解决Error #1502: 脚本的执行时间已经超过了 15 秒的默认超时设置

最新推荐文章于 2021-07-30 15:52:11 发布
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本文介绍了一段使用JavaScript实现页面弹窗功能的代码，包括如何设置弹窗参数、调用弹窗函数及接收返回值，并在特定条件触发刷新业务信息的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

js代码：


var url;
  var Addi=0;
  var returnValue;
  function showTranView(){
   Addi=0;
   url = arguments[0];
   setInterval("showTranViewOpen()",1);
  }
  function showTranViewOpen(){
   Addi++;
   if(Addi==1){
    returnValue=window.showModalDialog(url,[],"dialogHeight=400px; dialogWidth=800px;status=no");
    //alert(returnValue);
    refreshBusinessInfo();
   }
  }

 

as代码：ExternalInterface.call("showTranView","http://localhost:9080/sps/page/flex/sheet/myUndoSheet.jspid="+columnParamV

Postman中API接口超时配置错误的报错与修复实战指南
shejizuopin的博客
07-01 853
本文详细解析了Postman中API接口超时配置错误的常见现象与修复方法。主要内容包括：1）常见报错类型分析，如连接超时、SSL握手失败等；2）基础配置修复步骤，包括全局超时设置和差异化环境配置；3）高级解决方案如指数退避重试机制和特殊场景（长轮询、大文件上传）优化；4）性能优化实践，包含动态超时计算模型和连接池配置；5）典型修复案例解析，如微服务架构下的分级超时配置和跨境网络优化方案。文章提供了丰富的代码示例和实用配置建议，帮助开发者有效解决API测试中的超时问题。
PHP http请求超时问题解决方案
12-16
对于需要长时间运行的脚本，如定时任务、爬虫等，可以利用`set_time_limit(0)`设置脚本执行时间无限制，结合`flush()`和`ob_flush()`函数清除服务器缓冲区，实现实时输出。下面是一个简单的例子： ```php header(...
Flash as脚本执行出现15秒超时错误---记录
lanfeng330的专栏
05-26 5823
在执行flash的as脚本时，出现了15秒超时错误。查看adobe官网文档有相关描述http://help.adobe.com/zh_CN/AS3LCR/Flash_10.0/runtimeErrors.html出现15秒超时错误后，脚本可以继续执行 15 秒，然后将终止脚本并引发编号为 1503 的运行时错误（脚本在 30 秒内未能退出，终止其执行）。  应用背景： 在fla
flex开发执行脚本时间超过默认时间15秒就会报错
kasang123的专栏
04-09 447
我们的产品中需要有个下载文件的功能，文件是加密传输的，需要客户端解密，并且文件传输完毕后还要通知服务器，由于这个特殊需求，我们不能用浏览器默认的下载功能因为无法解密以及发送反馈信息。 考虑过开发浏览器插件，起初开发了一版，使用ActiveX，但这只适合IE内核的浏览器，要对所有浏览器都开发个插件的话觉着投入太多，所以最后考虑了使用flash。 对于flash，...
APPLICATION ERROR #1502
shenzhen2008的专栏
02-15 4148
mantisbt出现1502问题解决： 引起问题的原因：当提交的问题有分类，此时删除此分类，就会出现下面的情况。 问题描述： APPLICATION ERROR #1502 没有找到类别。 请使用浏览器的“返回”按钮来返回到上一页，这样您可以找到发生了什么问题或者进行别的操作；您也可以点击导航栏中的其它项。 解决方法： 找到bugtracker中的mantis_bug_table数
AS3.0默认超时设置
xiaoxiexie1的专栏
02-21 2410
<br />今天写一个小程序的时候可能是读取网页处理的数据大了，于是输出"脚本的执行时间已经超过了 15 秒的默认超时设置"，在网上搜了下，原来设置一下参数就可以了：“文件”里有个“发布设置”，或者直接快捷键ctrl+shift+F12就可以了，点"flash",设置一下“脚本时间限制”就可以。
php下载文件超时时间的设置方法
10-21
例如，如果默认超时是30秒，在脚本运行了25秒时调用`set_time_limit(20)`，则脚本总共可运行的时间为45秒。 - 当PHP运行于安全模式时，此功能不会生效。 - `set_time_limit()`只影响脚本本身的执行时间，对于系统...
