一、普通方式返回100萬條數據

@RestController
@RequestMapping("/bad")
public class BadController {@Autowiredprivate UserRepository userRepository;/*** 危險！一次性加載 100 萬條到內存*/@GetMapping("/all-users")public List<User> getAllUsers() {// 問題1：把100萬條數據全查出來，加載到JVM堆內存List<User> users = userRepository.findAll(); // 問題2：序列化成JSON時還要再占一份內存return users; // 結果：可能占用 500MB~1GB 內存，多個請求就OOM！}
}

問題分析
1.內存爆炸（OutOfMemoryError）
2.接口超時（30s+）
3.數據庫壓力大
4.客戶端卡死

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二、流式查詢：逐條處理（推薦用于導出、批處理）

核心思想：從數據庫讀取時不把所有數據加載到內存，而是"一條一條"地讀取和處理。

流式查詢（如 MyBatis + JDBC 流式）本質上是阻塞式的，但它可以避免內存溢出（OOM），卻仍然可能遇到連接或請求超時。

使用 MyBatis 流式查詢

// Mapper 接口
@Mapper
public interface UserMapper {@Select("SELECT id, name, age, email FROM user ORDER BY id")void streamAllUsers(ResultHandler<User> handler);
}

// Controller
@RestController
@RequestMapping("/streaming")
public class StreamingController {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;/*** 流式返回：逐條寫入響應流，內存占用極低*/@GetMapping(value = "/users.csv", produces = "text/csv;charset=UTF-8")public void streamUsersAsCsv(HttpServletResponse response) throws IOException {response.setContentType("text/csv");response.setCharacterEncoding("UTF-8");response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=users.csv");PrintWriter writer = response.getWriter();// 寫入CSV頭writer.println("id,name,age,email");// 流式處理：每讀到一條，就寫入一次userMapper.streamAllUsers(resultContext -> {User user = resultContext.getResultObject();writer.printf("%d,%s,%d,%s%n", user.getId(), escapeCsv(user.getName()), user.getAge(), user.getEmail());writer.flush(); // 強制推送});}private String escapeCsv(String value) {if (value == null) return "";return value.replace("\"", "\"\"");}
}

優點
1.內存只保留當前一條數據
2.使用 Transfer-Encoding: chunked 分塊傳輸
3.適合導出 CSV、Excel 等大文件

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三、響應式流：Reactive Stream（推薦用于高并發 API）

技術棧：Spring WebFlux、Spring Data R2DBC（響應式數據庫驅動）、Project Reactor

// Repository
@Repository
public interface UserReactiveRepository extends ReactiveCrudRepository<User, Long> {Flux<User> findAll(); // 返回響應式流
}

// Service
@Service
public class UserReactiveService {@Autowiredprivate UserReactiveRepository userRepository;public Flux<User> getAllUsers() {return userRepository.findAll();}
}

// Controller
@RestController
@RequestMapping("/reactive")
public class ReactiveController {@Autowiredprivate UserReactiveService userService;/*** ? 響應式流：非阻塞、背壓控制、持續推送*/@GetMapping(value = "/users", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux<User> streamUsers() {// 返回 Flux<User>，Spring WebFlux 會自動流式推送return userService.getAllUsers();// 客戶端會一條一條收到數據}
}

配置 application.yml

spring:r2dbc:url: r2dbc:postgresql://localhost:5432/mydbusername: userpassword: pass

前端

// 使用 EventSource（SSE）
const eventSource = new EventSource('/reactive/users');eventSource.onmessage = (event) => {const user = JSON.parse(event.data);console.log('收到用戶:', user);// 可以實時顯示在頁面上
};eventSource.onerror = () => {eventSource.close();
};

優點
1.非阻塞 I/O，高并發
2.背壓（Backpressure）機制，客戶端慢？服務端自動減速
3.實時性好，適合“直播式”數據推送