一、文件上传 OOM 的痛点 上个月，我的一个电商系统客户遇到了严重的生产事故：系统在处理用户上传的商品图片时，突然出现了 OOM（内存溢出）崩溃。 "我们的系统每天都要处理大量的图片上传，"客户焦急地说，"昨天有用户上传了几个 100MB 以上的大文件，直接导致服务器内存溢出，整个服务都崩溃了。" 我查看了他们的代码，发现问题确实很严重： 使用了 Spring Boot 默认的文件上传配置 上传的文件直接存储在内存中 没有对文件大小进行合理限制 没有使用流式处理，而是一次性读取整个文件 系统内存只有 4GB，根本无法处理大文件 更关键的是，他们根本不知道有多少用户正在上传大文件，也无法及时发现和处理这种内存风险。 二、传统方案的局限性 1. 默认配置上传 使用 Spring Boot 默认的文件上传配置。 @PostMapping("/upload") public String upload(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException { byte[] bytes = file.getBytes();....

传统文件上传的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的文件上传难题： 用户上传几个G的视频文件，网络中断导致上传失败，需要重新开始 大文件上传占用服务器大量带宽，影响其他用户访问 相同文件重复上传，浪费存储空间和带宽 上传进度无法实时显示，用户体验差 服务器内存被大量上传请求占满，导致服务不稳定 传统的单文件上传方式在面对大文件时显得力不从心。今天我们就来聊聊如何构建一个高效的大文件上传系统。 解决方案核心思路 1. 文件分片上传 将大文件切分成多个小片段，分别上传，降低单次请求的压力。 2. 断点续传 记录上传进度，网络中断后可以从断点继续上传，避免重新上传。 3. MD5校验秒传 通过MD5校验判断文件是否已存在，实现秒传功能。 4. 并发控制 合理控制并发上传的分片数量，平衡上传效率和服务器压力。 核心实现方案 1. 文件分片处理 @Service public class FileChunkService { public List<FileChunk> splitFile(MultipartFile file, int chunkSize) { List....