HP-UX: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

本文介绍了解决在HP-UX操作系统上启动Tomcat遇到的java.lang.OutOfMemoryError错误的方法,该错误与无法创建新的本地线程有关。解决方案包括检查当前系统的最大线程数,并通过调整内核参数max_thread_proc来增加最大线程数。
在HP-UX上启动Tomcat的时候有如下错误
java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread


[b]解决办法:[/b]

1.查看当前系统运行的最大线程数:
kmtune -q max_thread_proc


2.增大最大线程数:
kmtune -s max_thread_proc=998

或者
sam->Kernel Parameters->Configurable Parameters->max_thread_proc

需要重新启动机器
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
### 诊断与解决 `java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread` 当 JVM 抛出 `java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread` 异常时,表示 JVM 无法为新线程分配操作系统级别的线程资源。这种错误通常发生在系统资源(尤其是内存)耗尽的情况下,而非 JVM 内存不足。JVM 创建线程时,操作系统会为每个线程分配独立的栈空间,这部分内存并不来自 JVM 的堆内存,而是从系统剩余内存中分配[^3]。 #### 常见原因分析 1. **线程数超过系统限制** 操作系统对每个用户进程可创建的线程数有限制,若线程数达到上限,则无法创建新线程。例如在 Linux 系统中,可以通过 `ulimit -u` 查看当前用户允许的最大线程数(或进程数)。 2. **线程栈大小设置过高** 每个线程默认分配的栈空间大小(由 JVM 参数 `-Xss` 控制)直接影响线程数量。例如,默认 `-Xss1m` 表示每个线程分配 1MB 的栈空间。若物理内存有限,线程数将受到显著限制[^4]。 3. **JVM 堆内存设置过大** 若 `-Xmx` 设置的堆内存过大,可能导致系统剩余内存不足以支持创建新线程。例如在一台 8GB 内存的服务器上,若 JVM 堆设置为 5GB,系统保留内存为 500MB,则剩余 2.5GB 用于线程栈分配,若每个线程栈为 1MB,则最多只能创建约 2500 个线程[^4]。 4. **线程泄漏或资源未释放** 若应用程序未正确释放线程资源(如未关闭线程池、未回收线程等),可能导致线程数持续增长,最终耗尽系统资源。 #### 解决方案 1. **调整线程栈大小** 适当减小线程栈大小可以显著提高可创建的线程数。例如设置 `-Xss256k` 可将每个线程栈大小减少至 256KB,从而提升线程总数[^4]。 示例 JVM 启动参数: ```bash java -Xms512m -Xmx2g -Xss256k -jar your-application.jar ``` 2. **调整系统线程限制** 在 Linux 系统中,可以临时修改线程限制: ```bash ulimit -u 8192 ``` 或者在 `/etc/security/limits.conf` 中永久设置: ```conf * soft nproc 8192 * hard nproc 8192 ``` 3. **优化线程池配置** 避免无限制创建线程,使用线程池进行线程复用。例如使用 `ThreadPoolTaskExecutor` 或 `ForkJoinPool` 等机制来控制线程数量,防止线程爆炸式增长。 4. **监控与分析线程使用情况** 使用工具如 `jstack` 获取线程堆栈信息,分析线程状态,识别是否存在线程阻塞或死锁问题。 示例获取线程转储: ```bash jstack <pid> > thread_dump.log ``` 5. **检查线程泄漏** 查看线程池或任务调度器是否在任务完成后释放线程,确保所有线程最终进入终止状态。 #### 示例:线程数计算与内存分配 假设服务器总内存为 8GB,JVM 堆设置为 5GB,系统保留内存为 500MB,则剩余内存为 2.5GB。若每个线程栈为 1MB,则理论上最多可创建 2500 个线程。若线程栈设置为 256KB,则可创建线程数约为 10000 个[^4]。 --- ###
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