性能准则

最近更新： 2025年5月5日

适用对象：
Experience Manager 6.5

主题：
配置

创建对象：

管理员

本页提供了有关如何优化AEM部署性能的一般准则。如果您是AEM的新用户，请在开始阅读性能准则之前阅读以下页面：

下图显示了可用于AEM的部署选项（滚动查看所有选项）：

AEM 产品	拓扑	操作系统	应用程序服务器	JRE	安全性	微内核	数据存储	索引	Web 服务器	浏览器	Experience Cloud
Sites	非HA	Windows	CQSE	oracle	LDAP	Tar	市场细分	属性	Apache	Edge	目标
资源	Publish河	Solaris™	WebLogic	IBM®	SAML	MongoDB	文件	Lucene	IIS	IE	分析
社区	Author-CS	Red Hat®	WebSphere®	HP	Oauth	RDB/Oracle	S3/Azure	Solr	iPlanet	FireFox	营销活动
Forms	Author-Offload	HP-UX	Tomcat			RDB/DB2	MongoDB			Chrome	Social
移动设备	Author-Cluster	IBM® AIX®	JBoss®			RDB/MySQL	RDBMS			Safari	受众
多站点	ASRP	SUSE®				RDB/SQLServer					资源
商务	MSRP	Apple操作系统									激活
Dynamic Media	JSRP										移动设备
Brand Portal	J2E
AoD
LiveFyre
Screens
文档安全
流程管理
桌面应用程序

NOTE

性能准则主要适用于AEM Sites。

何时使用性能准则

在以下情况下使用性能准则：

首次部署：在计划首次部署AEM Sites或Assets时，了解可用的选项很重要。特别是在配置微内核、节点存储和数据存储时（与默认设置相比）。例如，将TarMK的“数据存储”的默认设置更改为“文件数据存储”。
升级到新版本：升级到新版本时，了解与运行环境相比的性能差异很重要。例如，从AEM 6.1升级到6.2，或从AEM 6.0 CRX2升级到6.2 OAK。
响应时间较慢：当所选的Nodestore体系结构不符合您的要求时，了解与其他拓扑选项相比的性能差异很重要。例如，部署TarMK而不是MongoMK，或使用文件数据存储而不是Amazon S3或Microsoft® Azure数据存储。
添加更多作者：如果推荐的TarMK拓扑不符合性能要求，并且扩展创作节点的大小已达到最大可用容量，请了解性能差异。请比较是否将MongoMK与三个或更多创作节点一起使用。例如，部署MongoMK而不是TarMK。
添加更多内容：如果推荐的数据存储架构不符合您的要求，请务必了解与其他数据存储选项相比的性能差异。示例：使用Amazon S3或Microsoft®Azure数据存储，而不是文件数据存储。

简介

本章概述AEM架构及其最重要的组件。它还提供了开发准则，并描述了TarMK和MongoMK基准测试中使用的测试场景。

AEM平台

AEM平台包含以下组件：

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有关AEM平台的详细信息，请参阅什么是AEM。

AEM架构

AEM部署有三个重要的构建块。内容作者、编辑者和批准者用于创建和审查内容的 创作实例。内容获得批准后，将发布到名为 Publish实例 的第二个实例类型，最终用户可从此处访问该内容。第三个构建基块是 Dispatcher，它是一个处理缓存和URL过滤的模块，安装在Web服务器上。有关AEM架构的其他信息，请参阅典型部署方案。

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微内核

微内核在AEM中充当持久性管理器。 AEM使用三种类型的微内核：TarMK、MongoDB和关系数据库（受限制支持）。根据您的需要，如何选择一种解决方案取决于实例的用途和您考虑的部署类型。有关微型内核的其他信息，请参阅建议的部署页。

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Nodestore

在AEM中，二进制数据可以独立于内容节点进行存储。存储二进制数据的位置称为 数据存储，而内容节点和属性的位置称为 节点存储。

NOTE

Adobe建议将TarMK作为客户用于AEM Author和Publish实例的默认持久性技术。

CAUTION

关系数据库微内核的支持受限。使用此类型的微内核之前，请与Adobe客户关怀联系。

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数据存储

在处理大量二进制文件时，建议您使用外部数据存储而不是默认节点存储来最大化性能。例如，如果您的项目需要许多媒体资产，将它们存储在File或Azure/S3数据存储区下，则访问这些媒体资产的速度会比直接将它们存储在MongoDB中更快。

