【cf显示outofmemory退出怎么处理】在使用 CF（Cloudflare Workers） 时，如果出现 “outofmemory” 错误并导致程序退出，这通常意味着你的代码在运行过程中占用了过多的内存，超出了 Cloudflare 的限制。以下是针对该问题的总结与解决方案。
一、问题原因总结
| 原因 | 描述 |
| 内存占用过高 | 代码中存在大量对象创建或未释放的资源，导致内存溢出 |
| 循环或递归过深 | 长时间运行的循环或递归调用可能导致内存泄漏 |
| 大文件处理不当 | 对大文件进行读取或写入时未合理管理内存 |
| 缓存使用不当 | 使用缓存但未设置合理的大小或生命周期，导致内存堆积 |
二、解决方法汇总
| 方法 | 说明 |
| 优化代码结构 | 减少不必要的对象创建，及时释放不再使用的变量 |
| 使用流式处理 | 对大文件进行分块处理，避免一次性加载整个文件到内存 |
| 设置内存限制 | 在 `wrangler.toml` 中配置 `memory_limit` 参数，控制最大内存使用 |
| 避免深度递归 | 将递归改为迭代方式，防止栈溢出和内存占用过大 |
| 合理使用缓存 | 控制缓存大小，定期清理过期数据，避免内存堆积 |
| 检查第三方库 | 确保使用的库不会导致内存泄漏或过度占用内存 |
三、示例配置（wrangler.toml）
```toml
| build |
command = "npm run build"
watch = false
| env.production |
name = "your-worker-name"
memory_limit = 128 单位：MB，根据需求调整
```
四、注意事项
- Cloudflare Workers 默认内存限制为 128MB，超过将触发 `outofmemory` 错误。
- 若需更高内存，可申请 Workers Sites 或使用 Cloudflare Pages。
- 不建议频繁使用全局变量或大型对象，尽量使用局部变量和垃圾回收机制。
通过以上方法，可以有效减少或避免 “outofmemory” 错误的发生，提升 CF 工作流的稳定性和性能。
