SpringBoot处理百万级MySQL数据导出与OOG优化策略

本文档探讨了在SpringBoot应用中如何处理MySQL百万级数据量的导出操作，以避免因内存溢出（OOM，Out Of Memory）问题。主要解决方案是采用Java 8的流(Stream) API配合Spring Data JPA进行数据库查询，并采取一系列优化措施来提高性能和减少内存消耗。 首先，文章建议参考Knes1的博客文章<http://knes1.github.io/blog/2015/2015-10-19-streaming-mysql-results-using-java8-streams-and-spring-data.html>，该博客介绍了如何利用Java 8 Stream API对数据库查询结果进行分页式加载，而不是一次性将所有数据加载到内存中。这可以通过在Repository接口的方法上添加`@QueryHints`注解，设置fetch size为`Integer.MIN_VALUE`来实现，这样可以让JDBC驱动器逐条返回数据，降低内存压力。 在处理数据时，为了确保事务的只读性，防止并发修改，需要在方法上添加`@Transactional(readOnly=true)`注解。这可以确保在读取数据流的过程中不会发生写入操作，从而避免潜在的数据冲突。 另外，为了减少内存占用，需要在循环结束后手动从内存中移除已经使用的对象，这通过注入`javax.persistence.EntityManager`并调用`detach`方法来实现。这样可以确保每次迭代只处理一条数据，而不是保留整个流在内存中。 最后，文档提供了一个实际的RESTful API实现，如`/todos.csv`，通过GET请求导出数据为CSV格式。响应头设置了正确的Content-Type和Content-Disposition，确保下载文件的正确性和用户友好的体验。在处理CSV输出时，使用`PrintWriter`逐行写入数据，进一步减少内存使用。 总结来说，这篇文档的核心知识点包括： 1. 使用Java 8 Stream API与Spring Data JPA进行分页式数据库查询，避免一次性加载大量数据。 2. 事务控制的优化，确保只读模式下的数据读取，降低并发风险。 3. 注解的合理使用，如`@QueryHints`和`@Transactional`，以及内存管理技巧，如`detach`方法。 4. RESTful API的设计与实现，提供CSV数据导出功能，考虑用户体验和性能。 通过这些策略，SpringBoot开发者可以有效地处理大数据量的MySQL查询，确保应用程序的稳定性和资源效率。