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命令用法 ​

注意

/sparkb、/sparkv 和 /sparkc 是 BungeeCord、Velocity 以及 Forge/Fabric 专用的命令，在使用对应服务端时应该将 /spark 替换成上述的命令。

分析器 ​

/spark profiler ​

子命令 profiler 可以控制 spark 的分析器。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.profiler`。

如果分析器已经启动，你可以输入下面这些命令：

  • /spark profiler open 打开分析报告页而无需停止；
  • /spark profiler stop 停止分析并浏览分析结果；
  • /spark profiler cancel 取消分析操作，并取消上传报告。

在其他情况下，你可以使用这些基本的操作命令：

  • /spark profiler start 在默认操作模式下开始分析；
  • /spark profiler stop 停止分析并浏览结果；
  • /spark profiler info 检查当前分析的状态。

这里还有一些额外的标志参数，可以用于控制分析器。如：

  • /spark profiler start --timeout <秒> 开始分析，并在给定的时间之后自动停止；
  • /spark profiler start --thread * 开始分析，并记录所有线程；
  • /spark profiler start --alloc 开始分析，并分析内存分配（内存使用情况）而非 CPU 的使用情况。
高级用户参数

你可以使用以下命令：

  • /spark profiler start --interval <毫秒> 开始分析，并按参数中的间隔时间采样（默认值为 4，表示采样间隔为 4 毫秒）；
  • /spark profiler start --thread * 开始分析，并记录所有线程；
  • /spark profiler start --thread <线程名称> 开始分析，并记录参数所给定的线程；
  • /spark profiler start --only-ticks-over <毫秒> 开始分析，但只对时间长度超过给定值的滴答进行采样；
  • /spark profiler start --regex --thread <正则表达式> 开始分析，且只分析名称符合给定正则表达式的线程；
  • /spark profiler start --combine-all 开始分析，但将所有线程都组合在一个根节点下；
  • /spark profiler start --not-combined 开始分析，但禁用来自同一线程池的线程组；
  • /spark profiler start --force-java-sampler 开始分析，并强制使用 Java 采样而非异步采样；
  • /spark profiler start --alloc --alloc-live-only 开始分析内存分配，且只保留在结束时仍未被内存回收清理的对象数据；
  • /spark profiler start --interval <字节> 开始分析内存分配，且只按给定速度采样（默认值是 524287，即 [i]512 KB[/i]）；
  • /spark profiler stop --comment <注释> 停止分析，并在浏览界面中填写注释；
  • /spark profiler stop --separate-parent-calls 停止分析，并在浏览界面中将不同父方法调用的内容分开显示。（[i]已弃用[/i]）
  • /spark profiler stop --save-to-file 将文件保存至本地文件夹而非上传至网络。

健康分析 ​

/spark health ​

子命令 health 会产生一份服务器的健康报告，其中包含 TPS、CPU、内存和硬盘的使用情况。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.healthreport。

你可以使用以下命令：

  • /spark health --memory 会让报告中附带 JVM 内存的使用情况；
  • /spark health --network 会让报告中附带系统网络的使用情况。

/spark ping ​

子命令 ping 会输出全体玩家延迟的平均循环时间（或是指定玩家的延迟），并取三位小数。

你可以使用以下命令：

  • /spark ping 来浏览有关所有玩家平均延迟的信息；
  • /spark ping --player <玩家名称> 返回指定玩家的延迟循环时间。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.ping。

/spark tps ​

子命令 tps 会输出服务器 TPS（每秒刻数）比率和 CPU 的使用情况。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.tps。

/spark tickmonitor ​

子命令 tickmonitor 可以控制刻监视器（Tick Monitor）。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.tickmonitor。

在不带参数的情况下，执行这条命令，可以控制监视器的开和关。

你可以使用以下命令：

  • /spark tickmonitor --threshold <比例> 启动刻监视器，但只记录超过刻时间间隔一定百分比的刻；
  • /spark tickmonitor --threshold-tick <毫秒> 启动刻监视器，但只记录 MSPT（每刻毫秒数，Milliseconds per Tick）超过给定参数的刻；
  • /spark tickmonitor --without-gc 启动刻监视器，但禁用 GC（内存垃圾收集，Garbage Collection）活动的记录。

内存使用 ​

/spark gc ​

子命令 gc 会显示服务器 GC（内存垃圾收集，Garbage Collection）的历史记录。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.gc。

/spark gcmonitor ​

子命令 gcmonitor 管理服务器的 GC（内存垃圾收集，Garbage Collection）监视器系统。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.gcmonitor。

/spark heapsummary ​

子命令 heapsummary 会产生一份内存（堆）转储摘要，并将它上传到浏览器中。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.heapsummary。

/spark heapdump ​

子命令 heapdump 会产生一份堆转储（.hprof 格式的快照）文件，并将它保存在本地。

你可以使用以下命令：

  • /spark heapdump --compress <类型> 可以指定堆转储文件压缩为的格式。支持的未见类型有 gzip、xz 以及 lzma；
  • /spark heapdump --include-non-live 可以指定所要包含的“非活跃”对象（不可访问且符合 GC 回收条件的对象）；[i]（已弃用）[/i]
  • /spark heapdump --run-gc-before 可以让 JVM 在堆转储生成前启用 GC。[i]（已弃用）[/i]

杂项 ​

/spark activity ​

子命令 activity 能显示 spark 最近活动的有关信息。

执行命令所需权限为 spark 或 spark.activity。

你可以使用以下命令：

  • /spark activity --page <页码> 可以浏览指定页面。

另见 ​