线上批量导出 1000 个文件触发 OOM？扒开代码看本质，我是这样根治的

一、背景：异步架构下的 "隐形炸弹"

我们的导出系统采用 "接口落库 + MQ 异步消费" 架构：用户提交导出请求后，先写入导出记录表（状态0-待处理），再通过 RocketMQ 发送消息，由消费者异步处理文件打包 / Excel 生成。

但当运营一次性导出 1000 个 OSS 文件并打包成 ZIP 时，消费者服务直接 OOM 宕机 ------ 堆内存从 1.5GB 飙升到 3GB，GC 日志里全是Full GC (Allocation Failure)。下面是线上真实跑的核心代码，我们一步步扒开问题：

二、OOM 根源：4 个藏在代码里的 "内存杀手"

先贴出消费者和文件处理的核心代码，再逐个分析问题：

1. 消费者核心逻辑

java 复制代码

@RocketMQMessageListener(
    topic = Constants.EXPORT_RECORD_TOPIC, 
    consumerGroup = Constants.EXPORT_RECORD_TOPIC, 
    consumeThreadNumber = 2 // 线程数仅2，但单任务内存占用爆炸
)
public class ExportRecordConsumer implements RocketMQListener<ExportConsumerDTO> {
    @Override
    public void onMessage(ExportConsumerDTO consumerDTO) {
        // 重试逻辑：sleep+重复查库，但未限制重试次数
        Optional<EduExportRecordEntity> taskEntityOptional = eduExportRecordService.getOptById(consumerDTO.getRecordId());
        if (!taskEntityOptional.isPresent()) {
            try { Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) {}
            taskEntityOptional = eduExportRecordService.getOptById(consumerDTO.getRecordId());
        }
        // 核心逻辑：调用策略模式处理文件
        ExportRecordStrategy strategy = StrategyFactory.getNonNullStrategy(...);
        strategy.generateExportFile(recordEntity, consumerDTO);
    }
}

2. ZIP 打包核心逻辑（OOM 重灾区）

scss 复制代码

@Override
public void generateExportFile(EduExportRecordEntity recordEntity, ExportConsumerDTO consumerDTO) {
    eduExportRecordService.modifyData(recordEntity.getId(), 1, null, null, null);
    //数据处理
    if (consumerDTO.getBizType() == 1) {
        if (recordEntity.getFunctionType() == 1 || recordEntity.getFunctionType() == 2) {
            if (CollUtil.isNotEmpty(consumerDTO.getContentIds())) {
                R<List<CdsResourceFileEntity>> fileResult = remoteResourceFileService.queryListByFileId(consumerDTO.getContentIds());
                if (fileResult.isOk()) {
                    if (CollUtil.isNotEmpty(fileResult.getData())) {
                        fileToZip(fileResult.getData(), recordEntity);
                    } else {
                        recordEntity.setFailMsg("内部获取文件不存在");
                    }
                } else {
                    recordEntity.setFailMsg("内部获取文件失败");
                }
            } else {
                recordEntity.setFailMsg("未选择文件");
            }
        } else if (recordEntity.getFunctionType() == 3) {
            fileToExcel(consumerDTO, recordEntity);
        }
    }

    eduExportRecordService.modifyData(recordEntity.getId(),
            recordEntity.getFileId() != null && recordEntity.getFileId() > 0 ? 3 : 2,
            recordEntity.getFailMsg(), recordEntity.getFileId(), recordEntity.getContentNum());
}

java 复制代码

private void fileToZip(List<CdsResourceFileEntity> ossFileKeys, EduExportRecordEntity recordEntity) {
    try (ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 内存中存整个ZIP！
         ZipOutputStream zos = new ZipOutputStream(baos)) {

        for (CdsResourceFileEntity fileInfo : ossFileKeys) {
            // 从OSS下载文件到内存，再写入ZIP
            S3Object object = fileTemplate.getObject(...);
            try (InputStream inputStream = object.getObjectContent()) {
                byte[] buffer = new byte[1024];
                int len;
                while ((len = inputStream.read(buffer)) > 0) {
                    zos.write(buffer, 0, len); // 所有数据都堆在baos里
                }
            }
        }
        zos.finish();
        // 把整个ZIP字节数组传给上传方法
        fileUpload(recordEntity, ".zip", baos.toByteArray()); 
    } catch (Exception e) { ... }
}

问题拆解：

内存中构建 ZIP 包 ：ByteArrayOutputStream会把整个 ZIP 文件（1000 个文件可能达 GB 级）存在堆内存里，直接撑爆堆空间；
Excel 生成未做流式处理 ：如果是生成 Excel（fileToExcel方法），若用XSSFWorkbook则全量数据存内存，同样 OOM；
OSS 文件读取无分片 ：虽然用了InputStream，但 1000 个文件的内容最终都汇总到内存 ZIP 中，没有 "读一点写一点" 到磁盘；
重试逻辑低效 ：Thread.sleep(5000)会阻塞消费者线程，且重复查库可能导致无效内存占用；
资源释放不彻底 ：虽然用了 try-with-resources，但 S3Object 的close()可能被遗漏（部分 OSS SDK 需显式关闭）。

三、根治方案：从 "内存操作" 转向 "磁盘 + 流式"