Python pip使用超时问题解决方案
09-16
针对pip超时问题，本文提供了两种解决方案：一是通过设置延迟时间来延长等待响应的时间；二是更换pip源至国内镜像站点，以此减少网络延迟。 ##### 方案一：设置延迟时间 此方法适用于偶尔出现的超时情况。通过在...
Ajax 超时检查脚本
10-29
因此，我们需要编写超时检查脚本来确保Ajax请求在预定时间内得到响应，否则将执行相应的错误处理。 以下是一个用于检查Ajax请求是否超时的脚本代码分析： 1. 首先，创建一个名为Ajax的构造函数，用于初始化...
客户端设置超时时间真的很重要
08-26
今天小编就为大家分享一篇关于客户端设置超时时间真的很重要，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
按键精灵显示服务器超时,如何给 一 段脚本 加个 运行时间啊 超时跳出
weixin_42457435的博客
07-30 1057
GetColor=GetPixelColor(intX+222,intY-46)IfColor intX+222,intY-46,"8DC5DD",0 ThenGetColor=GetPixelColor(inX+115,inY+5)IfColor inX+115,inY+5,"DE",0 ThenGetColor=GetPixelColor(inX+215,inY+5)ElseMoveTo in...
flex 执行脚本超过15秒限制的解决方案
山风野水
05-07 699
flex 执行脚本是默认是不能超过15秒的，如果执行时间太长，就会报错。一般引起这中错误的原因，可能是循环次数过多。解决的方案主要有两种： 一、设置Application的scriptTimeLimit属性，不过flex最大只能设到60秒，不建议使用。 二、从代码上寻找解决方案，可以考虑下使用Timer分时间执行方法，具体方法就不写了，google一下就可以了。...
Oracle数据库错误码1502解决,SQL的1502错误处理
weixin_36356040的博客
04-11 2047
有关错误的中文意[Error Code: 1502, SQL State: 72000] ORA-01502: 索引'UserXXX.XPKTAB_NAME' 或这类索引的分区处于不可用状态。对错误的处理alter index UserXXX.XPKTAB_NAME rebuild错误原因出现高水位(High WaterMark)，对数据库中的表进行信息插入时，该水位线会增加，但在进行Delete...
【Oracle】error code [1502]; ORA-01502;索引的分区处于不可用状态
2025 热爱与开始
05-14 2957
凡眼看世界，流水落花烟雨里...背景：对数据库表进行插入记录的时候，报出以下错误：error code [1502]; ORA-01502: index 'TEST.SYS_C0033286' or partition of such index is in unusable state处理：从报错的内容可以看出，是因为索引状态为UNUSABLE导致的。1.先查看下这张表有多少数据（查询结果有20...
frame #1: c10d::ProcessGroupNCCL::WorkNCCL::checkTimeout(std::optional<std::chrono::duration<long, std::ratio<1l, 1000l> > >) + 0x23d (0x7f203e86aa6d in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #2: c10d::ProcessGroupNCCL::watchdogHandler() + 0xc80 (0x7f203e86c7f0 in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #3: c10d::ProcessGroupNCCL::ncclCommWatchdog() + 0x14d (0x7f203e86defd in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #4: <unknown function> + 0xd6df4 (0x7f202e850df4 in /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6) frame #5: <unknown function> + 0x8609 (0x7f21357f2609 in /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0) frame #6: clone + 0x43 (0x7f21355b1353 in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6) Exception raised from ncclCommWatchdog at /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:1905 (most recent call first): frame #0: c10::Error::Error(c10::SourceLocation, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >) + 0x98 (0x7f203d54f5e8 in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libc10.so) frame #1: <unknown function> + 0x11b4abe (0x7f203e83cabe in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #2: <unknown function> + 0xe07bed (0x7f203e48fbed in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #3: <unknown function> + 0xd6df4 (0x7f202e850df4 in /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6) frame #4: <unknown function> + 0x8609 (0x7f21357f2609 in /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0) frame #5: clone + 0x43 (0x7f21355b1353 in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6) what(): [PG ID 0 PG GUID 