爬虫数百万条记录时堆内存不足

是由于爬虫程序在处理大量数据时占用了过多的内存资源，导致内存不足的情况。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 优化爬虫程序：检查爬虫程序的代码，确保没有内存泄漏或者不必要的内存占用。可以使用一些内存分析工具来帮助定位问题所在。
2. 分批处理数据：将爬虫任务分成多个批次进行处理，每次处理一部分数据，然后释放内存。可以使用队列或者分页的方式来实现。
3. 使用数据库存储数据：将爬取到的数据存储到数据库中，而不是全部保存在内存中。可以选择适合的数据库类型，如关系型数据库（如MySQL）或者NoSQL数据库（如MongoDB）。
4. 使用分布式爬虫架构：将爬虫任务分布到多台机器上进行并行处理，每台机器只处理部分数据，从而减少单台机器的内存占用。
5. 使用内存优化技术：例如使用压缩算法对数据进行压缩存储，或者使用内存数据库（如Redis）来减少内存占用。
6. 增加服务器内存：如果以上方法无法解决问题，可以考虑增加服务器的内存容量，以满足爬虫程序对内存的需求。

腾讯云相关产品推荐：

• 云服务器（CVM）：提供灵活可扩展的虚拟服务器，可根据需求调整内存容量。
• 云数据库MySQL版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，可用于存储爬取到的数据。
• 分布式爬虫框架（Tencent Spider）：腾讯云提供的分布式爬虫框架，可实现爬虫任务的分布式处理，减少单台机器的内存占用。

以上是针对爬虫数百万条记录时堆内存不足的问题的一些解决方法和腾讯云相关产品推荐。具体的解决方案应根据实际情况和需求进行选择和调整。