有关可用配置选项的更多详细信息，请参阅配置节点和数据存储。

NOTE

Adobe建议您选择使用AdobeManaged Services在Azure或Amazon Web Services (AWS)上部署AEM的选项。客户将受益于具有在这些云计算环境中部署和操作AEM的经验和技能的团队。请参阅有关AdobeManaged Services🔗的其他文档。

有关如何在AdobeManaged Services之外的Azure或AWS上部署AEM的建议，Adobe建议直接与云提供商合作。或者，与在您选择的云环境中支持AEM部署的Adobe合作伙伴之一合作。选定的云提供商或合作伙伴负责其支持的架构的规模规格、设计和实施，以满足您的特定性能、负载、可扩展性和安全要求。

>另请参阅技术要求页面。

搜索

本节中列出了与AEM一起使用的自定义索引提供程序。若要了解有关索引的更多信息，请参阅Oak查询和索引。

NOTE

对于大多数部署，Adobe建议使用Lucene索引。在专业且复杂的部署中，仅使用Solr实现可扩展性。

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开发准则

为AEM开发，以实现 性能和可扩展性。以下是您可以遵循的最佳实践：

DO

应用演示文稿、逻辑和内容的分离
使用现有AEM API（例如：Sling）和工具（例如：复制）
在实际内容的上下文中开发
开发以获得最佳可缓存性
最大程度地减少保存次数（例如：使用临时工作流）
确保所有HTTP端点均为RESTful
限制JCR观察的范围
请注意异步线程

DO NOT

如果可以，请不要直接使用JCR API
请勿更改/libs，而是使用叠加
尽量不要使用查询
请勿使用Sling绑定在Java™代码中获取OSGi服务，而是使用：
- DS组件中的@Reference
- 在Sling模型中@Inject用
- Sightly Use类中的sling.getService()
- JSP中的sling.getService()
- ServiceTracker
- 直接访问OSGi服务注册表

有关在AEM上进行开发的更多详细信息，请阅读开发 — 基础知识。有关其他最佳实践，请参阅开发最佳实践。

设定方案基准

NOTE

此页面上显示的所有基准测试均已在实验室环境中执行。

下面详述的测试场景用于TarMK、MongoMk和TarMK与MongoMk章节的基准部分。要查看哪个方案用于特定基准测试，请阅读技术规范表中的“方案”字段。

单个产品方案

AEM Assets：

用户交互：浏览Assets /搜索Assets /下载资源/读取资源元数据/更新资源元数据/上传资源/运行上传资源工作流
执行模式：并发用户，每个用户单次交互

混合产品方案

AEM Sites + Assets：

站点用户交互：读取文章页面/读取页面/创建段落/编辑段落/创建内容页面/激活内容页面/作者搜索
Assets用户交互：浏览Assets /搜索Assets /下载资源/读取资源元数据/更新资源元数据/上传资源/运行上传资源工作流
执行模式：并发用户，每个用户的混合交互

垂直用例方案

媒体：

Read Article Page (27.4%), Read Page (10.9%), Create Session (2.6%), Activate Content Page (1.7%), Create Content Page (0.4%), Create Paragraph (4.3%), Edit Paragraph (0.9%), Image Component (0.9%), Browse Assets (20%), Read Asset Metadata (8.5%), Download Asset (4.2%), Search Asset (0.2%), Update Asset Metadata (2.4%), Upload Asset (1.2%), Browse Project (4.9%), Read Project (6.6%), Project Add Asset (1.2%), Project Add Site (1.2%), Create Project (0.1%), Author Search (0.4%)
执行模式：并发用户，每个用户的混合交互

