Configurer les magasins de nœuds et les entrepôts de données dans AEM 6 configuring-node-stores-and-data-stores-in-aem

Présentation introduction

Dans Adobe Experience Manager (AEM), les données binaires peuvent être stockées indépendamment des noeuds de contenu. Les données binaires sont stockées dans un entrepôt de données, tandis que les noeuds de contenu sont stockés dans un magasin de noeuds.

Les entrepôts de données et les entrepôts de noeuds peuvent être configurés à l’aide de la configuration OSGi. Chaque configuration OSGi est référencée à l’aide d’un identifiant persistant (PID).

Etapes de configuration configuration-steps

Pour configurer l’entrepôt de noeuds et l’entrepôt de données, procédez comme suit :

Configurations de magasin de noeuds node-store-configurations

Magasin de noeuds de segment segment-node-store

Le magasin de noeuds de segment est la base de l’implémentation de TarMK d’Adobe dans AEM6. Il utilise le PID org.apache.jackrabbit.oak.segment.SegmentNodeStoreService pour la configuration.

Vous pouvez configurer les options suivantes :

Voici un exemple de fichier org.apache.jackrabbit.oak.segment.SegmentNodeStoreService.config :

#Path to repo
repository.home="crx-quickstart/repository"

#Max segment size
tarmk.size=I"256"

#Custom data store
customBlobStore=B"true"

Magasin de nœuds de document document-node-store

Le magasin de nœuds de document est la base de l’implémentation d’AEM MongoMK. Le PID org.apache.jackrabbit.oak.plugins.document.DocumentNodeStoreServiceest utilisé. Les options de configuration suivantes sont disponibles :

Voici un exemple de fichier org.apache.jackrabbit.oak.plugins.document.DocumentNodeStoreService.config :

#Mongo server details
mongouri="mongodb://localhost:27017"

#Name of Mongo database to use
db="aem-author"

#Store binaries in custom BlobStore
customBlobStore=B"false"

Configurations de l’entrepôt de données data-store-configurations

Lorsque vous traitez un grand nombre de fichiers binaires, il est recommandé d’utiliser un entrepôt de données externe au lieu du magasin de nœuds par défaut pour optimiser la performance.

Par exemple, si votre projet nécessite un grand nombre de ressources multimédias, les stocker sous le File ou le S3 Data Store permet d’y accéder plus rapidement que de les stocker directement dans une MongoDB.

L’entrepôt de données basé sur les fichiers offre de meilleures performances que MongoDB. Les opérations de sauvegarde et de restauration Mongo sont également plus lentes avec un grand nombre de ressources.

Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur les différents entrepôts de données et configurations.

Fichier Magasin de données file-data-store

Il s’agit de l’implémentation de FileDataStore présent dans Jackrabbit 2, qui offre une méthode pour stocker les données binaires comme tout autre fichier sur le système de fichiers. Le PID org.apache.jackrabbit.oak.plugins.blob.datastore.FileDataStore est utilisé.

Voici les options de configuration disponibles :

Entrepôt de données Amazon S3 amazon-s-data-store

AEM peut être configuré pour stocker des donnés dans le service Simple Storage Service (S3) d’Amazon. Celui-ci utilise le PID org.apache.jackrabbit.oak.plugins.blob.datastore.S3DataStore.config pour la configuration.

Pour activer la fonctionnalité du magasin de données S3, un pack de fonctionnalités contenant le connecteur du magasin de données S3 doit être téléchargé et installé. Accédez au référentiel Adobe, puis téléchargez la dernière version des versions 1.8.x du pack de fonctionnalités (par exemple, com.adobe.granite.oak.s3connector-1.8.0.zip). En outre, vous devez également télécharger et installer le dernier Service Pack d’AEM, comme indiqué sur la page Notes de mise à jour d’AEM 6.4 Service Pack page.

java -jar aem6.4.jar -r crx3tar-nofds

À la fin du téléchargement, vous pouvez installer et configurer le connecteur S3 comme suit :

Mise à nouveau vers une nouvelle version du connecteur S3 1.8.x upgrading-to-a-new-version-of-the-x-s-connector

Si vous devez effectuer une mise à niveau vers une nouvelle version du connecteur S3 1.8.x (par exemple, de la version 1.8.0 vers la version 1.8.1), procédez comme suit :

Vous pouvez utiliser le fichier de configuration avec les options suivantes :

Options de zone géographique de compartiment bucket-region-options

Mise en cache du magasin de données

Lors d’une mise à niveau à partir d’une mise en oeuvre de cache plus ancienne (avant Oak 1.6), il existe une différence de structure du répertoire de cache du système de fichiers local. Dans l’ancienne structure de cache, les fichiers téléchargés et téléchargés étaient placés directement sous le chemin du cache. La nouvelle structure permet d’isoler les chargements des téléchargements afin de les stocker dans deux répertoires nommés upload et download dans le chemin du cache. Le processus de mise à niveau doit être transparent et tout chargement en attente doit être planifié. De plus, les fichiers précédemment chargés dans le cache seront placés dans le cache lors de l’initialisation.

