批量大数据并发处理中的内存安全与高效调度设计（以Qt为例）
背景
在批量处理大型文件（如高分辨率图片、视频片段、科学数据块）时，开发者通常希望利用多核CPU并行计算以提升处理效率。然而，如果每个任务对象的数据量很大，直接批量并发处理极易导致系统内存被迅速耗尽，出现程序假死、崩溃，甚至系统级“死机”。
Qt自带的线程池（QThreadPool）适合并发处理大量轻量级任务，但对大文件/大数据对象的场景，若不做额外控制，任务队列/参数内存消耗同样可能压垮主机。
挑战分析
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数据体积巨大：每个任务的数据量（如一张影像）可达数百兆甚至更大。
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并发数失控：批量提交任务时，线程池外部或内部的队列可能导致过多任务对象和数据驻留内存。
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任务参数和中间变量堆积：即使线程池限制了活跃线程，未调度到的任务的参数对象同样驻留内存。
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异常与资源释放：异常时资源未被及时回收，进一步增加内存风险。
设计原则
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严格限制并发任务数，防止同时处理过多大对象导致内存溢出。
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避免批量创建所有任务对象，每次只投递有限数量任务，处理完再补充。
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所有大内存对象及时主动释放，任何情况下都不能遗留大块内存。
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通用并跨平台的设计思路，适应不同操作系统的资源