Spark frameworkを使用して大きなファイルをWebアプリケーションにアップロードしようとしていますが、メモリ不足エラーが発生しています。スパークがリクエストボディをメモリにキャッシュしているようです。ディスク上にファイルアップロードをキャッシュするか、リクエストをストリームとして読み込むかのどちらかです。大きなファイルをSparkフレームワークでアップロードする
Apache Commons FileUploadのを使用しようとしましたが、request.raw（）。getInputStream（）を呼び出すと、Sparkが本文全体をメモリに読み込み、そのメモリチャンクのInputStreamビューを返し、 this codeによって行われるように。ファイル内のコメントに基づいて、getInputStreamを複数回呼び出すことができるようになります。この動作を変更する方法はありますか？
短い回答は私には分かりません。
SparkServerFactoryは、InputStreamをメモリに処理するよりも、プライベート静的クラスHttpRequestWrapperを持つJettyHandlerを構築します。
静的なものは、利用可能な延長を意味しません。
私は最近、同じ問題を抱えていました。キャッシングを回避できるとわかりました。私は次の関数でそう：これはスパーク2.4でテストされてい
public ServletInputStream getInputStream(Request request) throws IOException {
final HttpServletRequest raw = request.raw();
if (raw instanceof ServletRequestWrapper) {
return ((ServletRequestWrapper) raw).getRequest().getInputStream();
}
return raw.getInputStream();
}
。
私はSparkの内部の仕組みに精通していないので、この機能を使用した場合、マイナーな欠点は、キャッシュされたInputStreamを取得したかどうかわからないことです。キャッシュされたバージョンは再利用可能です。そうではありません。
public boolean hasCachedInputStream(Request request) {
return !(raw instanceof ServletRequestWrapper);
}