Retrofit上传大视频触发OutOfMemoryError内存溢出问题

触发OOM的核心原因是你在构造上传请求体时，通过IOUtils.toByteArray(inputStream)将整个视频文件一次性全部读取到内存中。
Android应用的堆内存存在上限（从你的报错看当前应用堆增长上限是256MB），当上传上百MB的大体积视频时，申请连续大内存块的操作会直接超出堆限制，抛出内存溢出错误。实际上Retrofit/OkHttp原生支持流式上传，完全不需要提前把整个文件加载进内存。

替换原有prepareFilePart的实现，构造支持分段读取的流式RequestBody，上传过程中始终只占用极小的缓冲区内存，不会因为文件体积过大触发OOM：

public class ApiHelper {

    @NonNull
    public static MultipartBody.Part prepareFilePart(Context context, String partName, Uri fileUri) {
        ContentResolver contentResolver = context.getContentResolver();
        String mimeType = contentResolver.getType(fileUri);
        if (mimeType == null) {
            mimeType = "video/*";
        }
        MediaType mediaType = MediaType.parse(mimeType);

        RequestBody requestFile = new RequestBody() {
            @Override
            public MediaType contentType() {
                return mediaType;
            }

            @Override
            public long contentLength() throws IOException {
                Cursor cursor = contentResolver.query(fileUri, new String[]{OpenableColumns.SIZE}, null, null, null);
                if (cursor != null) {
                    try {
                        int sizeIndex = cursor.getColumnIndexOrThrow(OpenableColumns.SIZE);
                        if (cursor.moveToFirst()) {
                            return cursor.getLong(sizeIndex);
                        }
                    } finally {
                        cursor.close();
                    }
                }
                return -1;
            }

            @Override
            public void writeTo(@NonNull BufferedSink sink) throws IOException {
                byte[] buffer = new byte[8192];
                try (InputStream inputStream = contentResolver.openInputStream(fileUri)) {
                    if (inputStream == null) {
                        throw new IOException("Open input stream failed for uri: " + fileUri);
                    }
                    int readLen;
                    while ((readLen = inputStream.read(buffer)) != -1) {
                        sink.write(buffer, 0, readLen);
                    }
                    sink.flush();
                }
            }
        };

        String fileName = resolveFileName(context, fileUri);
        return MultipartBody.Part.createFormData(partName, fileName, requestFile);
    }

    private static String resolveFileName(Context context, Uri uri) {
        String fileName = null;
        if (ContentResolver.SCHEME_CONTENT.equals(uri.getScheme())) {
            try (Cursor cursor = context.getContentResolver().query(uri, new String[]{OpenableColumns.DISPLAY_NAME}, null, null, null)) {
                if (cursor != null && cursor.moveToFirst()) {
                    int nameIndex = cursor.getColumnIndexOrThrow(OpenableColumns.DISPLAY_NAME);
                    fileName = cursor.getString(nameIndex);
                }
            }
        }
        return fileName != null ? fileName : uri.getLastPathSegment();
    }
}

额外说明 #

• 上述实现使用8KB的缓冲区分段读取文件，无论上传多大体积的视频，内存中仅保留缓冲区大小的文件片段，从根源上避免大文件导致的OOM。
• 原有实现直接将Uri对象转为字符串作为上传文件名，服务端收到的文件名会是Uri的路径字符串而非真实文件名，修复后的实现会从ContentResolver查询文件真实展示名。
• 如果需要实现上传进度监听，只需要在writeTo方法中统计累计写入的字节数，结合contentLength()返回的总文件长度做进度回调即可，不需要调整整体流式读取逻辑。
• 后续处理大文件读写场景时，禁止使用IOUtils.toByteArray这类将全量内容一次性读入内存的方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1695123