java.lang.Object.wait(Native Method) org.quartz.simpl.SimpleThreadPool$WorkerThread.run(SimpleThreadPool.java:568) 25-May-2023 21:43:45.852 警告 [main] org.apache.catalina.loader.WebappClassLoaderBase.clearReferencesThreads The web application [easytong_web] appears to have started a thread named [DefaultQuartzScheduler_Worker-9] but has failed to stop it. This is very likely to create a memory leak. Stack trace of thread: java.lang.Object.wait(Native Method) org.quartz.simpl.SimpleThreadPool$WorkerThread.run(SimpleThreadPool.java:568)

这是一条 Tomcat 服务器的警告日志，称检测到一个名为 "DefaultQuartzScheduler_Worker-9" 的线程没有被正确停止，这很可能会导致内存泄漏。线程堆栈跟踪显示该线程处于等待状态，等待某个条件的满足，具体来说，是等待 SimpleThreadPool 中的任务分配。通常情况下，当 Web 应用程序停止时，所有的线程也应该随之停止，以避免内存泄漏。但是，由于该线程未被正确停止，因此可能会导致资源泄漏和内存泄漏等问题。需要对这个线程进行手动停止，以避免潜在的风险。

相关问题

2023-06-09 17:21:24 ERROR FEBS_Scheduler_Worker-1 org.quartz.core.JobRunShell Job DEFAULT.TASK_3 threw an unhandled Exception: java.lang.ClassCastException: com.mflex.job.entity.Job cannot be cast to com.mflex.job.entity.Job at com.mflex.job.util.ScheduleJob.executeInternal(ScheduleJob.java:28) at org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean.execute(QuartzJobBean.java:75) at org.quartz.core.JobRunShell.run(JobRunShell.java:202) at org.quartz.simpl.SimpleThreadPool$WorkerThread.run(SimpleThreadPool.java:573) 2023-06-09 17:21:24 ERROR 87534 --- [eduler_Worker-1] org.quartz.core.JobRunShell : Job DEFAULT.TASK_3 threw an unhandled Exception: java.lang.ClassCastException: com.mflex.job.entity.Job cannot be cast to com.mflex.job.entity.Job at com.mflex.job.util.ScheduleJob.executeInternal(ScheduleJob.java:28) at org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean.execute(QuartzJobBean.java:75) at org.quartz.core.JobRunShell.run(JobRunShell.java:202) at org.quartz.simpl.SimpleThreadPool$WorkerThread.run(SimpleThreadPool.java:573) 2023-06-09 17:21:24 ERROR FEBS_Scheduler_Worker-1 org.quartz.core.ErrorLogger Job (DEFAULT.TASK_3 threw an exception. org.quartz.SchedulerException: Job threw an unhandled exception. at org.quartz.core.JobRunShell.run(JobRunShell.java:213) at org.quartz.simpl.SimpleThreadPool$WorkerThread.run(SimpleThreadPool.java:573)

这个错误信息中的异常是 `java.lang.ClassCastException: com.mflex.job.entity.Job cannot be cast to com.mflex.job.entity.Job`，看起来是一个类转换异常。具体来说，你的代码中尝试将一个 `com.mflex.job.entity.Job` 对象转换为 `com.mflex.job.entity.Job`，但这两个类型看起来是相同的，因此出现了转换异常。

这种情况通常是由于类加载器问题引起的。可能有两个不同的类加载器加载了同一个类，从而导致 JVM 中存在两个不同的类实例，尽管它们的名称相同。这种情况下，当你尝试将一个实例转换为另一个实例时，会出现类转换异常。

解决这个问题的方法是检查你的应用程序的类加载器是否正确。如果你使用了多个类加载器，请确保它们都能够正确加载你的类，并且不要重复加载同一个类。如果你不确定这些问题，建议你仔细检查你的应用程序的类路径和类加载器，并尝试进行调试。

scheduler class: 'org.quartz.core.quartzscheduler' - running locally. not started. currently in standby mode. number of jobs executed: 0 using thread pool 'org.quartz.simpl.simplethreadpool' - with 10 threads. using job-store 'org.quartz.simpl.ramjobstore' - which does not support persistence. and is not clustered.

### 回答1：
scheduler类: org.quartz.core.quartzscheduler - 在本地运行。未启动。当前处于待机模式。已执行作业数: 0 使用线程池org.quartz.simpl.simplethreadpool - 有10个线程。使用作业存储org.quartz.simpl.ramjobstore - 不支持持久化并且不是集群的。

### 回答2：
这段话描述了一个调度器类的相关信息。首先，这个调度器类是'org.quartz.core.quartzscheduler'，表示使用了Quartz框架提供的调度器。此调度器是在本地运行的，但未启动。目前处于待机模式，未有任务执行。该调度器使用了一个名为'org.quartz.simpl.simplethreadpool'的线程池，该线程池包含10个线程。该调度器还使用了'org.quartz.simpl.ramjobstore'作为作业存储，但该存储不支持持久化，并且不是集群的。

这段话是提供给调度器开发者或管理者的信息。其中，调度器类的名称、运行模式、线程池以及作业存储等信息都被列出。调度器类使用Quartz框架提供的功能，可以对定时任务进行预先排定，根据时间触发执行。同时，调度器开发人员可以根据需要设置线程池、作业存储等参数。线程池的线程数与作业存储的类型都将影响调度器的整体性能。需要注意的是，当前作业存储为'org.quartz.simpl.ramjobstore'，该存储不支持持久化。因此，如果调度器被重启或关闭，则存储的作业都会丢失。如果需要存储作业，则需要使用支持持久化的作业存储，例如JDBC作业存储。

### 回答3：
这段话提到了Quartz框架的Scheduler类，Scheduler类是Quartz的核心类之一，它负责管理和调度Job的执行。 'org.quartz.core.quartzscheduler'是Scheduler类的实现类，这里说明它是在本地运行的，没有启动，目前处于待命模式。同时这段话还告诉我们已经执行的作业数量是0。

另外，这句话还提到了使用的线程池和作业存储器。线程池是用来管理线程的，这里使用的是'org.quartz.simpl.simplethreadpool'，其中包含10个线程。而作业存储器是Quartz中保存作业的容器，这里使用的是'org.quartz.simpl.ramjobstore'，它不能支持持久化，也不支持集群。

总的来说，这段话告诉我们这个Quartz框架目前还没有启动任何作业调度任务，处于等待状态。这可能是因为没有配置好相应的作业，或者有些配置有误，需要进一步检查和修改。同时，该框架可以在单机上使用，并且不需要集群部署，但由于使用的是内存存储作业，数据无法持久化到磁盘上，因此需要注意数据的备份和管理。