java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

本文详细解析了PermGen与Heap内存溢出的原因及解决办法,针对PermGen错误,通过调整MaxPermSize参数来解决;对于Heap内存溢出,则通过调整-Xms和-Xmx参数来缓解。

PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域OutOfMemoryError: PermGen space从表面上看就是内存益出,解决方法也一定是加大内存。说说为什么会内存益出:这一部分用于存放Class和Meta的信息,Class在被 Load的时候被放入PermGen space区域,它和和存放Instance的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理,所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误。这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。改正方法:-Xms256m -Xmx256m -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m 2、在tomcat中redeploy时出现outofmemory的错误. 可以有以下几个方面的原因:
 1,使用了proxool,因为proxool内部包含了一个老版本的cglib.
 2, log4j,最好不用,只用common-logging
 3, 老版本的cglib,快点更新到最新版。
 4,更新到最新的hibernate3.2 3、

 这里以tomcat环境为例,其它WEB服务器如jboss,weblogic等是同一个道理。
 一、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域, 这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中, 它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对 PermGen space进行清理,所以如果你的应用中有很多CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误, 这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。
 解决方法: 手动设置MaxPermSize大小修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh 在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行: JAVA_OPTS="-server -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m
 建议:将相同的第三方jar文件移置到tomcat/shared/lib目录下,这样可以达到减少jar 文档重复占用内存的目的。
 二、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space Heap size 设置 JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.JVM在启动的时候会自动设置Heap size的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。可以利用JVM提供的-Xmn -Xms -Xmx等选项可进行设置。Heap size 的大小是Young Generation 和Tenured Generaion 之和。提示:在JVM中如果98%的时间是用于GC且可用的Heap size 不足2%的时候将抛出此异常信息。提示:Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80%,一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同,而-Xmn为1/4的-Xmx值。
 解决方法:手动设置Heap size 修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh 在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行: JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:MaxNewSize=256m"
 三、实例,以下给出1G内存环境下java jvm 的参数设置参考: JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=64M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=128m -

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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