SciDog在使用matlab编程的时候，通常情况下，用户无需关心数据类型，matlab默认就是double类型，但某些特殊情况下，需要考虑数据类型。
1、进行大型矩阵存储的时候，为了节约内容，要用具体的数据类型，比如图像数据，要用uint8
2、混合编程的时候，采用.net/java等语言调用matlab sdk的时候，从.net/java传入的参数类型
笔者使用matlab进行图像处理，同时该图像处理函数用MATLAB Production Sever（mps）建立http接口被java调用，产生了一个奇怪的bug。在java调用前，该函数在matlab环境中经过测试，没有问题。
代码大概是这样
function flag = raw2tif(filename,xsize,ysize,zsize)
try
rawdata = rawread_t(rawfile,0);
rawdata = rawdata(1:xsize*ysize*zsize);
rawdata = reshape(rawdata,xsize,ysize,zsize);
rawdata = permute(rawdata,[2 1 3]);
% data = bigimage(data);
% write(data,tiffile);
option.big = true;
option.overwrite = true;
flag = saveastiff(rawdata,tiffile,option);
catch ME
warning(['rawsize is %d,xize is %d,ysize is %d,zsize is %d,...' ...
'rawsize-xszie*ysize*zsize is %d'],numel(rawdata),xsize,ysize,zsize,numel(rawdata)-pixelnum)
rethrow(ME)
end这个bug提示
request size exceed 2147483647，exceed the maxinum of the limit.
经过查询，笔者发现这个是mps服务器的一个请求数据的最大限制
Set the maximum size of a request – MATLAB (mathworks.com)
但是，笔者传入函数的参数，仅仅是一个字符串和几个数值，数据根本没多少，而笔者在函数内部读取了一个图像文件，该文件大小2G，读入了一个22e8的数组里，该数组是一个uint8类型。如果说超出，那只能说是因为22e8>2147483647
因此，笔者怀疑，虽然调用函数的接口数据量很小，但mps毕竟是通过网络端口调用的，可能即便在函数内部也无法传输超过2147483647byte的数据。
至此，笔者觉得应该是mps服务器request size的问题，因此，笔者把接口从mps，切换到了java sdk，采用java直接调用，神奇的是，bug依然存在！！但错误不同了
请求的2147483647*1 （16.9GB）数组超过预设的最大数组大小（15.8GB）。这可能导致matlab无响应。
同时，catch到的warning的信息为
rawsize is 2236607142,xsize is 48034,ysize is 46563.
面对这个bug，笔者陷入了困境，因为笔者的电脑内存是128GB，而笔者创建的数组类型是uint8，因此，创建一个几万*几万的数组是毫无压力的。笔者也在matlab内部测试，建立一个100亿的数组都没什么问题，怎么建立一个22亿的数组会出超过预设最大数值大小的问题呢？此外，根据warning信息，显然，matlab内部已经是成功创建了这个2236607142*1的数组的，2236607142*1的数组都创建成功了，怎么还会报出无法创建2147483647*1的数组呢？
百思不得其解之时，笔者又编译了一个python包，python调用，没问题，执行成功！
这就很奇怪了，考虑到2147483647这个数字的特殊性，这是int类型的最大值。综合分析下，我考虑问题出在了
rawdata = rawdata(1:xsize*ysize*zsize);问题可能出在了xsize*ysize*zsize上，java里面，传给xsize，ysize，zsize的类型是int，传到matlab里还是int，而xisze*ysize*zsize = 2236607142，超过了int的最大值。
至此，问题找到了，但matlab本身的debug机制有点问题，它对错误的定义非常不准确，导致笔者花费了大量的时间去研究这个问题。
笔者解决这个bug的第一个思路是，把传入的xszie,ysize,zsize转为uint64
xsize = uint64(xsize);
ysize = uint64(ysize);
zsize = uint64(zsize);问题解决了，没有bug了，但笔者在执行代码的时候，内存飙升
读写1个2G的文件，居然用了40G的内存！！这也算一个新的bug问题了！
可以单独测试这个bug
a = randi(255,22e8,1,'uint8');
b = a(1:uint64(22e8));执行之后，可以看到，matlab内存会飙升到40G
奇怪吧？
但是，如果把uint64去掉，直接写
a = randi(255,22e8,1,'uint8');
b = a(1:22e8);执行这个代码，内存正常！
个人觉得，这也许是matlab内置机制的一个bug
最后笔者将xsize,ysize,zsize都转换为了double类型
xsize = double(xsize);
ysize = double(ysize);
zsize = double(zsize);至此，问题得到了圆满的解决。
经此一役，笔者得到了几点认识和经验：
1、采用matlab编程时，尽可能使用double类型，少碰其他类型数据
2、涉及到混合编程，函数的参数要统一转换为double类型，可与防止意外的错误
3、matlab sdk的原理，包括mps，其实都是通过java/.net/python调用ctf文件，ctf再被matlab runtime执行，因为，打包sdk的时候，都有这个ctf文件
4、给大家提供一个混合编程bug的调试方法，那就是通过mps的测试服务器进行调试
这里又breakpoints可与选择，调试的时候，记得够上Enable CORS。
