代码在本地无误 部署在服务器发生oom问题

如果在部署在服务器时发生了OOM（内存溢出）问题，可能是因为服务器的内存资源不足以处理大文件的转换。为了解决这个问题，您可以尝试以下两种方法：

1. 增加服务器的内存：如果您有权限和资源，可以尝试增加服务器的内存容量，以便能够处理更大的文件转换操作。这样可以提供更多的内存空间，减少OOM问题的发生。

2. 分块处理文件：如果无法增加服务器的内存，您可以尝试将大文件分成多个较小的块进行处理，而不是一次性将整个文件加载到内存中。可以使用`InputStream`和`ByteArrayOutputStream`来逐块读取和转换文件。例如，您可以指定一个固定大小的缓冲区，并在循环中逐块读取文件并将其写入输出流，然后将每个块的字节数组合并到最终的结果中。

下面是一个示例代码，演示了如何使用分块方式处理大文件转换：

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        InputStream inputStream = null;
        try {
            inputStream = // 获取大文件的InputStream

            byte[] bytes = toByteArray(inputStream);

            // 使用字节数组进行操作
            // ...

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (inputStream != null) {
                try {
                    inputStream.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

    public static byte[] toByteArray(InputStream inputStream) throws IOException {
        ByteArrayOutputStream output = new ByteArrayOutputStream();
        byte[] buffer = new byte[4096]; // 设置缓冲区大小
        int n;
        while ((n = inputStream.read(buffer)) != -1) {
            output.write(buffer, 0, n);
            output.flush(); // 刷新缓冲区，将数据写入ByteArrayOutputStream
        }
        return output.toByteArray();
    }
}

通过使用较小的缓冲区并在每次读取块后刷新输出流，可以减少内存使用量。这种方式可以处理大文件的转换，并降低发生OOM问题的概率。

请注意，分块处理文件可能会导致性能下降，因为需要多次读取和写入操作。您可以根据实际情况调整缓冲区的大小，以平衡内存使用和性能需求。