Usar a reindexação offline para reduzir o tempo de inatividade durante uma atualização offline-reindexing-to-reduce-downtime-during-upgrades

Introdução introduction

Um dos principais desafios na atualização do Adobe Experience Manager é o tempo de inatividade associado ao ambiente do autor quando uma atualização no local é executada. Os autores de conteúdo não poderão acessar o ambiente durante uma atualização. Portanto, é desejável minimizar a quantidade de tempo que leva para executar a atualização. Para repositórios grandes, especialmente projetos AEM Assets, que normalmente têm grandes armazenamentos de dados e um alto nível de uploads de ativos por hora, a reindexação de índices Oak ocupa uma porcentagem significativa do tempo de atualização.

Esta seção descreve como usar a ferramenta Oak-run para reindexar o repositório antes realizar a atualização, reduzindo assim o tempo de inatividade durante a atualização. As etapas apresentadas podem ser aplicadas a Lucene índices para versões AEM 6.4 e superiores.

Visão geral overview

Novas versões do AEM introduzem alterações nas definições do índice Oak, à medida que o conjunto de recursos é expandido. As alterações nos índices Oak forçam a reindexação ao atualizar a instância do AEM. A reindexação é cara para implantações de ativos, pois o texto nos ativos (por exemplo, texto em arquivo pdf) é extraído e indexado. Com repositórios MongoMK, os dados são mantidos pela rede, aumentando ainda mais a quantidade de tempo que a reindexação leva.

O problema que a maioria dos clientes está enfrentando durante uma atualização é reduzir o tempo de inatividade. A solução é ignorar a atividade de reindexação durante a atualização. Isso pode ser feito criando novos índices anterior para executar o upgrade, em seguida, basta importá-los durante o upgrade.

Abordagem approach

A ideia é criar o índice antes da atualização, comparando as definições de índice da versão do AEM de destino usando o Oak-run ferramenta. O diagrama acima mostra a abordagem de reindexação offline.

Além disso, esta é a ordem das etapas, conforme descrito na abordagem:

Extração de texto text-extraction

Para ativar a indexação completa no AEM, o texto de binários como PDF é extraído e adicionado ao índice. Essa é geralmente uma etapa cara no processo de indexação. A extração de texto é uma etapa de otimização defendida especialmente para reindexar repositórios de ativos, pois eles armazenam um grande número de binários.

O texto de binários armazenados no sistema pode ser extraído usando a ferramenta thge oak-run com a biblioteca tika. Um clone dos sistemas de produção pode ser obtido antes da atualização e pode ser usado para esse processo de extração de texto. Esse processo cria o armazenamento de texto, executando as seguintes etapas:

1. Percorrer o repositório e coletar os detalhes de binários

Essa etapa produz um arquivo CSV contendo uma tupla de binários, um caminho e uma ID de blob.

Execute o comando abaixo no diretório a partir do qual deseja criar o índice. O exemplo abaixo presume o diretório inicial do repositório.

java java -jar oak-run.jar tika <nodestore path> --fds-path <datastore path> --data-file text-extraction/oak-binary-stats.csv --generate

Onde nodestore path é o mongo_ur ou crx-quickstart/repository/segmentstore/

Use o --fake-ds-path=temp em vez de –fds-path para acelerar o processo.

2. Reutilizar o armazenamento de texto binário disponível no índice existente

Despeje os dados de índice do sistema existente e extraia o armazenamento de texto.

Você pode despejar os dados de índice existentes usando o seguinte comando:

java -jar oak-run.jar index <nodestore path> --fds-path=<datastore path> --index-dump

Onde nodestore path é o mongo_ur ou crx-quickstart/repository/segmentstore/

Em seguida, use o despejo de índice acima para preencher o armazenamento:

java -jar oak-run.jar tika --data-file text-extraction/oak-binary-stats.csv --store-path text-extraction/store --index-dir ./indexing-result/index-dumps/<oak-index-name>/data populate

Onde oak-index-name é o nome do índice de texto completo, por exemplo, "lucene".

3. Execute o processo de extração de texto usando a biblioteca tika para os binários perdidos na etapa acima

java -cp oak-run.jar:tika-app-1.21.jar org.apache.jackrabbit.oak.run.Main tika --data-file text-extraction/oak-binary-stats.csv --store-path text-extraction/store --fds-path <datastore path> extract

Onde datastore path é o caminho para o armazenamento de dados binários.

O armazenamento de texto criado pode ser atualizado e reutilizado para cenários de reindexação no futuro.

Para obter mais detalhes sobre o processo de extração de texto, consulte a Documentação do Oak-run.

Reindexação offline offline-reindexing

Crie o índice Lucene offline antes da atualização. Se estiver usando MongoMK, é recomendável executá-lo diretamente em um dos nós MongoMk, pois isso evita a sobrecarga da rede.

Para criar o índice offline, siga as etapas abaixo:

1. Gerar definições de índice Oak Lucene para a versão do AEM de destino

Despejar as definições de índice existentes. As definições de índice que sofreram alteração foram geradas usando o pacote de repositório do Adobe Granite da versão AEM de destino e oak-run.

