Datenspeicherbereinigung data-store-garbage-collection
Wenn ein herkömmliches WCM-Asset entfernt wird, kann der Verweis auf den zugrunde liegenden Datenspeicherdatensatz aus der Knotenhierarchie entfernt werden, der Datenspeichersatz selbst bleibt jedoch erhalten. Dieser nicht referenzierte Datenspeicherdatensatz wird dann zu "Müll", der nicht beibehalten werden muss. In Fällen, in denen eine Reihe von Garbage Assets vorhanden ist, ist es von Vorteil, diese zu entfernen, um Speicherplatz zu sparen und die Backup- und Dateisystemwartungsleistung zu optimieren.
Meistens sammelt eine WCM-Anwendung Informationen, löscht aber Informationen nicht so häufig. Obwohl neue Bilder hinzugefügt werden, selbst wenn alte Versionen ersetzt werden, behält das Versionskontrollsystem die alte Version bei und unterstützt bei Bedarf die Wiederherstellung. Somit wird der Großteil der Inhalte, die wir als Hinzufügen zum System betrachten, effektiv dauerhaft gespeichert. Was ist also die typische Quelle für "Müll"im Repository, den wir bereinigen möchten?
AEM verwendet das Repository als Speicher für eine Reihe interner und hosteeping-Aktivitäten:
- Erstellte und heruntergeladene Pakete
- Temporäre Dateien, die für die Veröffentlichungsreplikation erstellt wurden
- Workflow-Payloads
- Assets, die vorübergehend während des DAM-Renderings erstellt werden
Wenn eines dieser temporären Objekte groß genug ist, um im Datenspeicher gespeichert werden zu müssen, und wenn das Objekt schließlich nicht mehr verwendet werden kann, bleibt der Datenspeicherdatensatz selbst als "Müll". In einer typischen WCM-Autoren-/Veröffentlichungsanwendung ist die größte Speicherquelle dieses Typs normalerweise der Veröffentlichungsaktivierungsprozess. Wenn Daten für die Veröffentlichung repliziert werden, werden diese zunächst in einem effizienten Datenformat namens „Durbo“ in Sammlungen erfasst und im Repository unter /var/replication/data gespeichert. Die Datenbundles übersteigen oft den kritischen Größenschwellenwert für den Datenspeicher und werden daher als Datenspeichersätze gespeichert. Wenn die Replikation abgeschlossen ist, wird der Knoten in /var/replication/data gelöscht, doch der Datenspeichersatz bleibt als „Garbage“ bestehen.
Eine weitere Quelle für wiederherstellbaren Müll sind Pakete. Paketdaten werden wie alles andere im Repository gespeichert und daher für Pakete, die größer als 4 KB sind, im Datenspeicher. Im Zuge eines Entwicklungsprojekts oder im Laufe der Zeit können Pakete unter Beibehaltung eines Systems mehrmals erstellt und neu erstellt werden. Jeder Build führt zu einem neuen Datenspeichersatz, der den Datensatz des vorherigen Builds verwaist.
Wie funktioniert die automatische Datenspeicherbereinigung? how-does-data-store-garbage-collection-work
Wenn das Repository mit einem externen Datenspeicher konfiguriert wurde, Die Speicherbereinigung wird automatisch ausgeführt als Teil des wöchentlichen Wartungsfensters. Die oder der Systemadmin kann bei Bedarf die Datenspeicherbereinigung auch manuell ausführen. Im Allgemeinen wird empfohlen, die automatische Datenspeicherbereinigung regelmäßig durchzuführen, aber bei der Planung von Datenspeicherbereinigungen die folgenden Faktoren zu berücksichtigen:
- Datenspeicherbereinigungen nehmen Zeit in Anspruch und können sich auf die Leistung auswirken. Daher sollten sie entsprechend geplant werden.
- Das Entfernen von Speicherbereinigungsdatensätzen wirkt sich nicht auf die normale Leistung aus, daher handelt es sich hierbei nicht um eine Leistungsoptimierung.
- Wenn die Speichernutzung und damit verbundene Faktoren wie Sicherungszeiten kein Problem darstellen, kann die Datenspeicherbereinigung sicher verzögert werden.
Der Garbage Collector für den Datenspeicher notiert zunächst den aktuellen Zeitstempel, wenn der Prozess beginnt. Die Sammlung wird dann mit einem Multi-Pass-Mark-/Sweep-Musteralgorithmus durchgeführt.
In der ersten Phase führt der Datenspeicher-Garbage Collector einen umfassenden Durchlauf des gesamten Repository-Inhalts durch. Für jedes Inhaltsobjekt, das einen Verweis auf einen Datenspeicherdatensatz hat, hat es die Datei im Dateisystem gefunden, indem es eine Metadatenaktualisierung durchführt und das Attribut "Zuletzt geändert"oder "MTIME"ändert. An diesem Punkt werden Dateien, auf die in dieser Phase zugegriffen wird, neuer als der ursprüngliche Baseline-Zeitstempel.
