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本文记录了一次Java服务中出现GCoverheadLimitExceeded异常的详细堆栈跟踪信息,该异常通常意味着应用程序遭遇了严重的垃圾回收压力,导致服务执行过程中出现了长时间的暂停。文章通过展示具体的错误日志和调用堆栈,帮助读者理解此类问题的根本原因及可能的解决方案。

ctd.service.core.ServiceException: GC overhead limit exceeded
at chis.source.service.DefaultActionExecutor.execute(DefaultActionExecutor.java:47)
at chis.source.service.AbstractActionService.execute(AbstractActionService.java:79)
at chis.source.dispatcher.ActionSupportableServiceExecutor.invoke(ActionSupportableServiceExecutor.java:169)
at chis.source.dispatcher.ActionSupportableServiceExecutor.execute(ActionSupportableServiceExecutor.java:71)
at chis.source.service.base.ChisDefaultServiceRoute.route(ChisDefaultServiceRoute.java:29)
at ctd.service.core.ServiceExecutor.execute(ServiceExecutor.java:41)
at ctd.service.core.proxy.OriginalServiceProxy.execute(OriginalServiceProxy.java:16)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at ctd.net.rpc.server.executor.support.DefaultExecutor.execute(DefaultExecutor.java:16)
at ctd.net.rpc.server.BaseServiceDispather.call(BaseServiceDispather.java:118)
at ctd.net.rpc.server.BaseServiceDispather.call(BaseServiceDispather.java:100)
at ctd.net.rpc.server.BaseServiceDispather.invoke(BaseServiceDispather.java:68)
at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor170.invoke(Unknown Source)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at com.caucho.hessian.server.HessianSkeleton.invoke(HessianSkeleton.java:306)
at com.caucho.hessian.server.HessianSkeleton.invoke(HessianSkeleton.java:202)
at com.caucho.hessian.server.HessianServlet.invoke(HessianServlet.java:389)
at com.caucho.hessian.server.HessianServlet.service(HessianServlet.java:369)
at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:303)
at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208)
at org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:52)
at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:241)
at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208)
at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:218)
at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:110)
at org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:506)
at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:169)
at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:103)
at org.apache.catalina.valves.AccessLogValve.invoke(AccessLogValve.java:962)
at org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:116)
at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:445)
at org.apache.coyote.http11.AbstractHttp11Processor.process(AbstractHttp11Processor.java:1115)
at org.apache.coyote.AbstractProtocolAbstractConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:637)atorg.apache.tomcat.util.net.JIoEndpointSocketProcessor.run(JIoEndpoint.java:318)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutorWorker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)atorg.apache.tomcat.util.threads.TaskThreadWrappingRunnable.run(TaskThread.java:61)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)

内存溢出异常

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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