0(default_pg) Rank 1] Process group watchdog thread terminated with exception: [Rank 1] Watchdog caught collective operation timeout: WorkNCCL(SeqNum=719, OpType=_ALLGATHER_BASE, NumelIn=8, NumelOut=16, Timeout(ms)=1800000) ran for 1800024 milliseconds before timing out. Exception raised from checkTimeout at /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:635 (most recent call first): frame #0: c10::Error::Error(c10::SourceLocation, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >) + 0x98 (0x7f1625eb15e8 in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libc10.so) frame #1: c10d::ProcessGroupNCCL::WorkNCCL::checkTimeout(std::optional<std::chrono::duration<long, std::ratio<1l, 1000l> > >) + 0x23d (0x7f16271cca6d in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #2: c10d::ProcessGroupNCCL::watchdogHandler() + 0xc80 (0x7f16271ce7f0 in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #3: c10d::ProcessGroupNCCL::ncclCommWatchdog() + 0x14d (0x7f16271cfefd in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #4: <unknown function> + 0xd6df4 (0x7f16171b2df4 in /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6) frame #5: <unknown function> + 0x8609 (0x7f171e154609 in /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0) frame #6: clone + 0x43 (0x7f171df13353 in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6) Exception raised from ncclCommWatchdog at /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:1905 (most recent call first): frame #0: c10::Error::Error(c10::SourceLocation, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >) + 0x98 (0x7f1625eb15e8 in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libc10.so) frame #1: <unknown function> + 0x11b4abe (0x7f162719eabe in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #2: <unknown function> + 0xe07bed (0x7f1626df1bed in /data1/users/heyu/uv_env/pyhy/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #3: <unknown function> + 0xd6df4 (0x7f16171b2df4 in /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6) frame #4: <unknown function> + 0x8609 (0x7f171e154609 in /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0) frame #5: clone + 0x43 (0x7f171df13353 in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6)
最新发布
07-17
<think>根据错误日志，这是一个分布式训练中NCCL通信超时的问题。具体错误信息是： `Watchdog caught collective operation timeout: WorkNCCL(SeqNum=719, OpType=_ALLGATHER_BASE, ...) ran for 1800024 milliseconds before timing out.` ### 问题分析 1. **错误类型**：NCCL通信超时（collective operation timeout） 2. **操作类型**：`_ALLGATHER_BASE`（全聚集操作，用于多卡同步梯度或数据） 3. **超时时间**：1800000毫秒（30分钟），实际运行1800024毫秒后超时 4. **发生位置**：进程组（ProcessGroup）的看门狗线程（watchdog thread） ### 可能原因 1. **网络问题**：节点间网络延迟或丢包导致通信阻塞 2. **资源不足**：GPU显存不足导致计算卡住，进而影响通信 3. **负载不均衡**：某些GPU上的计算任务过重，导致同步等待超时 4. **硬件故障**：GPU或网卡硬件问题 5. **软件配置**：NCCL版本不兼容或环境配置问题 ### 解决方案 #### 1. 增加超时阈值（临时缓解） 在训练脚本中设置环境变量，增加NCCL超时时间（默认30分钟）： ```python import os os.environ[&#39;NCCL_BLOCKING_WAIT&#39;] = &#39;1&#39; os.environ[&#39;NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING&#39;] = &#39;0&#39; os.environ[&#39;NCCL_DEBUG&#39;] = &#39;INFO&#39; os.environ[&#39;NCCL_DEBUG_SUBSYS&#39;] = &#39;ALL&#39; # 将超时时间设置为2小时（7200秒） os.environ[&#39;NCCL_TIMEOUT&#39;] = &#39;7200&#39; ``` #### 2. 