异常如何解决 java.util.concurrent.CompletionException: org.apache.flink.runtime.jobmanager.scheduler.NoResourceAvailableException: No pooled slot available and request to ResourceManager for new slot failed

时间: 2024-04-03 16:35:58 浏览: 52

出现java.util.ConcurrentModificationException 问题及解决办法

在Java编程中，`java.util.ConcurrentModificationException` 是一个常见的运行时异常，通常发生在尝试并发修改集合时。这个异常的产生是由于集合类（如HashMap）的非线程安全特性，当你在一个线程中使用迭代器遍历集合，而另一个线程在同时修改这个集合时，就会触发此异常。下面我们将深入探讨这个问题的原因、示例代码以及解决策略。 **原因分析：** 当使用迭代器遍历集合时，迭代器内部维护了一个指向集合的指针。如果在遍历过程中，集合结构发生了变化（如添加、删除或修改元素），迭代器无法预测这些变化，因此会抛出`ConcurrentModificationException`。在上述示例代码中，我们创建了一个HashMap并使用迭代器遍历其键集。在遍历过程中，我们尝试删除当前元素，这导致了集合大小的变化，从而引发了异常。 ```java Map<String, String> bb = new HashMap<>(); bb.put("1", "wj"); bb.put("2", "ry"); Iterator<String> it = bb.keySet().iterator(); while (it.hasNext()) { String ele = it.next(); bb.remove(ele); // 错误：在遍历期间修改集合 } System.out.println("Success!"); ``` **解决办法：** 1. **通过Iterator修改集合：** 如果你需要在遍历过程中修改集合，应使用迭代器自身的`remove()`方法。这样，迭代器会正确地处理集合的修改，避免异常。 ```java while (it.hasNext()) { String ele = it.next(); it.remove(); } ``` 2. **使用同步控制：** 如果多线程环境中的并发修改是必须的，你可以通过添加`synchronized`关键字来锁定修改集合的代码块，确保同一时间只有一个线程可以执行修改操作。对于遍历部分，同样需要锁定，但请注意，这样会影响性能，因为每次只能有一个线程执行遍历。 ```java synchronized (bb) { Iterator<String> it = bb.keySet().iterator(); while (it.hasNext()) { String ele = it.next(); synchronized (bb) { bb.remove(ele); } } } ``` 3. **使用线程安全的集合类：** Java提供了线程安全的集合类，如`ConcurrentHashMap`，它允许并发读写操作。在HashMap的场景下，替换为`ConcurrentHashMap`是一个很好的选择，因为它内部已经处理了并发修改的问题。 ```java import java.util.concurrent.*; ConcurrentHashMap<String, String> bb = new ConcurrentHashMap<>(); bb.put("1", "wj"); bb.put("2", "ry"); for (String key : bb.keySet()) { bb.remove(key); } ``` 在编写多线程代码时，理解并妥善处理这类并发异常是非常重要的。通过使用正确的数据结构、同步机制或者线程安全的集合，可以有效地避免`java.util.ConcurrentModificationException`，保证代码的稳定性和可靠性。在实践中，应始终考虑并发控制和线程安全，特别是在处理共享资源时。

这个异常通常是因为当前 Flink 集群中没有可用的 TaskManager 或者 TaskManager 中没有足够的 slot 导致的。解决这个问题的方法有以下几种： 1. 增加 TaskManager 或者 slot 数量。可以通过增加 TaskManager 的数量或者增加每个 TaskManager 中的 slot 数量来缓解这个问题。 2. 调整 Flink 集群的资源分配策略。可以通过修改 Flink 集群的资源分配策略来优化资源的利用率，从而减少这个异常的出现。 3. 检查 Flink 集群的硬件资源是否足够。如果硬件资源不足，可以考虑升级硬件或者增加集群规模。 4. 检查 Flink 作业的配置是否合理。如果 Flink 作业的配置不合理，比如分配了过多的资源导致资源不足，可以调整作业配置来解决这个问题。

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