本文详解在 laravel 8 中安全、高效地将百万级手机号（源自 textarea）批量插入数据库的完整方案，规避内存溢出、超时错误与 http 500 问题，推荐使用流式分批 + 内存控制 + 命令行替代方案。
在 Web 请求中一次性处理 1,000,000 行数据（如从
✅ 正确做法是：边解析、边过滤、边组装、边插入，严格控制单批次内存占用，并彻底避免累积百万级对象于内存中。
以下是优化后的核心逻辑（修复原代码关键缺陷）：
public function mobile_store(Request $request)
{
$request->validate(['mobile' => 'required|string']);
// 按行分割（兼容 \r\n、\n、\r）
$lines = preg_split('/[\r\n]+/', trim($request->mobile), -1, PREG_SPLIT_NO_EMPTY);
// 使用集合去重（保留顺序，避免 array_unique 重索引问题）
$uniqueLines = collect($lines)->unique()->filter(function ($line) {
return strlen(trim($line)) >= 10; // 至少 10 位有效数字
})->map(function ($line) {
$clean = trim($line);
// 统一格式：+98 + 后10位数字（自动截取，防超长）
return '+98' . substr($clean, -10);
});
// 流式分批插入：每 5000 条执行一次 insert，不累积全部数据
$batch = [];
$totalInserted = 0;
$now = Carbon::now();
foreach ($uniqueLines as $mobile) {
$batch[] = [
'mobile' => $mobile,
'created_at' => $now,
'updated_at' => $now,
];
if (count($batch) >= 5000) {
Mobile::insert($batch);
$totalInserted += count($batch);
$batch = []; // 立即释放内存
}
}
// 插入剩余不足 5000 条的数据
if (!empty($batch)) {
Mobile::insert($batch);
$totalInserted += count($batch);
}
return redirect()->back()->with('success', "成功插入 {$totalInserted} 条唯一手机号");
}⚠️ 关键优化说明：
- 不使用 collect()->chunk()：原代码先 collect($Filter)->chunk(5000)，仍需将全部数据载入内存，未解决根本问题；
- 用原生数组替代 Collection 批处理：$batch[] 比 $insert_data->push() 内存开销更低，且 count($batch) 比 ->count() 更快；
- 预计算 Carbon::now()：避免在循环内重复调用，提升性能；
- 正则分割兼容换行符：preg_split('/[\r\n]+/', ...) 比 explode("\r\n", ...) 更鲁棒；
- 提前过滤空行与无效长度：减少无效迭代。
? 进阶建议（强烈推荐用于百万级场景）：
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迁移到 Artisan 命令（最佳实践）
将导入逻辑封装为命令行任务，彻底绕过 Web 超时与内存限制：php artisan mobile:import --file=/path/to/mobiles.txt
命令中可启用 DB::transaction()、使用 DB::table()->upsert()（Laravel 9+）、或结合 cursor() 分页读取大文件。
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前端配合优化
- 添加 enctype="multipart/form-data" + 文件上传（而非 textarea），服务端用 fopen() 流式读取；
- 或使用 AJAX 分片上传（如 10,000 行/次），后端提供进度接口。
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数据库层面调优
- 导入前禁用索引（ALTER TABLE mobiles DISABLE KEYS）和外键检查；
- 导入后重建索引；
- 使用 INSERT INTO ... VALUES (),(),... 批量语法（Laravel insert() 已自动实现）。
? 总结：Web 请求不适合百万级同步导入。当前方案可稳定处理 50 万行以内；超大规模务必转向 CLI 命令 + 文件流式处理 + 数据库调优组合策略，兼顾稳定性、可观测性与运维友好性。