检查资源使用情况 - 使用`nvidia-smi`监控GPU显存和利用率 - 使用`htop`查看CPU和内存负载 - 确保没有其他进程占用大量资源 #### 3. 优化数据加载 - 减少`num_workers`（当前为16，可尝试降低到8或4） - 确保数据集足够小且加载快速 #### 4. 使用更小的模型或批量大小 - 当前批量大小为4（`batch_size=4`），可尝试减少到2或1 - 检查是否有内存泄漏 #### 5. 更新NCCL和CUDA 确保NCCL版本与CUDA、PyTorch兼容： ```bash # 查看NCCL版本 python -c "import torch; print(torch.cuda.nccl.version())" ``` #### 6. 单机多卡测试 在单机上用更少GPU测试，排除网络问题： ```python # 训练参数中设置 os.environ[&#39;CUDA_VISIBLE_DEVICES&#39;] = &#39;0,1&#39; # 只用前两个GPU ``` #### 7. 检查代码中的分布式设置 确保没有死锁或无限循环，特别是在自定义损失函数中。 ### 错误日志中的关键信息 - 错误发生在`Rank 1`（第二张GPU） - 操作类型为`_ALLGATHER_BASE`（通常与梯度同步有关） - 超时时间已设置为30分钟（1800000毫秒），说明问题较严重 ### 推荐步骤 1. **降低并行规模**：尝试单机单卡运行，确认代码正确性 2. **逐步增加节点**：先单机多卡，再扩展到多机 3. **监控网络**：使用`nccl-tests`测试NCCL通信性能 4. **查看完整日志**：启用`NCCL_DEBUG=INFO`获取详细通信日志 §§相关问题§§ 1. 分布式训练中NCCL通信超时的常见原因有哪些？ 2. 如何通过环境变量调整PyTorch分布式训练的超时设置？ 3. 在多机多卡训练中，如何诊断和解决网络通信问题？ 4. 除了NCCL超时，还有哪些常见的分布式训练错误？如何解决？ 5. 如何优化数据加载以避免在分布式训练中成为瓶颈？</think>### 问题分析（NCCL通信超时错误） 根据错误日志，这是一个典型的**分布式训练通信超时问题**，主要发生在多GPU训练中的NCCL通信层。关键错误信息： ``` Watchdog caught collective operation timeout: WorkNCCL(SeqNum=719, OpType=_ALLGATHER_BASE...) ran for 1800024 milliseconds before timing out. ``` ### 根本原因 1. **NCCL通信阻塞**： - 进程组（Rank 1）在执行`_ALLGATHER_BASE`操作时超时（30分钟） - 表明GPU间梯度同步过程被阻塞 2. **常见触发因素**： - GPU计算负载不均衡导致某些节点等待 - 显存不足引发通信死锁 - 网络配置问题（特别是多机训练） - 硬件故障（GPU/NVLink故障） 3. **代码相关风险点**： ```python # 可能加重显存压力的设置 "batch_size": 4, # 在7B模型上较大 "gradient_accumulation_steps": 2 # 实际等效batch_size=8 "bf16": True, # 混合精度可能加剧通信问题 "gradient_checkpointing": True # 可能增加通信开销 ``` ### 解决方案 #### 1. 立即缓解措施 ```python # 增加通信超时阈值（在train()开头添加） os.environ["NCCL_BLOCKING_WAIT"] = "1" os.environ["NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING"] = "0" os.environ["NCCL_TIMEOUT"] = "3600" # 1小时超时 ``` #### 2. 优化训练配置 ```python # 修改TrainingArguments training_args = TrainingArguments( ... per_device_train_batch_size=2, # 减小batch_size gradient_accumulation_steps=4, # 增加累积步数保持总batch fp16=True, # 替代bf16（部分环境更稳定） gradient_checkpointing=False, # 关闭梯度检查点 dataloader_num_workers=8, # 减少数据加载线程 ) ``` #### 3. 硬件诊断步骤 ```bash # 检查NCCL环境 nvidia-smi topo -m nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 8 -e 256M -f 2 -g 4 # 检查GPU健康状态 nvidia-smi -q -d ECC ``` #### 4. 代码优化建议 ```python # 在CustomTrainer中添加通信钩子 from torch.distributed.algorithms.ddp_comm_hooks import default_hooks ... def on_train_begin(args, state, control, **kwargs): model = kwargs["model"] model.register_comm_hook(None, default_hooks.fp16_compress_hook) ``` ### 预防措施 1. **添加心跳检测**： ```python # 在训练循环中添加 if torch.distributed.is_initialized(): torch.distributed.barrier() # 每100步同步一次 ``` 2. **启用NCCL调试**： ```python os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO" os.environ["NCCL_DEBUG_FILE"] = "./nccl_logs.txt" ``` 3. **分段训练验证**： ```python # 修改CONFIG "num_epochs": 0.1 # 先训练10%数据验证稳定性 ```
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