AsyncIndexUpdate Job-Thread belegt zu viel Heap-Speicherplatz

AEM stürzt entweder mit einem OutOfMemoryError ab, führt eine konstante Java Garbage Collection aus oder zeigt eine hohe Heap-Auslastung. Bei der Analyse eines Heap-Dumps im Eclipse Memory Analyzer Tool, dem Top-Konsumenten von Java-Heap, verbraucht ein AsyncIndexUpdate-Thread über eine Instanz von org.apache.jackrabbit.oak.plugins.index.lucene.OakDirectory$OakIndexInput den meisten Heap:

AEM 6.1 / Oak 1.2.x und AEM6.2 / Oak 1.4.x

Die Ursache ist ein bekannter Fehler im Oak Repository.

Das Problem kann behoben werden, indem die Copy on Write Funktion des Lucene Index Providers in AEM aktiviert wird, wie nachstehend beschrieben:

1. Gehen Sie zu http://aem-host:port/system/console/configMgr und melden Sie sich als Administrator an.
2. Suchen Sie nach der Konfiguration „Apache Jackrabbit Oak LuceneIndexProvider“
3. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen für „CopyOnWrite“
4. Speichern