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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

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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