Das Management der Performance und der Speichernutzung von Confluence hängt immer von den verfügbaren Ressourcen ab. Confluence läuft schneller, wenn es viel Speicher für seine Caches hat, aber das System läuft auch gut in Low-Memory-Umgebungen, wenn es entsprechend getunt ist. Hier finden Sie einige Tipps zur Speichernutzung von Confluence.
Den verfügbaren Speicher erhöhen
Tipps und Anleitungen hierzu bietet die Seite Erweiterung des JIRA-Speichers in unserer Infothek. Diese Hinweise sind typisch für Anwendungs-Server, die in aller Regel für Confluence genutzt werden.
Eingebaute Datenbank
Die eingebaute HSQL-Datenbank, die mit Confluence ausgeliefert wird, hält alle Daten im Speicher, während der Confluence-Server läuft. Wenn Sie Speicherprobleme haben, sollten Sie Confluence auf ein externes relationales Datenbankmanagementsystem migrieren.
Caching
Per Voreinstellung behält Confluence große In-Memory-Caches von Daten, um die Reponsivität und die Nutzererlebnisse zu verbessern. Der Nachteil ist ein erhöhter Speicherbedarf aufgrund dieses Caches. Administratoren größerer Confluence-Instanzen können die Größe des Caches konfigurieren, um die Performance zu verbessern. Infos hierzu finden Sie auf unserer speziellen Infothek-Seite zum Thema Confluence-Tuning.
E-Mail-Fehlerschleife
Confluence behält Kopien aller E-Mails, die nicht versendet werden konnten, in der Internal-Error-Schleife. Im Falle eines Problems wie einer fehlerhaften Netzwerkkonnektivität können die E-Mails in dieser Schleife manuell versendet werden, wenn das Problem gelöst ist. Unter bestimmten Voraussetzungen kann sich die E-Mail-Schleife mit großen Objekten füllen und wenn viele E-Mail-Fehler auftreten, kann dies die Speichernutzung beeinflussen.
Anhänge
Die Indizierung von Anhängen erfordert, dass diese in den Speicher geladen werden. Im Falle großer Attachments kann dies zu einer Belastung der Systemressourcen und zu einer fehlgeschlagenen Indizierung führen, weil der Anhang nicht komplett in den Speicher geladen werden konnte.
System-Backup und -Wiederherstellung
Der Backup- und Restore-Prozess von Confluence skaliert linear mit der Datenmenge. Bei großen Confluence-Instanzen kann dies enorme Auswirkungen haben, wenn das Datenaufkommen die Größe des erforderlichen Speichers übersteigt. Wenn Sie während des Restore-Prozesses einen OutOfMemory-Error erhalten, ist dringend zu empfehlen, einer Production-Backup-Strategie zu folgen.
Gibt das System während des Wiederherstellens eines Backups einen OutOfMemory-Fehler aus, lässt sich dieses Problem durch mehr Speicher beheben. Die Frage hierbei ist, wie viel Speicher nötig ist. Einen guten Richtwert liefert ein Blick in die Datei entities.xml des Backups. Diese Datei enthält alle Daten, die Confluence laden wird; folglich ist mindestens so viel Speicher nötig.
Lange Antwortzeiten von Confluence bei einigen Aktionen
Eine bekannte Ursache willkürlicher Pausen in Confluence ist die Speicherbereinigung der JVM. Treten solche Pausen bei Ihnen auf, aktivieren Sie die Verbose Garbage Collection und beobachten Sie, wie lange Java braucht, um Speicher freizugeben. Wenn die willkürlichen Pausen zu den Zeiten passen, in denen Java seine Speicherbereinigung durchführt, verursacht diese das Problem.
Die Verbose Garbage Collection generiert Log-Informationen, die zeigen, wann Java den Speicher bereinigt, wie lange es dauert und wie viel Speicher freigegeben wurde. Weitere Informationen zum Tuning der JVM und zur Minimierung der Zeit für die Handhabung der Speicherbereinigung bietet Sun an.
Weiterführende Infos
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