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朋友公司的文件服务，一到月底报表下载高峰期就崩。运维排查发现每次下载一个 200MB 的 Excel，后端代码里居然是 byte[] data = file.readAllBytes()——把整个文件加载到堆内存里再往外写。10 个人同时下载，就是 10 个 200MB 的数组在堆里，JVM 直接 OOM。重启后又崩，加内存也撑不住——因为下载峰值不是你能通过加内存解决的线性问题。 大文件下载的 OOM 问题本质就一句话：你把整个文件搬进了 JVM 堆里，但 JVM 堆不是为文件 IO 设计的。 文件应该从磁盘流到网卡，中间经过你的应用，但不要在你的堆里停留。 今天聊聊怎么用流式传输和零拷贝，让 X GB 的文件下载跟 X KB 的一样轻松。 错误姿势：全量加载 最常见的错误写法： @GetMapping("/download") public ResponseEntity<byte[]> download(String filePath) { byte[] data = Files.readAllBytes(Path.of(filePath)); // ❌ 全量加载到....

做文件下载功能的同学肯定都遇到过这个问题：用户下载一个大文件，结果服务器内存飙升，最后 OOM 直接崩溃。特别是在处理视频、备份文件、日志压缩包等大文件时，这个问题尤为突出。 我之前就遇到过这样一个案例：一个用户反馈下载一个 5GB 的视频备份文件时，服务器直接宕机了。排查后发现，代码里居然是这样写的： @GetMapping("/download/{fileId}") public byte[] download(@PathVariable Long fileId) { File file = fileService.getFile(fileId); return Files.readAllBytes(file.toPath()); // 一次性加载到内存！ } 这就是典型的"小文件思维"写大文件代码的案例。在低并发场景下可能没问题，但一旦并发上来，内存就会爆掉。 今天我们就来聊聊大文件下载的正确姿势，让你的系统轻松抗住万级并发。 大文件下载的内存问题根源 1. 传统方式的致命缺陷 很多开发者习惯用 Files.readAllBytes() 或者 FileInputStream.r....

在微服务架构中，API 网关是系统的入口，承担着请求路由、负载均衡、安全认证等重要职责。随着业务流量的不断增长，API 网关面临着越来越大的挑战，其中最常见的问题之一就是大流量下的内存溢出。 想象一下这样的场景：当系统遭受突发流量冲击时，Gateway 接收到大量的请求，每个请求都需要处理和转发。如果 Gateway 采用全量缓冲的方式处理请求体，那么在大流量下，内存使用量会急剧上升，最终导致内存溢出，系统崩溃。 今天我就跟大家分享一套基于 Spring Cloud Gateway 的大流量内存溢出防护方案，通过流式转发替代全量缓冲，让 Gateway 在高并发下依然稳定运行。 为什么会内存溢出？ 先来说说 Gateway 内存溢出的根本原因。在默认情况下，Spring Cloud Gateway 处理请求时会： 全量读取请求体：将整个请求体读取到内存中 创建完整的请求对象：为每个请求创建包含完整请求体的对象 缓冲响应数据：将后端服务的响应也完整缓冲到内存中 内存使用无上限：当请求体较大或并发请求较多时，内存使用量会持续增长 特别是在以下场景中，内存溢出的风险更高： 大文件上传：....