处理超大XML文件应采用流式解析（SAX或StAX），避免DOM导致OOM；Java用JDK内置解析器，Python用iterparse，鸿蒙建议转JSON或后端预拆分；数据需直写数据库/队列，禁用DTD校验并启用Gzip压缩。
处理超大XML文件，核心是避免把整个文件一次性加载进内存。DOM解析虽然用着顺手，但面对几百MB甚至GB级的XML，很容易触发内存溢出（OOM），直接卡死或崩溃。真正可行的路只有一条：用流式解析，边读边处理。
优先选SAX或StAX解析器
SAX是事件驱动的“推”模式：解析器读到startElement方法，读到再调endElement。你不保存整棵树，只在匹配到目标节点（比如order或product）时提取字段、写数据库或存入队列。
StAX则是“拉”模式，更可控：你用XMLStreamReader主动next()或nextTag()，跳过无关命名空间、注释、空白，只在需要的位置读内容。适合逻辑稍复杂、要精确控制流程的场景。
- Java项目直接用JDK内置的
SAXParser或StAX，别引入Xerces等重型第三方库 - Python推荐
xml.etree.ElementTree.iterparse()，它内部就是流式，支持start/end事件，比minidom省90%以上内存 - 鸿蒙ArkTS暂无原生流式XML支持，建议转成JSON再处理，或后端预解析
拆分+定位+边解析边落盘
如果文件结构规整（比如每个xmlsplit工具按节点切分成多个小文件，再并发处理——注意控制线程数，避免IO打满。
若不能拆，就靠XPath定位关键片段（需支持流式XPath的库，如Saxon-EE），或手动在SAX中用栈记录路径：if (path.equals("/root/data/item")) { extractAndSave(); }。
最关键的一点：解析出来的数据别堆在List里，直接写数据库（用批量插入）、写CSV、或发到消息队列。中间不缓存，内存压力自然下来。
JVM和解析参数要调一调
Java跑SAX/StAX时，光换解析器不够，还得配好运行环境：
- 启动加
-Xmx4g（根据机器实际内存设，别盲目堆大） - 禁用DTD校验：
factory.setValidating(false)，关掉setNamespaceAware(false)（除非真用命名空间） - 输入流用
BufferedInputStream包装，减少磁盘IO次数
实在不行，换格式或加压缩
如果XML只是传输载体，不是协议强制要求，就推动上游改用JSON或Protocol Buffers——体积小、解析快、内存友好。
如果必须用XML，至少让对方开启Gzip压缩。一个500MB的XML经gzip常能压到50MB以内，下载快、解压也比解析轻量得多。服务端收到后，用GZIPInputStream套一层再交给SAX，几乎无额外编码成本。
