首先直接给结论：当命令输出规模很大时，这两种方式的内存表现完全不是一个量级，小输出时的无差异只是因为数据量太小，内存占用可以忽略不计而已。

1. 小输出场景：确实没差 #

当命令输出只有几行、几十行的时候，不管是用readarray -t arr < <(command)把所有内容塞进数组，还是用while read a; do ... done < <(command)逐行处理，内存占用都低到可以忽略——毕竟数组里那点元素占的内存，和逐行读时临时变量的内存，几乎没区别，怎么用都无所谓。

2. 超大输出场景：差异拉满 #

这才是重点，两种方式的内存逻辑完全不同：

• readarray数组方式：它会把命令的全部输出一次性加载到内存中，数组的每一个元素对应输出的一行。如果命令输出是几个GB甚至几十GB的量级，这意味着你的内存要一次性装下所有内容——轻则系统卡顿，重则直接触发内存不足（OOM），进程被系统杀死，完全不适合处理超大输出。
• while read逐行方式：这种方式是按需加载、逐行处理。每次只会把当前一行的内容读入变量a，等你处理完这一行（比如打印、写入文件、做计算），下一次循环时变量a会被新的行覆盖，旧的内容会被系统回收。不管输出有多大，只要单一行的长度不会离谱到超过内存上限（这种场景极少，大多数命令输出都是短行），内存占用会一直维持在一个极低的水平，只会占用存储当前行的那点内存。

额外补充：极端单行场景 #

如果你的命令输出是超级长的单行（比如几GB的一行文本），那while read也会遇到内存压力——因为它需要把整行读入变量。但这种情况非常罕见，绝大多数场景下，命令输出都是按换行分割的短行，所以while方式依然是超大输出的最优解。

总结一下：小输出随便选，超大输出一定要用while read的逐行处理方式，避免内存过载。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者harleypig