حاسبة سيرفر FiveM

كيف تُحسب موارد سيرفر FiveM

لا يوزّع سيرفر FiveM العمل على جميع الأنوية: فالخيط الرئيسي (main thread) يشغّل معظم الموارد وأحداث اللاعبين. لهذا يتفوق معالج بعدد أنوية أقل وتردد أعلى على معالج بأنوية كثيرة وبطيئة، ولهذا أيضًا تمنح هذه الحاسبة سرعة النواة الواحدة وزنًا أكبر من عدد vCores.

أما الذاكرة فترتفع لسبب آخر: فكل سكربت محمَّل، وكل مركبة مخصصة، وكل MLO يبقى في الذاكرة RAM طالما بقي السيرفر يعمل. وقد يحتاج سيرفر رول بلاي يضم 300 مورد وحزم سيارات إلى ذاكرة أكبر مما يحتاجه سيرفر بـ128 خانة شبه فارغ، حتى لو كان عدد لاعبيه المتصلين النصف.

كيفية استخدام الحاسبة

1. 1اختر نوع السيرفر وعدد الخانات التي ستفتحها فعلًا، لا التي تتمنى أن تمتلئ: فتجهيز سيرفر لـ128 لاعبًا بينما لا يدخل سوى 40 لا يؤدي إلا إلى رفع الفاتورة.
2. 2أدخل عدد الموارد التي تظهر لديك في resmon، وحدّد الإضافات التي تستخدمها (المركبات والخرائط وMySQL وPMA-Voice)، فهي الأكثر استهلاكًا للذاكرة.
3. 3قارن النتيجة بالخطط. وإذا وقعت بين خطتين، فاختر الأعلى: فالاستهلاك ينمو مع نمو السيرفر، وليس العكس أبدًا.

الأسئلة الشائعة

ما حجم RAM الذي يحتاجه سيرفر FiveM بـ64 خانة؟

يتراوح استهلاك سيرفر رول بلاي عادي بـ64 خانة ونحو 200 مورد بين 6 و8 GB. وإذا كنت تستخدم حزم مركبات إضافية (add-on) وعدة MLOs، فاحسب 12 GB أو أكثر: فالأصول (assets) تُحمَّل في الذاكرة ولا تُحرَّر طالما بقي السيرفر يعمل.

لماذا يهم التردد أكثر من عدد الأنوية؟

لأن الخيط الرئيسي في FXServer هو الذي يشغّل الموارد وأحداث الشبكة. وإذا تشبّع هذا الخيط فلا فائدة من الأنوية الفائضة: إذ ينخفض معدل التحديث (tickrate) وتظهر التقطعات. لهذا نعتمد على معالجات AMD Ryzen وIntel Core بدلًا من معالجات الخوادم ذات الأنوية الكثيرة والبطيئة.

هل تستهلك المركبات المخصصة الكثير؟

نعم، وهو الخطأ الأكثر شيوعًا. فكل حزمة سيارات تضيف نماذج وخامات (textures) تبقى مقيمة في الذاكرة. وقد تضيف حزمة كبيرة وحدها 1-2 GB، كما أنها تطيل مدة التنزيل الأولي لدى اللاعبين.

هل أحتاج إلى قرص NVMe؟

يظهر الفرق بوضوح، خاصةً عند الإقلاع ومع ذاكرة التخزين المؤقت للموارد. أثناء اللعب نادرًا ما يكون القرص هو عنق الزجاجة، لكنه يصبح كذلك عند تشغيل السيرفر، وأثناء النسخ الاحتياطي، وفي استعلامات MySQL إذا كانت لديك قاعدة بيانات كبيرة.