【2025年最新】マイクラサーバーのラグを解決！sparkプロファイラの完全活用ガイド

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2025年7月3日

【2025年最新】マイクラサーバーのラグを解決！sparkプロファイラの完全活用ガイド

※本記事は2025年1月時点の情報に基づいて執筆されています。内容の正確性には万全を期していますが、最新情報は各公式サイトをご確認ください。

「サーバーが重い！」「TPSが下がる原因がわからない！」そんな悩みを抱えるサーバー管理者の強い味方がsparkプロファイラです。この記事では、sparkを使ったサーバー診断からパフォーマンス改善まで、実践的な使い方を徹底解説します。

画像出典：YouTube

sparkプロファイラとは？サーバー診断の必須ツール

sparkは、Minecraftサーバーのパフォーマンスを詳細に分析できる軽量プロファイラです。CPUの使用状況、メモリ消費、TPS（Ticks Per Second）の変動など、サーバーの健康状態を数値で把握できます。

主な機能：

リアルタイムTPS監視 – サーバーの応答性を常時監視
CPUプロファイリング – 処理の重い部分を特定
メモリ使用量分析 – メモリリークの検出
プラグイン別パフォーマンス測定 – ボトルネックの特定
Webベースの詳細レポート – 直感的な結果表示

画像出典：spark docs

sparkの導入と基本設定

1. プラグイン/MODのダウンロード

Spigot/Paper サーバーの場合：

SpigotMC sparkページから最新版をダウンロード
pluginsフォルダに配置
サーバーを再起動

Forge/Fabric サーバーの場合：

CurseForge sparkページから対応バージョンをダウンロード
modsフォルダに配置
サーバーを再起動

2. 権限設定

Copy# permissions.yml例
groups:
  admin:
    permissions:
      - spark.profiler
      - spark.monitoring
      - spark.viewothers
  moderator:
    permissions:
      - spark.tps
      - spark.ping

基本的なコマンドと使い方

TPS監視の基本

Copy# 現在のTPS確認
/spark tps

# 詳細なパフォーマンス情報
/spark tps --memory

# 結果例：
# TPS from last 1m, 5m, 15m: 20.0, 19.8, 19.5
# CPU usage: 45.2%
# Memory
Copy# 現在のTPS確認
/spark tps

# 詳細なパフォーマンス情報
/spark tps --memory

# 結果例：
# TPS from last 1m, 5m, 15m: 20.0, 19.8, 19.5
# CPU usage: 45.2%
# Memory usage: 4,832 MB / 8,192 MB (59.0%)
# Uptime: 2 hours 15 minutes

画像出典：PebbleHost Knowledgebase

プロファイリングの実行

Copy# 基本的なCPUプロファイリング（30秒間）
/spark profiler

# 長時間のプロファイリング（5分間）
/spark profiler --timeout 300

# 特定の条件での詳細プロファイリング
/spark profiler --only-ticks-over 50 --timeout 120

# メモリ使用量のプロファイリング
/spark profiler --alloc

ステップ1：基本的なパフォーマンス診断

1. TPS異常の検出

サーバーが重いと感じたら、まずTPS値を確認します：

Copy# リアルタイムTPS監視
/spark tps

# TPSが20未満の場合は要注意
# 15以下：プレイに支障あり
# 10以下：緊急対応が必要

TPS値の目安：

TPS値	状態	対応
20.0	正常	問題なし
18-19	軽微な負荷	監視継続
15-17	中程度の負荷	原因調査推奨
10-14	重い負荷	即座に対応必要
10未満	深刻な問題	緊急対応必須