In der zweiten Phase durchläuft der Datenspeicherbereiniger die physische Verzeichnisstruktur des Datenspeichers ähnlich wie ein "Suchen". Sie hat das Attribut "Zuletzt geändert"oder "MTIME"der Datei geprüft und die folgende Feststellung getroffen:
- Wenn die MTIME neuer als der ursprüngliche Baseline-Zeitstempel ist, wurde die Datei entweder in der ersten Phase gefunden oder es handelt sich um eine völlig neue Datei, die dem Repository hinzugefügt wurde, während der Erfassungsvorgang läuft. In beiden Fällen wird der Datensatz als aktiv angesehen und die Datei wird nicht gelöscht.
- Wenn die MTIME vor dem anfänglichen Baseline-Zeitstempel liegt, ist die Datei keine aktiv referenzierte Datei und gilt als entfernbarer Müll.
Dieser Ansatz eignet sich gut für einen einzelnen Knoten mit einem privaten Datenspeicher. Der Datenspeicher kann jedoch freigegeben werden, und wenn dies bedeutet, dass potenziell aktive Live-Verweise auf Datenspeicherdatensätze aus anderen Repositorys nicht überprüft werden und aktive referenzierte Dateien versehentlich entfernt werden. Der Systemadministrator muss die freigegebene Natur des Datenspeichers unbedingt vor der Planung von Speicherbereinigungen verstehen und nur dann den einfachen integrierten Datenspeicherbereinigungsprozess verwenden, wenn bekannt ist, dass der Datenspeicher nicht freigegeben ist.
Ausführen der automatischen Datenspeicherbereinigung running-data-store-garbage-collection
Je nach der Einrichtung des Datenspeichers, auf dem AEM ausgeführt wird, gibt es drei Möglichkeiten, die automatische Datenspeicherbereinigung auszuführen:
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Über die Revisionsbereinigung – ein Bereinigungsmechanismus, der in der Regel für die Bereinigung des Knotenspeichers verwendet wird
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Via Datenspeicherbereinigung - ein Speicherbereinigungsmechanismus, der speziell für externe Datenspeicher verwendet wird und im Vorgangs-Dashboard verfügbar ist.
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Über die JMX-Konsole.
Wenn TarMK sowohl als Knotenspeicher als auch als Datenspeicher verwendet wird, kann die Revisionsbereinigung für die Speicherbereinigung sowohl des Knotenspeichers als auch des Datenspeichers verwendet werden. Wenn jedoch ein externer Datenspeicher wie der Dateisystem-Datenspeicher konfiguriert ist, muss die automatische Datenspeicherbereinigung explizit separat von der Revisionsbereinigung ausgelöst werden. Die automatische Datenspeicherbereinigung kann entweder über das Vorgangs-Dashboard oder die JMX-Konsole ausgelöst werden.
Die folgende Tabelle zeigt den Datenspeicherbereinigungstyp, der für alle unterstützten Datenspeicherbereitstellungen in AEM 6 verwendet werden muss:
Ausführen der automatischen Datenspeicherbereinigung über das Vorgangs-Dashboard running-data-store-garbage-collection-via-the-operations-dashboard
Das integrierte, über das Vorgangs-Dashboard verfügbare wöchentliche Wartungsfenster beinhaltet die integrierte Aufgabe, die Datenspeicherbereinigung sonntags um 1 Uhr nachts durchzuführen.
Wenn Sie die automatische Datenspeicherbereinigung außerhalb dieses Zeitraums ausführen müssen, kann sie manuell über das Vorgangs-Dashboard ausgelöst werden.
Bevor Sie die automatische Datenspeicherbereinigung ausführen, sollten Sie überprüfen, ob derzeit keine Sicherungen ausgeführt werden.
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Öffnen Sie das Vorgangs-Dashboard durch Navigation -> Instrumente -> Aktivitäten -> Wartung.
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Klicken oder tippen Sie auf Wöchentliches Wartungsfenster.
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Wählen Sie die Aufgabe Automatische Datenspeicherbereinigung und klicken oder tippen Sie auf das Symbol Ausführen.
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Die automatische Datenspeicherbereinigung wird ausgeführt und der Status wird im Dashboard angezeigt.
Ausführen der automatischen Datenspeicherbereinigung über die JMX-Konsole running-data-store-garbage-collection-via-the-jmx-console
In diesem Abschnitt wird die manuelle Ausführung der automatischen Datenspeicherbereinigung über die JMX-Konsole beschrieben. Wenn Ihre Installation ohne einen externen Datenspeicher eingerichtet ist, gilt dies nicht für Ihre Installation. Sehen Sie sich stattdessen die Anweisungen zum Ausführen der Revisionsbereinigung unter Wartung des Repositorys.