tarmk

本章提供了TarMK的一般性能准则，用于指定最低架构要求和设置配置。还提供了基准测试，以进一步澄清。

Adobe建议将TarMK作为客户在所有部署场景中使用的默认持久性技术，适用于AEM创作实例和Publish实例。

有关TarMK的详细信息，请参阅部署方案和Tar存储。

TarMK最低架构准则

NOTE

下面介绍的最低架构准则适用于生产环境和高流量站点。这些准则是 而不是 运行AEM的最低规范。

要在使用TarMK时建立良好的性能，您应该从以下架构开始：

一个创作实例
两个Publish实例
两个Dispatcher

以下说明了AEM sites和AEM Assets的架构准则。

NOTE

如果共享文件数据存储，则无二进制复制应开启 ON。

AEM Sites的Tar架构准则

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AEM Assets的Tar架构准则

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TarMK设置指南

要获得良好的性能，您应该遵循下面提供的设置指南。有关如何更改设置的说明，请参阅性能优化。

设置

参数

价值

描述

Sling作业队列

queue.maxparallel

将值设置为CPU核心数的一半。

默认情况下，每个作业队列的并发线程数等于CPU核心数。

Granite Transient工作流队列

Max Parallel

将值设置为CPU核心数的一半

JVM参数

Doak.queryLimitInMemory

Doak.queryLimitReads

Dupdate.limit

Doak.fastQuerySize

500000

100000

250000

真

要防止扩展查询使系统过载，请在AEM启动脚本中添加这些JVM参数。

Lucene索引配置

CopyOnRead

CopyOnWrite

Prefetch Index Files

已启用

有关可用参数的更多详细信息，请参阅此页面。

数据存储= S3数据存储

maxCachedBinarySize

cacheSizeInMB

1048576 (1 MB)或更小

最大栈大小的2-10%

另请参阅数据存储配置。

DAM更新资产工作流

Transient Workflow

已选中

此工作流用于管理资产的更新。

DAM元数据写回

Transient Workflow

已选中

此工作流用于管理XMP对原始二进制文件的回写，并设置JCR中的上次修改日期。

TarMK性能基准

技术规范

基准测试按以下规范执行：

作者节点

服务器

裸机硬件(HP)

操作系统

Red Hat® Linux®

CPU/内核

Intel® Xeon® CPU E5-2407 @2.40GHz，8核

RAM

32 GB

磁盘

磁性

Java™

oracleJRE版本8

JVM栈

16 GB

产品

AEM 6.2

Nodestore

tarmk

数据存储

文件DS

场景

单个产品：Assets/30个并发线程

性能基准结果

NOTE

下面显示的数字已标准化为1作为基线，而不是实际的吞吐量数字。

chlimage_1-7 chlimage_1-8

MongoMK

与TarMK相比，选择MongoMK持久性后端的主要原因是要水平缩放实例。此功能意味着始终运行两个或多个活动的创作实例，并使用MongoDB作为持久性存储系统。运行多个创作实例的需要通常是由于单个服务器的CPU和内存容量（支持所有并发创作活动）不再可持续。

有关TarMK的详细信息，请参阅部署方案和Mongo存储。

MongoMK最低架构准则

要在使用MongoMK时建立良好的性能，您应该从以下架构开始：

三个作者实例
两个Publish实例
三个MongoDB实例
两个Dispatcher

NOTE

在生产环境中， MongoDB始终用作具有主副本集和两个辅助副本集的副本集。读取和写入操作将转到主数据库，读取操作将转到辅助数据库。如果存储不可用，可以使用仲裁器替换其中一个辅助副本，但MongoDB副本集必须始终由奇数实例组成。

NOTE

如果共享文件数据存储，则无二进制复制应开启 ON。

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MongoMK设置准则

要获得良好的性能，您应该遵循下面提供的设置指南。有关如何更改设置的说明，请参阅性能优化。

设置

参数

值（默认）

描述

Sling作业队列

queue.maxparallel

将值设置为CPU核心数的一半。

默认情况下，每个作业队列的并发线程数等于CPU核心数。

Granite Transient工作流队列

Max Parallel

将值设置为CPU核心数的一半。

JVM参数

Doak.queryLimitInMemory

Doak.queryLimitReads

Dupdate.limit

Doak.fastQuerySize

Doak.mongo.maxQueryTimeMS

500000

100000

250000

真

60000

要防止扩展查询使系统过载，请在AEM启动脚本中添加这些JVM参数。

Lucene索引配置

CopyOnRead

CopyOnWrite

Prefetch Index Files

已启用

有关可用参数的更多详细信息，请参阅此页面。

数据存储= S3数据存储

maxCachedBinarySize

cacheSizeInMB

1048576 (1 MB)或更小

最大栈大小的2-10%

另请参阅数据存储配置。

DocumentNodeStoreService

cache

nodeCachePercentage

childrenCachePercentage

diffCachePercentage

docChildrenCachePercentage

prevDocCachePercentage

persistentCache

2048

35 (25)

20 (10)

30 (5)

10 (3)

4 (4)

。/cache，size=2048，binary=0，-compact，-compress

缓存的默认大小设置为256 MB。

会影响执行缓存失效所需的时间。

oak-observation

thread pool

length

最小值和最大值= 20

50000

MongoMK性能基准

技术规范

基准测试按以下规范执行：

作者节点

MongoDB节点

服务器

裸机硬件(HP)

