在使用SpringBoot、Mybatis与MySQL进行项目开发时，批量新增数据是常见的操作，但处理不当可能会引发OOM（Out Of Memory，内存溢出）问题。那么，如何有效防止这一问题的发生呢？

理解OOM产生的原因至关重要。当批量新增的数据量过大，内存无法承载时，就容易触发OOM。比如一次性加载大量数据到内存中进行处理，而没有及时释放内存资源。

控制单次批量插入的数据量是一个关键措施。我们可以设置一个合理的阈值，将大批次的数据拆分成多个小批次进行插入。在SpringBoot和Mybatis的环境中，可以通过在Service层编写逻辑来实现。例如，定义一个方法，每次只处理固定数量的数据，循环调用插入方法，将大数据集逐步插入到MySQL数据库中，这样可以避免一次性将大量数据加载到内存。

Mybatis的批量插入语句优化也不容忽视。使用<foreach>标签进行批量插入时，要注意其配置。合理设置collection属性，确保正确遍历要插入的数据集合。根据数据库的性能和服务器资源情况，调整每次批量插入的数量。如果设置过大，可能会超出数据库的处理能力和内存限制；设置过小，则会增加插入操作的次数，影响性能。

另外，合理使用缓存也有助于防止OOM。在SpringBoot中，可以利用Spring Cache来缓存部分常用数据，减少数据库查询次数。对于批量新增数据中可能涉及的关联数据，如果是相对固定的，可以先缓存起来，避免每次插入时都从数据库读取，从而降低内存压力。

最后，及时释放不再使用的资源。在处理完一批数据插入后，确保相关的对象、连接等资源被正确释放。例如，使用try-with-resources语句来管理数据库连接，保证在操作完成后自动关闭连接，防止资源泄漏导致内存占用不断增加。

通过上述方法，在SpringBoot、Mybatis与MySQL批量新增数据时，能有效防止OOM问题，保障系统的稳定运行和性能优化。