下载大文件时服务器内存不足的问题是常见的，尤其是在处理超过服务器内存限制的文件时。以下是一些可能导致服务器内存不足的原因及解决方案：
1. 直接读取大文件到内存：当服务器尝试一次性将大文件读取到内存中时，可能会导致内存溢出（OutOfMemoryException）。例如，在使用FileStream或类似方法直接读取文件时，如果文件大小超过服务器可用内存，就会引发内存不足的问题。
2. 分块下载：为了避免一次性加载整个文件到内存中，可以采用分块下载的方法。这种方法将大文件分割成多个小块，每次只读取和处理一小部分数据，从而减少内存占用。例如，使用requests库的stream=True参数，或者通过Java的流式读取技术来实现分块下载。
3. 使用缓存流和缓冲区：在某些情况下，可以通过使用缓存流（如BufferedInputStream和BufferedOutputStream）来优化大文件的读取和写入过程。这种方式可以减少内存的直接占用，并提高下载效率。
4. 调整服务器配置：可以通过调整服务器的内存限制或配置参数来缓解内存不足的问题。例如，在PHP中，可以通过修改memory_limit来增加单个脚本的最大内存限制。在Nginx中，可以通过配置proxy_max_temp_file_size和关闭proxy_buffering来避免内存溢出。
5. 使用第三方库或工具：一些第三方库或工具可以帮助更高效地处理大文件下载。例如，使用flask-large-file-downloader库可以简化大文件下载的实现。
6. 异步处理和线程池：对于高并发的下载场景，可以使用异步线程池来处理多个下载任务，从而避免单个任务占用过多内存。
7. 磁盘缓存：将大文件直接下载到磁盘上，而不是加载到内存中，也是一种有效的解决方案。这种方法不仅减少了内存占用，还可以提高下载速度。
8. 优化网络传输：通过优化网络传输协议和设置合适的传输参数（如限制传输速率），可以减少内存消耗并提高下载效率。
下载大文件时服务器内存不足的问题可以通过多种方法解决，包括分块下载、调整服务器配置、使用缓存流和第三方工具等。具体选择哪种方法取决于实际的应用场景和服务器资源情况。