Il est également possible de mettre le cache à niveau hors ligne à l’aide de la commande oak-run datastorecacheupgrade. Pour plus d’informations sur l’exécution de la commande, consultez le fichier lisez-moi du module oak-run.

Le cache est soumis à une limite de taille qui peut être configurée à l’aide du paramètre cacheSize.

Téléchargements

Le cache local sera vérifié pour l’enregistrement du fichier/blob demandé avant de pouvoir y accéder à partir du magasin de données. Lorsque la taille du cache dépasse la limite configurée (voir le paramètre cacheSize) lors de l’ajout d’un fichier, certains des fichiers seront évincés pour récupérer de l’espace.

Téléchargement asynchrone

Le cache prend en charge les téléchargements asynchrones vers DataStore. Les fichiers sont mis en scène localement, dans le cache (sur le système de fichiers) et une tâche asynchrone commence à télécharger le fichier. Le nombre de téléchargements asynchrones est limité par la taille du cache intermédiaire. La taille du cache intermédiaire est configurée à l’aide du paramètre stagingSplitPercentage. Ce paramètre définit le pourcentage de taille de cache à utiliser pour le cache intermédiaire. En outre, le pourcentage de cache disponible pour les téléchargements est calculé comme suit : (100 - stagingSplitPercentage) *cacheSize.

Les chargements asynchrones sont multithread et le nombre de thread est configuré à l’aide du paramètre uploadThreads.

Les fichiers sont déplacés vers le cache de téléchargement principal une fois les chargements terminés. Lorsque la taille du cache intermédiaire dépasse sa limite, les fichiers sont téléchargés de manière synchrone vers le DataStore jusqu’à ce que les téléchargements asynchrones précédents soient terminés et que de l’espace soit à nouveau disponible dans le cache intermédiaire. Les fichiers chargés sont supprimés de la zone de transit par une tâche périodique dont l’intervalle est configuré par le paramètre stagingPurgeInterval.

Les chargements ayant échoué (en raison d’une interruption du réseau, par exemple) sont placés dans une file d’attente pour effectuer régulièrement de nouvelles tentatives. L’intervalle de nouvelle tentative est configuré à l’aide du stagingRetryInterval parameter.

Configuration de la réplication sans binaires avec Amazon S3 configuring-binaryless-replication-with-amazon-s

Pour configurer la réplication sans binaires avec S3, les étapes suivantes sont requises :

Création d’une grappe à l’aide de S3 et de MongoDB creating-a-cluster-using-s-and-mongodb

Configuration d’un entrepôt de données partagé configuring-a-shared-data-store

Entrepôt de données Azure azure-data-store

AEM peut être configuré pour stocker des données dans le service de stockage Azure Microsoft. Celui-ci utilise le PID org.apache.jackrabbit.oak.plugins.blob.datastore.AzureDataStore.config pour la configuration.

Pour activer la fonctionnalité du magasin de données Azure, un Pack de fonctionnalités contenant le connecteur Azure doit être téléchargé et installé. Accédez au référentiel Adobe, puis téléchargez la dernière version des versions 1.6.x du pack de fonctionnalités (par exemple, com.adobe.granite.oak.azureblobconnector-1.6.3.zip).

java -jar aem6.4.jar -r crx3tar-nofds

Une fois téléchargé, vous pouvez installer et configurer le connecteur Azure comme suit :

Vous pouvez utiliser le fichier de configuration avec les options suivantes :

En plus des paramètres ci-dessus, les paramètres suivants peuvent également être configurés :

accessKey="ASDASDERFAERAER"
secretKey="28932hfjlkwdo8fufsdfas\=\="

Nettoyage de la mémoire du magasin de données data-store-garbage-collection

Le processus de nettoyage de la mémoire du magasin de données est utilisé pour supprimer tous les fichiers inutilisés dans le magasin de données en vue de libérer de l’espace disque.

Vous pouvez exécuter le nettoyage de la mémoire du magasin de données en :

Nettoyage de la mémoire d’entrepôt de données pour un entrepôt de données partagé data-store-garbage-collection-for-a-shared-data-store

Avec des versions plus récentes d’AEM, le nettoyage de la mémoire du magasin de données peut également être effectué sur des magasins de données partagés par plusieurs référentiels. Pour pouvoir exécuter le nettoyage de la mémoire du magasin de données sur un magasin de données partagé, procédez comme suit :