.net中的ContextSwitchDeadlock异常

本文详细介绍了在.NET环境中,当异步调用耗时过长引发ContextSwitchDeadlock异常时,如何通过调整配置避免异常发生并防止内存泄露。重点阐述了STA线程的正确使用方法,强调了定期发送消息的重要性,以及如何利用调试助手进行问题排查。

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在异步调用中,调用非托管代码,在.net中认为是com平台调用,当平台调用耗时超过60s的时候,系统会抛出一个异常ContextSwitchDeadlock,debug时察看当前Thread,会发现是一个无名的线程抛出的

 

 

详细出错信息如下:

 

托管调试助手“ContextSwitchDeadlock”在“d:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\Common7\IDE\UserControlTestContainer.exe”中检测到故障。

 

其他信息: CLR无法从COM上下文0x211c88转换为COM上下文0x211b18,这种状态已持续60秒。拥有目标上下文/单元的线程很有可能执行的是非泵式等待或者在不发送Windows消息的情况下处理一个运行时间非常长的操作。这种情况通常会影响到性能,甚至可能导致应用程序不响应或者使用的内存随时间不断累积。要避免此问题,所有单线程单元(STA)线程都应使用泵式等待基元(如CoWaitForMultipleHandles),并在运行时间很长的操作过程中定期发送消息。

 

 

 

导致的结果:

 

打开任务管理器可以看到内存使用率逐渐增加,直至系统崩溃。出现错误: 

 

在System.OutOfMemoryException中第一次偶然出现的“mscorlib.dll”类型的异常未处理的“System.OutOfMemoryException”类型的异常出现在mscorlib.dll中。

 

 

 

解决方法:  在VS2008中,"调试"-->"异常"--->参照下图:(把Managed Debugging Assistants-----ContextSwitchDeadlock 后面的勾号去掉)

 

参考:http://blog.youkuaiyun.com/coofucoo/article/details/3664576

转载于:https://www.cnblogs.com/mickeygirl/archive/2013/03/22/2975800.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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