an unexpected error has been detected by java runtime environment

本文详细解析了Java应用崩溃的原因,包括内存回收错误、栈溢出、动态编译错误等,并提供了相应的解决方法。重点分析了如何通过调整JVM参数、优化内存管理等方式来避免或解决这些问题。

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an unexpected error has been detected by java runtime environment

本人在用jni调用.dll的时候,经常碰见这类问题,于是在网上查了相关的资料,但最终也没有找到最合理的解释,就整理一些思路:1 修改jvm的内存大小,把size增大一点2 呵呵 很感谢olivesoup和xql80329的关心。这个问题现在有所进展。大幅削减了Log输出后,已经4天没有crash了。由于用了一个第三方的Log工具,当时不知道这个Log工具会向 标准输出 也输出Log。怀疑非常频繁的输出大量的Log到控制台上JVM的处理有问题(也怀疑本身频繁的输出大量的Log到文件中JVM的处理有问题)。(每1秒钟就输出170k的Log)。 
是不是这个原因还不能最终确定(因为时间还不够长,不能保证真的没有问题了)。 
另外,有一点信息也交流一下: 
JDK1.6修改了大量垃圾收集器的问题,如果JDK1.5出现了垃圾收集器引起的crash,可以升级到JDK1.6试试。3 检查环境变量设置 4 在release版下编译dll ===================================================================java官方回复: http://java.sun.com/javase/6/webnotes/trouble/TSG-VM/html/crashes.html http://bugs.sun.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=4885936  http://bugs.sun.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=4912071====================================================================以下引自 http://developers.sun.com.cn/blog/yutoujava/entry/20070411一. 如何得到这个日志文件

如果有一个严重的错误引起Java进程非正常退出,我们叫Crash,这时候会产生一个日志文件。缺省情况下,这个文件会产生在工作目录下。但是,可以在Java启动参数通过下面的设置,来改变这个文件的位置和命名规则。例如:
java -XX:ErrorFile=/var/log/java/java_error_%p.log
就将这个错误文件放在/var/log/java下,并且以java_error_pid.log的形式出现。

二.产生错误的原因

造成严重错误的原因有多种可能性。Java虚拟机自身的Bug是原因之一,但是这种可能不是很大。在绝大多数情况下,是由于系统的库文件、API或第三方的库文件造成的;系统资源的短缺也有可能造成这种严重的错误。在发生了Crash之后,如果无法定位根本原因,也应该迅速找到Work Around的方法。

三.对日志文件的分析

首先要检查日志的文件头:例如,下面是从一个客户发过来的错误日志的文件头

-------------------------------------
#
# An unexpected error has been detected by HotSpot Virtual Machine:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x0815e87e, pid=7268, tid=4360
#
# Java VM: Java HotSpot(TM) Server VM (1.4.2_13-b06 mixed mode)
# Problematic frame:
# V [jvm.dll+0x15e87e]
#
--------------------------------------

文件头中有很多有用的信息,“EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION ”意味着Java应用Crash的时候,正在运行JVM自己的代码,而不是外部的Java代码或其他类库代码。这种情况很可能是JVM的Bug,但是也不一定。除了“EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION ”,还有可能是别的信息,例如“SIGSEGV(0xb)”,意味着JVM正在执行本地或JNI的代码;“EXCEPTION_STACK_OVERFLOW”意味着这是个栈溢出的错误。

另外一个有用的信息就是:
# Problematic frame:
# V [jvm.dll+0x15e87e]

它说明Crash的时候,JVM正在从哪个库文件执行代码。除了“V”以外,还有可能是“C”、“j”、“v”、“J”。具体的表示意思如下:

FrameType Description:
C: Native C frame
j: Interpreted Java frame
V: VMframe
v: VMgenerated stub frame
J: Other frame types, including compiled Java frames

文件头之后,是当前线程的DUMP信息,线程之后是JVM进程的DUMP信息,包括所有线程的状态、地址和ID。最后还有JVM状态,Heap状态,动态连接库等等的信息。这些烦乱的信息中,包含有非常有用的信息。下面我们根据几个具体的实例来分析Java虚拟机Crash的典型例子。


四.内存回收引起的Crash

内存回收引起的Crash有以下的特点:在日志文件头一般有“ EXCEPTION_ACCESS _VIOLATION”和“# Problematic frame: # V [jvm.dll+....”的信息,意味着这是在JVM内部处理,而且多半是JVM的Bug。对于这类问题,最快的方法就是绕过它。

另外,在Thread的DUMP信息最后,还能看到有关内存回收的行为例如:

--------------- T H R E A D ---------------
Current thread (0x00a56668): VMThread [id=4360]
siginfo: ExceptionCode=0xc0000005, reading address 0x00000057
Registers:
........

