O repositório Oak da AEM está configurado para usar o MongoDB e a tarefa de manutenção noturna, a Revisão de limpeza está levando mais de cinco horas para ser concluída.

Causa

Pode haver muitas causas:

  1. Grande número de gravações no repositório nas últimas 24 horas.
  2. Problemas de desempenho do MongoDB.

Resolução

Quando a coleção de lixo de revisão é causada por gravações excessivas no repositório Oak, você poderá depurá-la fazendo o seguinte:

  1. Vá para http://aem-host:port/system/console/slinglog e faça logon como admin.

  2. Adicione um logger.

    • Arquivo de log: revisiongc.log
    • Nível de Log: Depuração
    • Loggers: org.apache.jackrabbit.oak.plugins.document.VersionGarbageCollector
  3. Aguarde até que o próximo evento lento de Revisão de limpeza aconteça.

  4. Execute este script contra o arquivo de log para obter contagens para as atualizações que foram limpas: cut -d ':' -

    -f2,3 revisiongc.log | grep '/' | cut -f1-7 -d '/' | sed 's |\(/etc/workflow/.*/2015-09-[0-9]*\)[_0-9]*\(/.*\)_[0-9]*|\1\2|' | sed 's|\(/var/replication/data/[a-z0-9\-]*\).*|\1|' | sort | uniq -c | sort -nr | less

    Exemplo de resultado (mostra quantos itens foram excluídos em vários caminhos):

    1574323 /oak:index/slingeventEventId/
    140203 /oak:index/slingResourceType/
    130687 /oak:index/nodetype/
    130557 /oak:index/event.job.topic/
    37277 /oak:index/reference/
    35870 /var/replication/data/4e8f3d96-c010-4d2c-bf7b-431b902880d2
    ...

  5. Com esses dados, você poderá ver se há índices sendo atualizados com muita frequência que talvez possam ser removidos. Isso dá uma idéia de onde as atualizações mais transitórias acontecem no repositório.  Com essas informações, você poderá reduzir o número de gravações excessivas no Oak.

  6. Se a revisão do GC estiver lenta e você não achar que há atividade de gravação excessiva nos índices do Oak ou em outros locais no sistema, será possível investigar o desempenho do MongoDB.  O GC de revisão sempre é executado na réplica primária do MongoDB para que você possa investigar os tempos e índices de consulta usados no mongod.log.

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