在处理大规模数据时，读取大文件是一项常见但又颇具挑战的任务。尤其是当内存资源有限时，很容易出现内存溢出（OOM）的问题，这让开发者们感到十分头疼。然而，通过一些有效的技巧和方法，我们可以实现高效读取大文件，不再为 OOM 问题而担忧。

我们可以采用逐行读取的方式。相比于一次性将整个文件内容加载到内存中，逐行读取只在需要时处理当前行的数据，大大减少了内存占用。在许多编程语言中，都提供了相应的文件读取函数或方法来支持逐行读取，例如 Python 中的for line in file语句。

利用缓冲区也是一个不错的策略。通过设置适当大小的缓冲区，可以在一定程度上平衡读取效率和内存消耗。缓冲区能够一次性读取较大块的数据，然后在缓冲区中进行处理，避免频繁地与磁盘进行交互，从而提高读取性能。

对于一些特定格式的大文件，如 CSV 或 JSON 格式，可以使用专门的解析库。这些库通常经过优化，能够高效地处理大规模数据，并且在读取过程中合理管理内存。

另外，在读取大文件之前，对文件进行必要的预处理也能有所帮助。比如，去除不必要的头部信息、分割大文件为较小的部分等，这样可以降低后续读取和处理的难度。

在实际应用中，我们还需要根据具体的场景和需求，灵活选择和组合这些方法。要对读取过程进行性能测试和优化，确保在满足业务需求的前提下，最大限度地提高读取效率和避免 OOM 错误。

高效读取大文件并非遥不可及的目标。只要我们掌握了合适的技巧和方法，并结合实际情况进行优化，就能够轻松应对大文件读取的挑战，不再被 OOM 问题所困扰，为数据处理工作提供有力的支持。