Stack: [0x03cf0000,0x03d30000), sp=0x03d2fc18, free space=255k
Native frames: (J=compiled Java code, j=interpreted, Vv=VM code, C=native code)
V [jvm.dll+0x15e87e]

VM_Operation (0x063efbac): full generation collection, mode: safepoint, requested by thread 0x040f83f8
------------------------------------------------------------

可以清楚的看到JVM正在做 “full generation collection”。另外还有可能看到,其他的回收行为:

  • generation collection for allocation

  • full generation collection

  • parallel gc failed allocation

  • parallel gc failed permanent allocation

  • parallel gc system gc


对于内存回收的错误,一般采取改变回收的算法和参数的方法来绕过去。例如,来自客户的日志除了上面的日志信息,在日志中Heap信息中还能发现一些其他信息:

--------------------------------------------------------------
Heap
def new generation total 22592K, used 19530K [0x10010000, 0x11890000, 0x138f0000)
eden space 20096K, 97% used [0x10010000, 0x11322bd8, 0x113b0000)
from space 2496K, 0% used [0x113b0000, 0x113b0000, 0x11620000)
to space 2496K, 0% used [0x11620000, 0x11620000, 0x11890000)
tenured generation total 190696K, used 100019K [0x138f0000, 0x1f32a000, 0x30010000)
the space 190696K, 52% used [0x138f0000, 0x19a9cf38, 0x19a9d000, 0x1f32a000)
compacting perm gen total 38656K, used 38588K [0x30010000, 0x325d0000, 0x34010000)
the space 38656K, 99% used [0x30010000, 0x325bf038, 0x325bf200, 0x325d0000)
----------------------------------------------------------------

上面的信息能看出在Crash的时候,JVM的PermSize空间几乎已经消耗完了,并且回收算法在压缩Perm空间的时候出了错。因此,建议改变内存回收的算法,或扩大PermSize和MaxPermSize的数值。

五.栈溢出引起的Crash

Java代码引起的栈溢出,通常不会引起JVM的Crash,而是抛出一个Java异常:java.lang.StackOverflowError。但是在Java虚拟机中,Java的代码和本地C或C++代码公用相同的Stack。这样,在执行本地代码所造成的栈溢出,就有可能引起JVM的Crash了。

栈溢出引起的Crash会在日志的文件头中看到“EXCEPTION_STACK_OVERFLOW”字样。另外,在当前线程的Stack信息中也能发现一些信息。例如下面的例子:

-----------------------------------------------------------------------------------
# An unexpected error has been detected by HotSpot Virtual Machine:
#
# EXCEPTION_STACK_OVERFLOW (0xc00000fd) at pc=0x10001011, pid=296, tid=2940
#
# Java VM: Java HotSpot(TM) Client VM (1.6-internal mixed mode, sharing)
# Problematic frame:
# C [App.dll+0x1011]
#
--------------- T H R E A D ---------------
Current thread (0x000367c0): JavaThread "main" [_thread_in_native, id=2940]
:
Stack: [0x00040000,0x00080000), sp=0x00041000, free space=4k
Native frames: (J=compiled Java code, j=interpreted, Vv=VM code, C=native code)
C [App.dll+0x1011]
C [App.dll+0x1020]
C [App.dll+0x1020]
:
C [App.dll+0x1020]
C [App.dll+0x1020]
...<more frames>...
Java frames: (J=compiled Java code, j=interpreted, Vv=VM code)
j Test.foo()V+0
j Test.main([Ljava/lang/String;)V+0
v ~StubRoutines::call_stub

--------------------------------------------------------------------------------

在上面的信息中,可以发现这是个栈溢出的错误。并且当前栈剩余的空间已经很小了(free space =4k)。因此建议将JVM的Stack的尺寸调大,主要设计两个参数:“-Xss” 和“-XX:StackShadowPages=n”。但是,将栈的尺寸调大,也意味着在有限的内存资源中,能打开的最大线程数会减少。

六.动态编译引起的Crash

未完,待续

如果是Java进程不知道什么原因退出或被杀死,想要分析具体原因,一般来说分下面几步:

1 拿到Java应用程序的日志文件。
一般来说日志文件中会有很应用相关的错误信息。Java进程异常退出的原因最有可能就是应用程序本身的问题。因此检查Java应用程序的日志文件可能是最快定位到错误的方法。

