启动服务报错Java 的“Cannot allocate memory”错误

启动云测试服务器时遇到Java的'Cannot allocate memory'错误,该错误表明无法分配内存。问题源于Java执行进程时的内存分配方式。解决方案包括使用posix_spawn替代fork/exec或开启系统Over-commit。选择后者,通过修改系统变量vm.overcommit_memory为1来临时或永久解决此问题。

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在启动云测试 服务器的时候,检验 java 版本的时候忽然遇到了一个 Cannot allocate memory 错误

[root@elcid-prod1 ~]# java -version

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00007ff55c5ea000, 4096, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12)

# There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue.

# Native memory allocation (mmap) failed to map 4096 bytes for committing reserved memory.

# An error report file with more information is saved as:

# /root/hs_err_pid5138.log

查找了一下相关文档,发现这个错误的含义其实就是像它自己说的,没法分配内存了。

The problem is inherent with the way Java allocates memory when executing processes. When Java executes a process, it must fork() then exec(). Forking creates a child process by duplicating the current process. By duplicating the current process, the new child process will request approximately the same amount of memory as its parent process,

<think>好的,我现在需要帮助用户解决Simulink中出现的两个问题:无法创建变量'tout'和工作区数据日志记录导致内存不足。首先,我得回忆一下Simulink的工作原理以及常见的错误原因。 用户提到的错误信息是“Cannot create variable 'tout' in workspace”以及内存不足的问题。这两个问题可能相关,因为数据记录过多可能导致内存耗尽,进而无法创建变量。首先,我应该考虑Simulink的数据记录设置。默认情况下,Simulink会记录仿真时间到'tout'变量,并将模块输出保存到'logsout'或其它变量中。如果模型复杂或仿真时间过长,这些数据可能会占用大量内存,导致内存不足和变量创建失败。 接下来,我需要考虑可能的解决方案。首先,检查数据记录设置。用户可能启用了过多的数据记录选项,比如信号记录、输出模块记录等。建议用户进入Configuration Parameters,在Data Import/Export部分,取消不必要的选项,比如取消勾选“Time”和“Output”,这样就不会生成'tout'和输出变量。同时,可以限制保存的数据量,比如设置Decimation或Limit data points to last的值,这样可以减少存储的数据量。 另外,内存不足的问题可能需要调整MATLAB的内存设置。不过,用户可能没有足够的物理内存,这时候需要优化模型。比如,使用流式处理,逐块处理数据而不是一次性加载全部数据;减少模型复杂度,简化子系统,删除不必要的模块;或者将数据保存到文件而不是工作区,比如使用To File模块或者dlmwrite函数,这样数据直接写入磁盘,避免占用过多内存。 用户提到的引用[2]中提到了dlmwrite函数,可以将数据保存为文本文件,这可能是一个有效的方法。建议用户使用To File模块,设置合适的文件名和格式,或者使用MATLAB Function模块调用dlmwrite,在仿真过程中实时保存数据,避免内存溢出。 此外,仿真步长和求解器设置也可能影响内存使用。使用变步长求解器可能会减少数据点数量,而固定步长可能导致数据量过大。调整仿真时间或分阶段仿真也是可行的,将长时间仿真分成几段,中间保存数据并清空内存。 最后,如果问题依然存在,可能需要检查模型是否有无限循环或设计错误,导致数据无限增长。使用Simulink的诊断工具查看详细错误信息,或者尝试简化模型来排查问题。 总结起来,解决方案应分步骤,从调整数据记录设置开始,优化模型和内存管理,最后考虑分阶段仿真和硬件升级。同时,确保引用相关的方法,如使用dlmwrite函数来保存数据到文件,避免工作区内存不足的问题。</think>### Simulink无法创建变量'tout'及内存不足问题解决方案 #### 1. 调整数据记录设置 - **关闭自动保存选项**:在`Configuration Parameters > Data Import/Export`中取消勾选`Time`和`Output`,避免生成`tout`和`logsout`变量。改用`To Workspace`模块时需指定变量名称并选择`Limit data points`[^1]。 - **限制数据量**:设置`Decimation`(如10表示每10个点存1个)或`Limit data points to last`(如1000),公式为: $$ \text{存储数据量} = \frac{\text{总仿真步长}}{\text{Decimation值}} $$ #### 2. 优化内存管理 - **流式数据处理**:使用`Buffer`模块分割数据块,结合`To File`模块(如`.mat`文件)直接写入硬盘。引用示例代码: ```matlab dlmwrite('simout.txt', simout_data, 'delimiter', ' '); % 文本流保存[^2] ``` - **模型简化**:通过`Model Advisor`检测冗余模块,使用`Simulink.Signal`对象优化信号存储。 #### 3. 仿真参数调整 - **求解器选择**:优先使用变步长求解器(如`ode45`),其数据量公式: $$ N = \int_{t_0}^{t_f} \frac{1}{\Delta t_{\text{动态}}} dt $$ - **分阶段仿真**:将10小时仿真拆分为10个1小时任务,用`loadSystem`和`saveSystem`管理进度。 #### 4. 硬件与系统级优化 - **内存映射文件**:对大型数据集使用`memmapfile`函数实现硬盘-内存映射。 - **Java堆设置**:在`MATLAB Preferences > General > Java Heap Memory`中调整至合理值(通常不超过物理内存的1/4)。 #### 5. 错误诊断流程 ```mermaid graph TD A[出现'tout'错误] --> B{检查Data Import/Export设置} B -->|已启用| C[取消Time/Output记录] B -->|已禁用| D[检查自定义记录模块] D --> E[验证To Workspace模块参数] E --> F[设置Limit data points=1000] F --> G[仿真测试] G -->|仍失败| H[启用Simulink Profiler分析] H --> I[识别内存峰值模块] I --> J[优化或替换该模块] ```
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