2. プロファイリングデータの取得

Copy# 標準プロファイリング（60秒間）
/spark profiler --timeout 60

# 実行後、URLが表示される
# https://spark.lucko.me/xxxxxxxxxxxx

ステップ2：spark-viewerでの詳細分析

プロファイリング完了後、表示されるURLにアクセスしてWebビューアーで詳細分析を行います。

画像出典：GitHub spark

主要な分析項目

1. CPU使用率の分析

Thread Dump – 各スレッドの処理時間を確認
Method Profile – メソッド別の実行時間を分析
Hot Spots – 最も重い処理を特定

2. メモリ使用量の分析

Heap Dump – メモリ使用状況の詳細
Object Types – オブジェクト別メモリ消費
Memory Leaks – メモリリークの検出

ステップ3：よくある問題の特定と解決

プラグインによる負荷問題

Copy# プラグイン別の負荷測定
/spark profiler --include-plugin-names

# 特定プラグインの詳細分析
/spark profiler --only-plugins PluginName

問題の多いプラグインの特徴：

WorldEditの大規模編集処理
自動バックアップの実行タイミング
複雑なRedstoneシミュレーション
大量のエンティティ処理

ワールド関連の負荷問題

Copy# ワールド別の負荷測定
/spark profiler --combine-all

# チャンク処理の分析
/spark profiler --only-ticks-over 100

よくある負荷原因：

原因	症状	対処法
大量のMob	TPS低下	MobのDespawn設定見直し
レッドストーン回路	周期的なラグ	回路の最適化
チャンクローディング	移動時のラグ	View-distance調整
ワールドボーダー近く	地形生成負荷	ワールドサイズ制限

ステップ4：レイテンシとネットワーク分析

プレイヤー別のレイテンシ測定

Copy# 全プレイヤーのPing確認
/spark ping

# 特定プレイヤーのレイテンシ分析
/spark ping PlayerName

# ネットワーク統計の表示
/spark tps --network

画像出典：YouTube

ネットワーク最適化のポイント

Copy# パケット送信の最適化確認
/spark profiler --network-stats

# チャンク送信効率の確認
/spark tps --chunks

ステップ5：高度なプロファイリング技術

カスタムプロファイリング条件

Copy# 特定条件でのプロファイリング
/spark profiler --only-ticks-over 50 --timeout 300

# アロケーション（メモリ割り当て）の分析
/spark profiler --alloc --timeout 60

# ガベージコレクション分析
/spark profiler --gc --timeout 120

継続的な監視設定

Copy# 定期的な自動プロファイリング
/spark profiler --auto-save --interval 3600

# 異常値検出時の自動プロファイリング
/spark monitor --tps-threshold 15 --action profile

ステップ6：パフォーマンス改善の実践

1. JVM設定の最適化

sparkの分析結果を基に、JVMパラメータを調整：

Copy# 推奨JVM設定例（8GB環境）
java -Xmx7G -Xms7G \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:+ParallelRefProcEnabled \
     -XX:MaxGCPauseMillis=200 \
     -XX:+UnlockExperimentalVMOptions \
     -XX:+DisableExplicitGC \
     -XX:G1NewSizePercent=30 \
     -XX:G1MaxNewSizePercent=40 \
     -XX:G1HeapRegionSize=8m \
     -XX:G1ReservePercent=20 \
     -XX:G1HeapWastePercent=5 \
     -jar server.jar nogui

2. サーバー設定の調整

Copy# server.properties
view-distance=8
simulation-distance=6
max-players=50
network-compression-threshold=256

# spigot.yml
tick-inactive-villagers=false
nerf-spawner-mobs=true
merge-radius:
  item: 4.0
  exp: 6.0

3. プラグイン設定の最適化

Copy# 重いプラグインの設定例
world-edit:
  max-actions-per-tick: 20
  chunk-wait-ms: 200

dynmap:
  renderinterval: 2
  maxchunkspertick: 50

ステップ7：継続的なパフォーマンス監視

定期監視スクリプトの作成

Copy#!/bin/bash
# performance_monitor.sh

# TPSチェック
TPS_CHECK=$(screen -S minecraft -p 0 -X stuff "spark tps$(printf \\r)")

# 閾値を下回った場合の自動プロファイリング
if [ "$TPS_VALUE" -lt "18" ]; then
    screen -S minecraft -p 0 -X stuff "spark profiler --timeout 60$(printf \\r)"
    echo "$(date): Low TPS detected, profiling started" >> /var/log/minecraft-performance.log
fi

アラート設定

Copy# crontabで定期実行
*/5 * * * * /path/to/performance_monitor.sh

# Discord通知設定
curl -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"content":"⚠️ Server TPS低下: '$TPS_VALUE'"}' \
     $DISCORD_WEBHOOK_URL