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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

独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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