操作系统

Red Hat® Linux®

CPU/内核

Intel® Xeon® CPU E5-2407 @2.40GHz，8核

RAM

32 GB

磁盘

磁性 — 1k IOPS以上

Java™

oracleJRE版本8

不适用

JVM栈

16 GB

不适用

产品

AEM 6.2

MongoDB 3.2 WiredTiger

Nodestore

MongoMK

不适用

数据存储

文件DS

不适用

场景

单个产品：Assets/30个并发线程

性能基准结果

NOTE

下面显示的数字已标准化为1作为基线，而不是实际的吞吐量数字。

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TarMK对MongoMK

在两者之间进行选择时，需要考虑的基本规则是TarMK是针对性能而设计的，而MongoMK则是用于可扩展性。 Adobe建议将TarMK作为客户在所有部署场景中使用的默认持久性技术，适用于AEM创作实例和Publish实例。

与TarMK相比，选择MongoMK持久性后端的主要原因是要水平缩放实例。此功能意味着始终运行两个或多个活动的创作实例，并使用MongoDB作为持久性存储系统。运行多个创作实例的需要通常是由于单个服务器的CPU和内存容量（支持所有并发创作活动）不再可持续。

有关TarMK与MongoMK的更多详细信息，请参阅建议的部署。

TarMK与MongoMk准则

TarMK的优势

专门为内容管理应用程序构建
文件始终保持一致，可以使用任何基于文件的备份工具进行备份
提供故障转移机制 — 有关更多详细信息，请参阅冷备用
以最低的操作开销提供高性能、可靠的数据存储
降低TCO（总体拥有成本）

选择MongoMK的条件

一天中连接的指定用户数：千或更多
并发用户数：以百计或更多
每天的资产摄取量：数十万或更多
每天页面编辑量：数十万或更多
每天的搜索量：以万或更多

TarMK与MongoMK基准

NOTE

下面显示的数字已标准化为1作为基线，而不是实际的吞吐量数字。

方案1技术规范

创作OAK节点

MongoDB节点

服务器

裸机硬件(HP)

操作系统

Red Hat® Linux®

CPU/内核

Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2407 @2.40GHz，8核

RAM

32 GB

磁盘

磁性 — 1k IOPS以上

Java™

oracleJRE版本8

不适用

JVM栈16GB

16 GB

不适用

产品

AEM 6.2

MongoDB 3.2 WiredTiger

Nodestore

tarmk或MongoMK

不适用

数据存储

文件DS

不适用

场景

单个产品：Assets/每次运行30个并发线程

场景1性能基准结果

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方案2技术规范

NOTE

要使用MongoDB启用与使用一个TarMK系统相同数量的作者，您需要具有两个AEM节点的集群。与一个TarMK实例相比，四个节点的MongoDB群集可以处理1.8倍的“作者”数量。 8节点MongoDB群集处理的作者数是单个TarMK实例的2.3倍。

创作TarMK节点

创作MongoMK节点

MongoDB节点

服务器

AWS c3.8xlarge

操作系统

Red Hat® Linux®

CPU/内核

32

RAM

60 GB

磁盘

固态硬盘 — 10,000IOPS

Java™

oracleJRE版本8

不适用

JVM栈16GB

30 GB

不适用

产品

AEM 6.2

MongoDB 3.2 WiredTiger

Nodestore

tarmk

MongoMK

不适用

数据存储

文件DS

不适用

场景

垂直使用案例：媒体/ 2000个并发线程

场景2性能基准结果

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AEM Sites和Assets的架构可扩展性准则

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性能准则摘要

此页面上提供的准则可概括如下：

TarMK文件数据存储 — 针对大多数客户推荐的体系结构：
- 最小拓扑：一个创作实例、两个Publish实例、两个Dispatcher
- 如果文件数据存储是共享的，则启用无二进制复制
具有文件数据存储的MongoMK — 为创作层的水平可扩展性推荐的体系结构：
- 最小拓扑：三个创作实例、三个MongoDB实例、两个Publish实例、两个Dispatcher
- 如果文件数据存储是共享的，则启用无二进制复制
节点存储 — 存储在本地磁盘上，而不是网络连接存储(NAS)
使用 Amazon S3 时：
- Amazon S3数据存储区在创作层和Publish层之间共享
- 必须打开无二进制复制
- 数据存储垃圾收集要求先在所有Author和Publish节点上运行一次，然后再在Author上运行一次
除了开箱即用索引之外，还应创建自定义索引 — 基于最常见的搜索
- Lucene索引应该用于自定义索引
自定义工作流可以显着提高性能 — 删除“更新资产”工作流中的视频步骤，禁用未使用的监听程序等。

有关更多详细信息，另请阅读推荐的部署页面。

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