So führen Sie die Speicherbereinigung durch:
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Markieren Sie in der Apache Felix OSGi Management Console die Main Registerkarte und wählen Sie JMX aus dem folgenden Menü.
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Suchen Sie dann nach dem MBean Repository Manager und klicken Sie darauf (oder gehen Sie zu
https://<host>:<port>/system/console/jmx/org.apache.jackrabbit.oak%3Aname%3Drepository+manager%2Ctype%3DRepositoryManagement). -
Klicken Sie auf startDataStoreGC(boolean markOnly).
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Geben Sie falls erforderlich
truefür den ParametermarkOnlyein:table 0-row-2 1-row-2 Option Beschreibung boolesches markOnly Setzen Sie diesen Wert auf true, um beim Markierungs- und Sweep-Vorgang nur Referenzen zu markieren und nicht zu sweepen. Dieser Modus wird verwendet, wenn der zugrunde liegende BlobStore von mehreren verschiedenen Repositorys gemeinsam genutzt wird. Für alle anderen Fälle setzen Sie es auf "false", um eine vollständige Speicherbereinigung durchzuführen. -
Klicken Sie auf Invoke. CRX führt die Speicherbereinigung durch und zeigt an, wenn diese abgeschlossen ist.
Cannot perform operation: no service of type BlobGCMBean found aus. Informationen zum Einrichten eines Dateidatenspeichers finden Sie unter Konfigurieren von Knotenspeichern und Datenspeichern in AEM 6.Automatisieren der automatischen Datenspeicherbereinigung automating-data-store-garbage-collection
Wenn möglich, sollte die automatische Datenspeicherbereinigung ausgeführt werden, wenn das System wenig ausgelastet ist, z. B. morgens.
Das integrierte, über das Vorgangs-Dashboard verfügbare wöchentliche Wartungsfenster beinhaltet die integrierte Aufgabe, die Datenspeicherbereinigung sonntags um 1 Uhr morgens durchzuführen. Sie sollten auch überprüfen, ob derzeit keine Sicherungen ausgeführt werden. Der Beginn des Wartungsfensters kann bei Bedarf über das Dashboard angepasst werden.
Wenn Sie die automatische Datenspeicherbereinigung nicht mit dem wöchentlichen Wartungsfenster im Vorgangs-Dashboard ausführen möchten, kann sie mithilfe der wget- oder curl-HTTP-Clients automatisiert werden. Es folgt ein Beispiel für eine Automatisierung der Sicherung mithilfe von curl:
curl-Befehls für Ihre Instanz konfiguriert werden, so zum Beispiel Hostname (localhost), Port (4502), Admin-Kennwort (xyz) und verschiedene Parameter für die tatsächliche automatische Datenspeicherbereinigung.Dies ist ein Beispiel für einen curl-Befehl zum Aufrufen der automatischen Datenspeicherbereinigung über die Befehlszeile:
curl -u admin:admin -X POST --data markOnly=true http://localhost:4503/system/console/jmx/org.apache.jackrabbit.oak"%"3Aname"%"3Drepository+manager"%"2Ctype"%"3DRepositoryManagement/op/startDataStoreGC/boolean
Der curl-Befehl wird sofort zurückgegeben.
Überprüfen der Datenspeicherkonsistenz checking-data-store-consistency
Die Konsistenzprüfung des Datenspeichers meldet alle Datenspeicher-Binärdateien, die fehlen, aber noch referenziert werden. Gehen Sie wie folgt vor, um eine Konsistenzprüfung zu starten:
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Wechseln Sie zur JMX-Konsole. Informationen zur Verwendung der JMX-Konsole finden Sie in diesem Artikel.
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Suchen Sie nach Blob GC MBean und klicken Sie darauf.
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Klicken Sie auf den Link
checkConsistency().
Nach dem Abschluss der Konsistenzprüfung wird eine Meldung mit der Zahl der als fehlend gemeldeten Binärdateien angezeigt. Ist die Zahl größer als 0, prüfen Sie das error.log, um weitere Details zu fehlenden Binärdateien anzuzeigen.
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel dafür, wie die fehlenden Binärdateien in den Protokollen gemeldet werden:
11:32:39.673 INFO [main] MarkSweepGarbageCollector.java:600 Consistency check found [1] missing blobs
11:32:39.673 WARN [main] MarkSweepGarbageCollector.java:602 Consistency check failure in the blob store : DataStore backed BlobStore [org.apache.jackrabbit.oak.plugins.blob.datastore.OakFileDataStore], check missing candidates in file /tmp/gcworkdir-1467352959243/gccand-1467352959243