IFormFile 直接读取大文件会内存溢出，因其默认在模型绑定阶段将整个文件加载进内存；须禁用模型绑定、启用 DisableBuffering、用 MultipartReader 流式解析 multipart 请求体。
为什么 IFormFile 直接读取大文件会内存溢出
因为 IFormFile 默认把整个上传内容加载进内存（MemoryStream），哪怕你只调用一次 file.OpenReadStream()，ASP.NET Core 仍可能在模型绑定阶段就完成全量缓冲。100MB 文件 ≈ 100MB 内存占用，多并发时极易触发 OutOfMemoryException 或被 IIS/Kestrel 主动中断。
关键不是“怎么读”，而是“别让框架先全读进来”——必须绕过默认模型绑定，用原始请求流直接处理。
- 禁用模型绑定：路由参数不要写
IFormFile file，改用HttpRequest.Body - 启用流式解析：在
Startup.cs或Program.cs中配置DisableBuffering = true - 手动解析 multipart boundary：用
MultipartReader逐段读，不缓存全文
如何用 MultipartReader 流式提取文件段
MultipartReader 是 ASP.NET Core 内置的底层工具，能边读边处理，不囤积数据。它依赖请求头里的 Content-Type: multipart/form-data; boundary=...，所以前端必须发标准 multipart 请求（不能用 application/json 包二进制）。
示例片段：
var boundary = HeaderUtilities.RemoveQuotes(MediaTypeHeaderValue.Parse(Request.ContentType).Boundary).ToString();
var reader = new MultipartReader(boundary, Request.Body);
MultipartSection section;
while ((section = await reader.ReadNextSectionAsync()) != null)
{
var contentDisposition = section.ContentDisposition;
if (contentDisposition?.FileName.HasValue == true)
{
// 找到文件字段，开始流式写入磁盘或云存储
await using var fileStream = System.IO.File.Create($"upload/{contentDisposition.FileName.Value}");
await section.Body.CopyToAsync(fileStream); // 零拷贝，不进内存
}
}
- 务必检查
section.ContentDisposition.FileName而非Name，否则可能误取文本字段 -
section.Body是原始Stream，可直接传给CloudBlob.UploadFromStreamAsync()或分块写入本地 - 不用
section.As—— 这个扩展方法内部仍会尝试缓冲()
客户端和中间件要同步调整的三个硬性配置
光改后端没用，前端上传控件、反向代理、Kestrel 都可能提前掐断大文件。
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- 前端
必须配enctype="multipart/form-data"；用fetch时禁止JSON.stringify()包装文件 - Kestrel 配置（
Program.cs）：options.Limits.MaxRequestBodySize = 500_000_000;（设为 0 表示不限，但生产环境慎用） - IIS（web.config）：
漏掉任意一项，请求会在到达控制器前就被 400 或 413 拦截，根本不会进你的 MultipartReader 逻辑。
分块上传更稳，但得前后端一起实现
如果网络不稳定或需断点续传，流式上传仍可能失败。这时应放弃单次 multipart，改用基于 Range 头的分块上传协议（如 tus.io 标准）。
- 后端只需暴露三个接口：
POST /upload（初始化）、PATCH /upload/{id}（追加块）、HEAD /upload/{id}（查进度） - 每块限制 5–10MB，用
Request.Body直接写临时文件，不走MultipartReader - 前端用
File.slice()+fetch控制每块重试，比单次传 2GB 可靠得多
真正难的不是代码，是前后端对“块序号”“校验和”“合并时机”的约定一致——很多团队卡在这一步，最后又退回到调大超时和内存阈值的老路。
