这个警告信息通常表示在使用分布式计算框架时，存在垃圾回收（garbage collection）的性能问题。下面是一个可能出现这个警告的示例代码和解决方法：

示例代码：

from dask.distributed import Client

# 创建Dask客户端
client = Client()

# 执行分布式计算任务
result = client.map(lambda x: x**2, range(1000))

解决方法：

1. 提高工作进程（worker）的内存限制：可以通过增加工作进程的内存限制来减少垃圾回收的频率。可以在创建Dask客户端时，设置memory_limit参数来增加内存限制。例如：client = Client(memory_limit='4GB')。
2. 减少数据移动：将数据分布到不同的工作进程时，可能会导致频繁的数据移动，增加垃圾回收的负担。可以考虑使用更适合的数据分布策略，或者减少数据移动的操作。
3. 优化计算逻辑：检查并优化计算逻辑，避免不必要的计算或重复计算，以减少垃圾回收的负担。
4. 增加工作进程数量：增加工作进程的数量可以分散计算负载，减少垃圾回收的影响。可以通过设置n_workers参数来增加工作进程的数量。例如：client = Client(n_workers=4)。
5. 升级分布式框架：如果以上方法无效，可以考虑升级使用的分布式框架，以获取更好的性能和垃圾回收处理。

请注意，具体的解决方法可能因使用的分布式计算框架和具体的代码逻辑而有所不同。上述方法仅提供了一些常见的解决思路，需要根据实际情况进行调整和优化。