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Hytale Server Performance

Vorher/Nachher (RAM/Cache/Buffer)

Beispiel-Messung:

Ziel: stabile TPS (weniger Ruckler), geringerer RAM-Druck (weniger Chunk-/Objekt-Müll), weniger Crash-Risiko unter Last. Wir machen dafür drei Dinge: (1) Java-Startcommand optimieren, (2) Performance-Saver-Addon nutzen, (3) config.json passend setzen.

1) Neuer Startcommand (Java-Flags)

Dieser Startcommand zielt auf stabilere Tick-Zeiten (weniger Lag-Spitzen) und bessere Speicherkontrolle durch eine für Server typische G1GC-Konfiguration.

Startcommand

java -XX:AOTCache=Server/HytaleServer.aot -Xms2048M -Xmx8192M -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+DisableExplicitGC -XX:G1NewSizePercent=35 -XX:G1MaxNewSizePercent=60 -XX:G1HeapRegionSize=16M -XX:G1ReservePercent=15 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=20 -XX:G1HeapWastePercent=5 -XX:G1MixedGCCountTarget=4 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=90 -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:MinHeapFreeRatio=10 -XX:MaxHeapFreeRatio=20 -jar Server/HytaleServer.jar --assets Assets.zip -bind 0.0.0.0:3500

Parameter-Erklärung

A) AOT / Start-Performance

  • -XX:AOTCache=Server/HytaleServer.aot Aktiviert einen AOT-Cache (Ahead-of-Time). Kann Start-/Warmup-Zeiten und Hotspot-Performance verbessern (abhängig von JVM/Build/Workload).

B) Heap-Größen (RAM-Budget)

  • -Xms2048M Initiale Heap-Größe: Java reserviert beim Start ~2 GB. Reduziert dynamische Heap-Vergrößerungen in der Startphase.

  • -Xmx8192M Maximale Heap-Größe: Obergrenze für Java-RAM. Verhindert Out-of-Memory bei Lastspitzen, erhöht aber nicht automatisch die Performance.

C) Garbage Collector (G1GC) + Latenzziel

  • -XX:+UseG1GC Verwendet G1GC (Region-basierter Collector), typischer Standard für Server mit mehreren GB Heap.

  • -XX:MaxGCPauseMillis=100 Zielwert für maximale GC-Pausen. G1GC versucht, die Arbeit so zu planen, dass Pausen im Bereich dieses Ziels bleiben (Best-Effort, keine Garantie).

D) Schutz vor ungünstigen System.gc()-Aufrufen

  • -XX:+DisableExplicitGC Ignoriert explizite GC-Trigger (z. B. durch Plugins). Reduziert Risiko großer, unplanbarer Pausen.

E) Young-Gen-Größe (kurzlebige Objekte effizient entsorgen)

  • -XX:G1NewSizePercent=35 Untergrenze für den Anteil des Young Gen am Heap (Startpunkt/Minimum).

  • -XX:G1MaxNewSizePercent=60 Obergrenze für den Anteil des Young Gen. Mehr Young Gen kann die Verarbeitung vieler kurzlebiger Objekte stabilisieren.

F) Region-Größe

  • -XX:G1HeapRegionSize=16M Setzt die Region-Größe auf 16 MB. Bei großen Heaps kann das Verwaltungsaufwand senken; Trade-off: gröbere Granularität.

G) Reserve + früheres Starten der Concurrent-Phase

  • -XX:G1ReservePercent=15 Reserviert freie Regionen als Puffer. Senkt das Risiko, dass der Heap unter Last „zu knapp“ wird.

  • -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=20 Startet die concurrent marking/collection Phase bei relativ niedriger Heap-Auslastung. Ziel: frühzeitig mit dem Aufräumen beginnen, bevor Druck entsteht.

H) Mixed-GC-Steuerung (Old-Gen schrittweise bereinigen)

  • -XX:G1HeapWastePercent=5 Schwelle, ab der G1 Regionen als „lohnend“ für Mixed GCs betrachtet (weniger tolerierter „Waste“ → tendenziell früheres Aufräumen).