Para despejar a definição de índice do origem AEM, execute este comando:

java -jar oak-run.jar index --fds-path <datastore path> <nodestore path> --index-definitions

Onde datastore path e nodestore path são da origem Instância do AEM.

Em seguida, gere definições de índice a partir do público alvo Versão do AEM usando o pacote de repositório Granite da versão de destino.

java -cp oak-run.jar:bundle-com.adobe.granite.repository.jar org.apache.jackrabbit.oak.index.IndexDefinitionUpdater --in indexing-definitions_source.json --out merge-index-definitions_target.json --initializer com.adobe.granite.repository.impl.GraniteContent

As etapas acima criam um arquivo JSON chamado merge-index-definitions_target.json que é a definição do índice.

2. Criar um ponto de verificação no repositório

Criar um ponto de verificação na produção origem Instância de AEM com uma vida útil longa. Isso deve ser feito antes da clonagem do repositório.

Através do console JMX localizado em http://serveraddress:serverport/system/console/jmx, vá para CheckpointMBean e crie um ponto de verificação com uma duração suficiente (por exemplo, 200 dias). Para isso, chame CheckpointMBean#createCheckpoint com 17280000000 como argumento para a duração do tempo de vida em milissegundos.

Depois disso, copie a ID do ponto de verificação recém-criada e valide o tempo de vida usando JMX CheckpointMBean#listCheckpoints.

Para obter mais detalhes, consulte criação de ponto de verificação da documentação do Oak.

Executar indexação offline para as definições de índice geradas

A reindexação do Lucene pode ser feita offline usando oak-run. Esse processo cria dados de índice no disco em indexing-result/indexes. Ele faz não grave no repositório e, portanto, não exija a interrupção da instância AEM em execução. O armazenamento de texto criado é alimentado neste processo:

java -Doak.indexer.memLimitInMB=500 -jar oak-run.jar index <nodestore path> --reindex --doc-traversal-mode --checkpoint <checkpoint> --fds-path <datastore path> --index-definitions-file merge-index-definitions_target.json --pre-extracted-text-dir text-extraction/store

Sample <checkpoint> looks like r16c85700008-0-8
—fds-path: path to data store.
--pre-extracted-text-dir: Directory of pre-extracted text.
merge-index-definitions_target: JSON file having merged definitions for the target AEM instance. indexes in this file will be re-indexed.

Uso do --doc-traversal-mode O parâmetro é útil nas instalações do MongoMK, pois melhora significativamente o tempo de reindexação ao fazer spool do conteúdo do repositório em um arquivo simples local. No entanto, requer espaço adicional em disco com o dobro do tamanho do repositório.

Se houver MongoMK, esse processo poderá ser acelerado se essa etapa for executada em uma instância mais próxima à instância do MongoDB. Se executado na mesma máquina, a sobrecarga de rede pode ser evitada.

Detalhes técnicos adicionais podem ser encontrados no documentação do oak-run para indexação.

Importação de índices importing-indexes

Com o AEM 6.4 e versões mais recentes, o AEM tem o recurso integrado de importar índices do disco na sequência de inicialização. A pasta <repository>/indexing-result/indexes O é observado quanto à presença de dados de índice durante a inicialização. Você pode copiar o índice pré-criado no local acima durante o processo de atualização antes de começar com a nova versão do público alvo Pote de AEM. O AEM o importa para o repositório e remove o ponto de verificação correspondente do sistema. Assim, um reindex é completamente evitado.

Dicas adicionais e solução de problemas troubleshooting

Abaixo você encontrará algumas dicas úteis e instruções para solução de problemas.

Reduza o impacto no sistema de produção ativo reduce-the-impact-on-the-live-production-system

É recomendável clonar o sistema de produção e criar o índice offline usando o clone. Isso elimina qualquer impacto potencial no sistema de produção. No entanto, o ponto de verificação necessário para importar o índice precisa estar presente no sistema de produção. Portanto, é essencial criar um ponto de verificação antes de obter o clone.

Preparar um Runbook e uma Execução de Avaliação prepare-a-runbook-and-trial-run

É recomendável preparar um runbook e execute algumas tentativas antes de executar a atualização na produção.

Modo De Passagem De Documentos Com Indexação Offline doc-traversal-mode-with-offline-indexing

A indexação offline requer vários percursos de todo o repositório. Com instalações do MongoMK, o repositório é acessado pela rede, afetando o desempenho do processo de indexação. Uma opção é executar o processo de indexação offline na própria réplica do MongoDB, o que eliminará a sobrecarga da rede. Outra opção é o uso do modo de passagem de documento.

O modo de passagem de documentos pode ser aplicado adicionando o parâmetro de linha de comando —doc-traversal ao comando oak-run para indexação offline. Esse modo faz spool de uma cópia do repositório inteiro no disco local como um arquivo simples e o usa para executar a indexação.