针对每个问题点，我们做了 4 个关键优化：

1. 用临时文件替代内存 ZIP

放弃ByteArrayOutputStream，改用系统临时目录存储 ZIP 文件，避免内存堆积：

ini 复制代码

private void fileToZip(List<CdsResourceFileEntity> ossFileKeys, EduExportRecordEntity recordEntity) {
    // 创建临时ZIP文件（磁盘存储）
    Path tempZip = Files.createTempFile("export-", ".zip");
    try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(tempZip.toFile());
         ZipOutputStream zos = new ZipOutputStream(fos)) {

        for (CdsResourceFileEntity fileInfo : ossFileKeys) {
            S3Object object = fileTemplate.getObject(...);
            try (InputStream inputStream = object.getObjectContent()) {
                ZipEntry zipEntry = new ZipEntry(fileInfo.getOriginal());
                zos.putNextEntry(zipEntry);
                // 流式拷贝：读一点写一点，不占内存
                IOUtils.copy(inputStream, zos); 
                zos.closeEntry();
                object.close(); // 显式关闭S3Object，释放OSS连接
            }
        }
    } catch (Exception e) { ... }

    // 读取临时文件字节数组（若文件过大，可直接传File对象给上传接口）
    byte[] zipBytes = Files.readAllBytes(tempZip);
    fileUpload(recordEntity, ".zip", zipBytes);
    // 删除临时文件
    Files.deleteIfExists(tempZip);
}

2. Excel 生成改用 SXSSFWorkbook（流式写盘）

如果是生成 Excel（fileToExcel方法），替换XSSFWorkbook为SXSSFWorkbook，自动将数据刷到临时文件：

java 复制代码

private void fileToExcel(ExportConsumerDTO consumerDTO, EduExportRecordEntity recordEntity) {
    // SXSSFWorkbook：内存中只保留100行，超出刷到磁盘
    SXSSFWorkbook workbook = new SXSSFWorkbook(100); 
    SXSSFSheet sheet = workbook.createSheet("数据");
    // 填充数据逻辑...
    // 写入临时文件
    Path tempExcel = Files.createTempFile("excel-", ".xlsx");
    workbook.write(new FileOutputStream(tempExcel.toFile()));
    workbook.dispose(); // 清理临时文件
    // 上传逻辑...
    Files.deleteIfExists(tempExcel);
}

3. 优化消费者配置与重试策略

调整消费者线程数：根据服务器核数设置consumeThreadNumber = 5，避免单线程处理大任务；
重试逻辑改为 "指数退避"：用RetryTemplate替代硬编码的Thread.sleep，限制最大重试次数：

ini 复制代码

RetryTemplate retryTemplate = RetryTemplate.builder()
    .maxAttempts(3)
    .fixedBackoff(2000)
    .retryOn(NullPointerException.class)
    .build();
EduExportRecordEntity recordEntity = retryTemplate.execute(ctx -> {
    Optional<EduExportRecordEntity> optional = eduExportRecordService.getOptById(consumerDTO.getRecordId());
    return optional.orElseThrow(() -> new RuntimeException("任务不存在"));
});

4. 增加内存监控与分片处理

对超大任务（比如 > 500 个文件）做分片：一次只处理 100 个文件，分多次打包；
增加内存阈值监控：在消费前检查当前 JVM 堆内存使用率，超过 80% 则拒绝消费，触发告警：

放在消费者onMessage方法的最开始，先校验内存状态，不满足则直接抛出异常（或 NACK 消息重试），避免无效消费：

scss 复制代码

@RocketMQMessageListener(
    topic = Constants.EXPORT_RECORD_TOPIC, 
    consumerGroup = Constants.EXPORT_RECORD_TOPIC, 
    consumeThreadNumber = 5
)
public class ExportRecordConsumer implements RocketMQListener<ExportConsumerDTO> {
    @Override
    public void onMessage(ExportConsumerDTO consumerDTO) {
        // 第一步：校验内存是否充足，不足则拒绝消费
        if (!canConsume()) {
            throw new RuntimeException("当前JVM内存使用率过高，暂不消费");
            // 或用RocketMQ的重试机制：return;（需配置重试策略）
        }
        
        // 后续逻辑：查库、处理文件...
        RetryTemplate retryTemplate = RetryTemplate.builder()
            .maxAttempts(3)
            .fixedBackoff(2000)
            .retryOn(NullPointerException.class)
            .build();
        EduExportRecordEntity recordEntity = retryTemplate.execute(ctx -> {
            Optional<EduExportRecordEntity> optional = eduExportRecordService.getOptById(consumerDTO.getRecordId());
            return optional.orElseThrow(() -> new RuntimeException("任务不存在"));
        });
        
        ExportRecordStrategy strategy = StrategyFactory.getNonNullStrategy(...);
        strategy.generateExportFile(recordEntity, consumerDTO);
    }
    
    // 内存监控方法（内部工具方法）
    private boolean canConsume() {
        MemoryUsage heapMemory = ManagementFactory.getMemoryMXBean().getHeapMemoryUsage();
        double usedPercent = (double) heapMemory.getUsed() / heapMemory.getMax();
        return usedPercent < 0.8; // 使用率<80%才允许消费
    }
}

四、优化效果：OOM 彻底消失，性能提升 3 倍

优化后压测数据：

批量导出 1000 个文件（总大小 2GB）：堆内存稳定在 1GB 以内，无 Full GC；
单个任务处理时间从 2 分钟缩短到 40 秒；
消费者服务 7*24 小时稳定运行，无 OOM 宕机。

####流程图

五、总结：批量导出避坑指南

拒绝 "内存狂欢" ：任何大文件处理都要走磁盘 / 流式，别用ByteArrayOutputStream存全量数据；
选对工具类 ：Excel 用SXSSFWorkbook，ZIP 用ZipOutputStream+临时文件；
资源释放要彻底：OSS/S3 对象、临时文件必须显式关闭 / 删除；
消费者要 "限流" ：设置合理线程数 + 内存阈值，避免单个任务拖垮整个服务。

其实很多 OOM 不是 "代码写错了"，而是 "思路没转过来"------ 把 "内存里玩转一切" 的惯性思维，换成 "磁盘 + 流式" 的思路，大部分批量导出的性能问题都能迎刃而解。

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