我將數以萬計的對象插入到我的Core Data實體中。我有一個單獨的NSManagedObjectContext，並且每次添加對象時我都會在託管對象上下文中調用save()。它可以工作，但在運行時，內存從大約27M增加到400M。即使導入完成後，它仍然保持在400M。在Swift中使用大型Core Data批量插入的內存泄漏

有一些關於批量插入和大家做題說，讀Efficiently Importing Data，但它在Objective-C和我無法找到斯威夫特是解決這個問題的真實案例。

來源

2015-08-16 Suragch

有一些事情你應該改變：

創建一個單獨的NSPrivateQueueConcurrencyType管理對象方面，做你的異步插入它。
插入每個實體對象後不要保存。分批插入對象，然後保存每批。批量大小可能類似於1000個對象。
使用autoreleasepool和reset在每批插入和保存後清空內存中的對象。

下面是如何可能的工作：

let managedObjectContext = NSManagedObjectContext(concurrencyType: NSManagedObjectContextConcurrencyType.PrivateQueueConcurrencyType) 
managedObjectContext.persistentStoreCoordinator = (UIApplication.sharedApplication().delegate as! AppDelegate).persistentStoreCoordinator // or wherever your coordinator is 

managedObjectContext.performBlock { // runs asynchronously 

    while(true) { // loop through each batch of inserts 

     autoreleasepool { 
      let array: Array<MyManagedObject>? = getNextBatchOfObjects() 
      if array == nil { break } 
      for item in array! { 
       let newEntityObject = NSEntityDescription.insertNewObjectForEntityForName("MyEntity", inManagedObjectContext: managedObjectContext) as! MyManagedObject 
       newObject.attribute1 = item.whatever 
       newObject.attribute2 = item.whoever 
       newObject.attribute3 = item.whenever 
      } 
     } 

     // only save once per batch insert 
     do { 
      try managedObjectContext.save() 
     } catch { 
      print(error) 
     } 

     managedObjectContext.reset() 
    } 
}

應用這些原則一直在我的內存使用量低，也讓大衆插入更快。

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高效導入數據（老蘋果文檔的鏈接被打破了。如果你能找到它，請幫我添加它。）
Core Data Performance
Core Data（大會帖子）

更新

以上回答被完全重寫。感謝@Mundi和@MartinR在評論中指出我原來的答案中有錯誤。並感謝@JodyHagins在this answer幫助我理解和解決問題。

來源

2015-08-16 10:34:14 Suragch

在您的代碼中，您似乎使用的是相同的託管對象上下文，而不是新的託管對象上下文。 – Mundi

在我上面的示例中，每個'while'循環都會重新創建託管對象上下文。 while循環表示一批插入，因此一個批處理使用相同的託管對象上下文，但下一批創建一個新的插入。我過去的問題是，我將上下文作爲類屬性，從不改變它。 – Suragch

@Suragch：這取決於如何在Application委託中實現'managedObjectContext'屬性，但是「常規」實現是一個lazy屬性，它在應用程序的生命週期中創建一次上下文。在這種情況下，你正在重複使用與Mundi所說的相同的上下文。 –

在Swift中使用大型Core Data批量插入的內存泄漏

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