TPS (ticks por segundo) é a métrica mais conhecida entre donos de servidor Minecraft, mas ela sozinha não conta toda a história sobre a saúde do servidor. Entender o MSPT e saber usar uma ferramenta de profiling como o Spark permite diagnosticar problemas de performance com muito mais precisão.
Por que TPS sozinho não é suficiente
TPS mede quantos ticks o servidor consegue processar por segundo, com 20 sendo o valor ideal. O problema é que o TPS é uma média — ele pode parecer estável mesmo quando picos isolados de lag estão acontecendo, já que esses picos se diluem na média ao longo do tempo.
O que é MSPT
MSPT (milissegundos por tick) mostra quanto tempo, em milissegundos, o servidor está levando para processar cada tick individualmente. Como cada tick idealmente deve durar no máximo 50 milissegundos (para manter os 20 TPS), o MSPT revela picos específicos que o TPS médio esconderia.
Usando o comando /mspt
Servidores Paper oferecem o comando /mspt, que mostra o tempo médio de processamento de tick em diferentes janelas de tempo. Se os primeiros valores exibidos estiverem consistentemente abaixo de 50ms, o servidor está saudável. Um valor pontualmente acima de 50ms na janela mais longa não é motivo de alarme — picos ocasionais e isolados são normais e esperados.
Não entre em pânico com um pico isolado: um único tick acima de 50ms de vez em quando é completamente normal em qualquer servidor. O que indica um problema real é um padrão consistente de picos frequentes ou um MSPT médio já próximo ou acima de 50ms.
Spark: indo além do diagnóstico superficial
Quando o MSPT indica um problema real, mas não fica claro qual é a causa, o Spark entra como ferramenta de profiling: ele monitora o uso de CPU e memória do servidor durante um período e gera um relatório detalhado mostrando exatamente quais plugins, funções ou processos estão consumindo mais tempo de processamento.
Como usar o Spark na prática
- Instale o plugin Spark no servidor
- Durante um período de atividade normal (ou durante um momento de lag perceptível), rode o comando de profiling do Spark
- Após o período definido, o Spark gera um link com um relatório visual detalhado
- O relatório mostra uma árvore de chamadas, permitindo identificar exatamente qual plugin ou sistema está consumindo mais tempo de CPU
Encontrando a causa de picos específicos de lag
Além do profiling contínuo, o Spark também oferece ferramentas específicas para capturar o que está acontecendo durante um pico de lag pontual, o que é especialmente útil quando o problema acontece de forma imprevisível e intermitente, dificultando a reprodução manual do cenário.
Investir tempo em diagnóstico compensa
É tentador simplesmente aumentar o plano de hospedagem sempre que o servidor apresenta lag. Mas em muitos casos, o problema real é um plugin específico mal otimizado ou uma configuração inadequada — algo que nenhum upgrade de hardware resolve completamente. Diagnosticar com MSPT e Spark antes de gastar mais em recursos costuma ser o caminho mais eficiente.