2 查找JVM的致命错误日志
如果应用程序日志文件中没有发现什么线索。那么还可以查看 JVM的致命错误日志。有些致命的错误,比如JNI或虚拟机本身产生的错误,可能使得Java应用程序来不及写日志就退出了。这时候可以查一个以 "hs_err_pid" 开头的日志名,例如hs_err_pid1125.log,其中1125是进程号。这个文件中也记录了一些宝贵的信息来提供一些线索,特别是Java自身的一些Bug。这个文件一般为于当前的工作目录中。用户可以用find命令自己搜索到。

3 查找操作系统的core dump文件
作为被操作系统所调度的进程,Java进程也会在不同的信号下产生Core Dump文件,例如Sig_ill和Seg_segv。这些非常严重的错误的确会使得Java虚拟机根本来不及产生任何日志就宕了。拿到core dump文件就可以使用很多工具来分析具体原因了,例如jmap, jstack等等都可以友好的进行Java进程的Core文件的分析。一般来说,Core文件也放到进程的当前工作目录,用户可以用find命令搜索 “core”。另外可以用coreadm来预先指定core文件存放的地方以及文件名的格式,例如:coreadm -g /var/core/core.%f.%p.%t

4使用Dtrace查找“是谁杀死了Java进程”
但是,有很多情况,进程被杀死的原因很复杂。有可能被别的进程以外杀掉,或被一些脚本不小心kill掉,或者被管理员(或入侵者kill -9)处理掉。这些情况都不会产生日志文件和core dump文件。这些情况很难跟踪。但如果是Solaris10下,可以使用下面的Dtrace脚本来确定“是谁杀死了Java进程”


#!/usr/sbin/dtrace -qs

proc:::signal-send
/args[1]->pr_pid == $1/
{
        printf("%s(pid:%d) is sending signal %d to %s\n", execname, pid, args[2],args[1]->pr_fname);
}

如何运行(1125)是进程号
$ ./sig1.d 1125
sched(pid:0) is sending signal 24 to bc
sched(pid:0) is sending signal 24 to bc
bash(pid:3987) is sending signal 15 to bc
bash(pid:3987) is sending signal 15 to bc
bash(pid:3987) is sendg signal 9 to bc

### Conda 发生意外错误的可能原因与解决方案 当遇到 `conda` 的意外错误(unexpected error),通常可能是由于环境冲突、依赖项不匹配或其他配置问题引起的。以下是针对该问题的具体分析和解决方法: #### 1. **环境冲突** 如果之前通过 `pip` 安装了一些包,而这些包未被 `conda` 正确识别,则可能导致环境冲突[^2]。这种情况下可以尝试以下操作: - 清理当前环境中由 `pip` 安装的包并重新创建一个新的虚拟环境。 ```bash conda remove --name your_env_name --all conda create --name new_env_name python=3.x conda activate new_env_name ``` #### 2. **检查日志文件** 当 `conda` 报告意外错误时,可以通过查看其日志文件来获取更多信息。默认的日志路径通常是 `$HOME/.conda/logs/` 或者运行命令时指定的临时目录。 使用以下命令定位具体错误信息: ```bash cat $(find $HOME/.conda/logs/ -type f | sort -r | head -n 1) ``` #### 3. **更新或重置 Conda** 确保使用的 `conda` 是最新版本,因为旧版可能存在已知 bug。 ```bash conda update conda ``` 若仍然出现问题,可考虑完全清除缓存并重置 `conda` 配置: ```bash conda clean --all conda init source ~/.bashrc # 根据实际 shell 类型调整 ``` #### 4. **特定依赖冲突排查** 对于某些复杂的项目需求列表(如引用中的 requirements 文件[^4]),建议逐步安装以减少潜在风险。例如先完成基础库的部署再处理特殊组件(像 `bitsandbytes`, `deepspeed` 和自定义编译模块)。此外还需留意硬件兼容性以及 GPU/CPU 版本差异对框架支持的影响。 #### 示例代码片段展示如何安全导入所需软件集合到新构建好的隔离空间里头去执行测试验证工作流程是否顺畅无阻塞现象存在与否情况如下所示: ```python import sys print(f"Python Version: {sys.version}") try: import torch print(f"Torch Version: {torch.__version__}") except ImportError as e: print(e) try: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bigscience/bloomz-7b1") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigscience/bloomz-7b1", device_map="auto") print("Transformers Model Loaded Successfully.") except Exception as ex: print(ex) ``` 上述脚本可以帮助确认基本开发工具链能否正常运作起来而不触发任何异常状况发生。 --- 相关问题
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