PurpurMC服务器性能优化:解决ServerLevel.saveIncrementally()高延迟问题
2025-07-04 09:21:36作者:邓越浪Henry
问题背景
在PurpurMC服务器(基于Paper的Minecraft服务端分支)运行过程中,管理员通过Spark性能分析工具发现了一个异常现象:ServerLevel.saveIncrementally()方法消耗了过多的tick时间。这个现象表现为服务器性能监控中出现了大量超过200tick的延迟峰值,严重影响了服务器的运行效率。
技术分析
ServerLevel.saveIncrementally()是Minecraft服务端中负责区块自动保存的核心方法。正常情况下,这个方法应该以均衡的方式在多个tick中分批保存区块数据,避免单次操作消耗过多服务器资源。
通过分析发现,问题的根源在于Paper配置文件中max-auto-save-chunks-per-tick参数被修改为非默认值。这个参数控制着服务器在每个tick中最多可以保存多少个区块:
- 默认值:24个区块/tick
- 修改后的值:明显高于默认值(具体数值未在报告中说明)
问题影响
当这个参数设置过高时,会导致:
- 单次tick中需要处理的区块保存任务过多
- 造成明显的服务器卡顿和延迟
- 可能引起玩家体验下降,如移动延迟、交互响应慢等
- 在极端情况下可能导致服务器暂时无响应
解决方案
PurpurMC开发团队给出的解决方案非常简单有效:
- 将
max-auto-save-chunks-per-tick参数恢复为默认值24 - 建议管理员不要随意修改不理解的配置参数
最佳实践建议
对于Minecraft服务器管理员,我们建议:
- 修改关键性能参数前,先了解其作用和影响范围
- 使用性能监控工具(如Spark)定期检查服务器状态
- 保持PurpurMC版本为最新,以获得最佳性能和稳定性
- 对于不熟悉的配置项,保持默认值通常是最安全的选择
- 进行任何配置更改后,密切监控服务器性能变化
总结
这个案例展示了Minecraft服务器性能调优中的一个重要原则:不是所有参数都适合调高,有时默认值反而是经过充分测试的最佳平衡点。通过恢复max-auto-save-chunks-per-tick的默认值,可以有效地解决ServerLevel.saveIncrementally()方法导致的性能问题,确保服务器平稳运行。
对于希望优化服务器性能的管理员,建议采用渐进式的调优方法,每次只修改一个参数并观察效果,这样才能准确评估每个配置变更的实际影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210