  • -XX:G1MixedGCCountTarget=4 Zielanzahl Mixed-GCs, um Old-Gen-Bereinigung über mehrere Zyklen zu verteilen.

  • -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=90 Regionen mit sehr hohem Live-Anteil werden seltener in Mixed-GCs aufgenommen (Priorisierung der „profitablen“ Regionen).

I) Parallelisierung

  • -XX:+ParallelRefProcEnabled Parallelisiert Reference Processing (z. B. Soft/Weak/Phantom References). Kann Pausen reduzieren.

J) Heap-Free-Ratio (Wachstum/Schrumpfen des Heaps)

  • -XX:MinHeapFreeRatio=10

  • -XX:MaxHeapFreeRatio=20 Steuert, wie viel „freier“ Heap Java nach GC anstrebt. Niedrigere Werte können dazu führen, dass Java weniger freien Heap vorhält (workload-/plattformabhängig).

K) Serverstart / Netzwerk

  • -jar Server/HytaleServer.jar Startet das Server-JAR.

  • --assets Assets.zip Lädt die Assets.

  • -bind 0.0.0.0:3500 Bindet an alle Interfaces auf Port 3500 (extern erreichbar, sofern Firewall/Portforwarding korrekt).

2) MC-HOST24 Performance Saver Addon

Download: Profilseite → Downloads → Performance Saver.

Direktlink: MC-HOST24 Downloads

Das Addon reduziert Lastspitzen und stabilisiert den Betrieb. Es setzt an drei Punkten an:

TPS Limiting (stabil statt maximal)

  • Stabilere TPS sind oft besser als hohe, aber schwankende TPS (Client-Prediction + Netzwerk reagieren sensibel auf Schwankungen).

  • Das Addon kann TPS auf einen festen Wert begrenzen (Standard: 20 TPS).

  • Wenn der Server leer ist, reduziert es TPS zusätzlich (Standard: 5 TPS) → spart CPU und indirekt RAM-Druck.

Effekt: weniger CPU-Spitzen → weniger GC-Stress → weniger Mikrolags.

Dynamische View-Radius-Anpassung (Sichtweite nach Ressourcenlage)

  • Hohe Sichtweite = mehr aktive Chunks = mehr Entities/Daten = mehr CPU + mehr RAM.

  • Das Addon erkennt:

    • CPU-Druck über sinkende TPS,

    • RAM-Druck über häufige GC-Versuche der JVM.

  • Bei Druck wird die Sichtweite automatisch reduziert, um Ressourcen freizumachen.

  • Erholt sich der Server, wird die Sichtweite schrittweise wieder erhöht.

Effekt: verhindert ressourcenbedingte Abstürze, besonders unter Last/Stress.

Zusätzliche Garbage Collection (nur aktiv wenn es wahrscheinlich hilft)

  • Java gibt ungenutzten Speicher nicht immer sofort frei, besonders nach Lastspitzen.

  • Das Addon beobachtet geladene Chunks und triggert eine zusätzliche GC, wenn sehr wahrscheinlich Speicher freigeworden ist.

Effekt: weniger „toter Ballast“ im RAM nach Peak-Situationen.

Installation

  • downloade das Addon als .jar von der MC-HOST24 Webseite (Direktlink: MC-HOST24 Downloads)

  • uploade diese .jar dann in den mods/ Ordner von deinem Hytale Server

  • restarte anschließend deinen Server

3) config.json anpassen

Bedeutung der Optionen

  • chunkLoadingOptimization: true Effizienteres Chunk-Handling → weniger CPU-Spitzen + weniger temporäre Speicherlast.

  • reducedViewDistance: true Reduziert Grundlast durch weniger Sichtweite/Chunks → direkt weniger RAM/CPU.

  • optimizedGarbageCollection: true Unterstützt GC-freundlicheres Verhalten → weniger Peaks/Fragmentierung.

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