JAVA大批量数据导出时内存暴涨：流式处理与分页优化方案 大家好，今天我们来聊聊Java大批量数据导出时遇到的内存暴涨问题，以及如何通过流式处理和分页优化来解决。在实际项目中，数据导出是一个常见的需求，例如导出用户列表、订单信息等。当数据量较小时，简单的查询全部数据并写入文件的方式可能还能应付。但当数据量达到百万甚至千万级别时，一次性加载所有数据到内存中，很容易导致内存溢出（OOM）。 一、问题分析：内存暴涨的原因 在传统的导出方式中，我们通常会采取以下步骤： 查询数据库： 使用SELECT * FROM table_name等语句一次性查询所有数据。 加载到内存： 将查询结果集（ResultSet）中的所有数据加载到Java的List集合中。 数据转换： 对List中的数据进行格式化、转换等操作。 写入文件： 将处理后的数据写入到Excel、CSV等文件中。 这种方式的主要问题在于第二步：将所有数据加载到内存中。假设数据库表有1000万条记录，每条记录占用1KB的内存，那么就需要约10GB的内存空间。这对于大多数应用服务器来说都是难以承受的。 具体原因可以归纳为： 一次性加载所有数据 …