服务器导致tomcat未响应,tomcat报错,进而导致服务器卡死

这篇博客探讨了Java多线程中出现的一种常见问题——死锁。内容指出,某个线程长时间持有锁导致其他线程被阻塞在等待状态,特别是线程在尝试获取0x000000074ada45b8地址上的锁。通过分析dump日志,可以定位到持有锁的线程,从而解决死锁问题。线程状态、等待队列和监视器入口等待是理解这个问题的关键点。

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应该是什么东西获取了某个锁长时间不释放,而很多其他的线程又在等待这个锁。

说明:

1)线程状态是 Blocked,阻塞状态。说明线程等待资源超时!

2)“ waiting to lock 0x000000074ada45b8”指,线程在等待给这个 0x000000074ada45b8 地址上锁(英文可描述为:trying to obtain 0x000000074ada45b8 lock)。

3)在 dump 日志里查找字符串 0x000000074ada45b8,发现有大量线程都在等待给这个地址上锁。如果能在日志里找到谁获得了这个锁(如locked 0x000000074ada45b8 ),就可以顺藤摸瓜了。

4)“waiting for monitor entry”说明此线程通过 synchronized(obj) {……} 申请进入了临界区,从而进入了下图1中的“Entry Set”队列,但该 obj 对应的 monitor 被其他线程拥有,所以本线程在 Entry Set 队列中等待。

5)第一行里,http-nio-8080-exec-7 daemon是 Thread Name 。tid指Java Thread id。nid指native线程的id。prio是线程优先级。[0x00007f9c557d4000]是线程栈起始地址。

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### CNN卷积核的空间不变性 卷积神经网络(CNN)中的卷积操作具备空间不变性的特性,这意味着无论特征出现在输入数据的哪个位置,只要该模式存在,模型都能识别出来[^1]。具体来说,在卷积过程中使用的滤波器(即卷积核)在整个图像上滑动并执行相同的操作,这使得同一组权重能够检测到不同位置上的相似图案或边缘。 这种机制允许CNN自动学习如何捕捉平移不变性——即使目标物体在图片的不同区域移动,仍然能被正确分类。例如,如果一张照片里有一只猫位于画面左侧还是右侧并不影响最终判断其为“猫”。因此,通过共享权值的方式实现了高效而强大的表示能力。 ### 卷积核的冗余性及其影响 关于卷积核中存在的潜在冗余现象,研究表明并非所有的通道都对特定任务有用;某些过滤器可能携带重复的信息或者贡献较小。当多个卷积核捕获几乎相同的视觉模式时就会形成所谓的“冗余”。 一方面,过多不必要的参数不仅增加了计算成本还可能导致过拟合问题的发生。另一方面,适当减少这些无意义连接有助于简化架构设计、加速训练过程以及提高泛化性能。为了应对这种情况,研究者们提出了诸如剪枝(pruning)[^2]等技术来消除不重要的连接从而构建更紧凑有效的模型。 ```python import torch.nn as nn class PrunedCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(PrunedCNN, self).__init__() # 假设这里已经应用了一些方法去除了部分冗余卷积核 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) return x ```
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