答案：处理大Body数据需避免全量加载，应使用流式读取和限流。通过io.copy直接传输数据、http.MaxBytesReader限制大小、json.Decoder分块解析，可有效降低内存占用，提升服务稳定性。

处理HTTP请求中较大的Body数据时，golang提供了灵活且高效的方式，关键在于避免将整个Body一次性加载到内存中。对于大文件上传、流式数据接收等场景，合理使用流式读取和缓冲控制能有效降低内存占用，提升服务稳定性。

使用io.Reader流式处理Body

HTTP请求的Body在Go中是io.ReadCloser类型，可以直接作为流来处理，无需全部读入内存。适合场景如接收大文件、日志流等。

示例：直接从Body复制到文件或另一个IO目标：

http.HandleFunc(“/upload”, func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    file, err := os.Create(“/tmp/uploaded-file”)
    if err != nil {
        http.Error(w, “无法创建文件”, 500)
        return
    }
    defer file.Close()

    _, err = io.Copy(file, r.Body)
    if err != nil {
        http.Error(w, “写入文件失败”, 500)
        return
    }

    w.Write([]byte(“上传成功”))
})

限制Body大小防止OOM

客户端可能恶意发送超大Body，导致服务器内存耗尽。应使用http.MaxBytesReader限制读取上限。

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该方法不会完全读取Body，而是在超出限制时返回413状态码。

示例：

http.HandleFunc(“/limited”, func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    r.Body = http.MaxBytesReader(w, r.Body, 10<<20) // 限制10MB
    body, err := io.ReadAll(r.Body)
    if err != nil {
        if err == http.ErrBodyTooLarge {
            http.Error(w, “请求体过大”, http.StatusRequestEntityTooLarge)
            return
        }
        http.Error(w, “读取请求体失败”, 500)
        return
    }
    // 正常处理body
})

分块读取与缓冲控制

对于需要解析但又不能全加载的结构化数据（如json流），可使用bufio.Reader配合json.Decoder逐条处理。

示例：处理大json数组流：

decoder := json.NewDecoder(r.Body)
_, err := decoder.Token() // 读取开头 ‘[‘
for decoder.More() {
    var item YourStruct
    if err := decoder.Decode(&item); err != nil {
        break
    }
    // 处理单个item，例如存入数据库
}

这种方式内存占用恒定，适合处理GB级JSON流数据。

基本上就这些。关键是别用ioutil.ReadAll或r.Body.Bytes()这种全加载方式，善用流式接口和限流机制，就能稳定处理大数据Body。不复杂但容易忽略细节。