，因为它不会过多干扰程序，这也意味着它不会有很多副作用。
• 使用 spark 时无需在服务器开启时注入 Javaagent。
• 更加方便地添加反混淆映射。
• spark 能够排查大部分在 Minecraft 中可能遇到的性能问题，但对代码存在的性能隐患（换言之就是在其成为问题/瓶颈之前）尚无能为力。