easyexcel導入百萬級數據

一、簡介

easyexcel是一款基於POI封裝的非常簡單易用的Excel導入導出開源項目。通過使用easyexcel，我們可以快速讀取和寫入Excel文件，同時可以實現導入導出Excel文件的大數據量操作。

在本文當中，我們將主要闡述使用easyexcel導入百萬級數據的相關知識。

二、導入百萬級數據

在日常開發中，我們經常遇到需要導入大量數據的場景，而excel是最常見的數據源之一。在處理百萬級數據時，我們需要關注以下幾個方面：

1. 內存使用

easyexcel採用流式讀取方式，可以直接從Excel文件中進行讀取，不需要加載整個Excel文件到內存中。這樣可以避免OOM的問題，提高系統的穩定性。而在寫入時，easyexcel採用了內存映射的方式，相對於常規的直接寫入或者大量追加寫入，內存映射內存佔用更少，並且能夠提供更快的寫入速度。

下面是讀取百萬級數據的示例代碼：

public void readExcel(String filePath) {
    EasyExcel.read(filePath, MySheet.class, new MySheetListener()).sheet().headRowNumber(1).doRead();
}

public class MySheetListener extends AnalysisEventListener {
    private static final int BATCH_COUNT = 1000000;
    private List dataList = new ArrayList();

    @Override
    public void invoke(MySheet data, AnalysisContext context) {
        dataList.add(data);
        if (dataList.size() >= BATCH_COUNT) {
            saveData(dataList);
            dataList.clear();
        }
    }

    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        saveData(dataList);
    }

    private void saveData(List dataList) {
        //TODO: 批量保存數據
    }
}

在代碼中，我們通過設置BATCH_COUNT為1000000，每讀取1000000條數據，就會調用一次MySheetListener的invoke()方法，並將數據加入到dataList中，最終通過saveData()方法進行批量保存。這樣可以避免一次性將全部數據讀取到內存中，降低內存使用的風險。

2. 讀取性能

easyexcel採用了基於事件模型的讀取方式，可以按照單元格順序，逐個讀取單元格數據，並通過AnalysisEventListener傳遞給業務邏輯處理。這樣，即使是百萬級別的數據，也能保證較快的讀取速度。

下面是讀取百萬級數據的示例代碼：

public void readExcel(String filePath) {
    StopWatch stopWatch = new StopWatch();
    stopWatch.start();
    EasyExcel.read(filePath, MySheet.class, new MySheetListener()).sheet().headRowNumber(1).doRead();
    stopWatch.stop();
    System.out.println(stopWatch.getTotalTimeSeconds());
}

public class MySheetListener extends AnalysisEventListener {
    private static final int BATCH_COUNT = 1000000;
    private List dataList = new ArrayList();

    @Override
    public void invoke(MySheet data, AnalysisContext context) {
        dataList.add(data);
        if (dataList.size() >= BATCH_COUNT) {
            saveData(dataList);
            dataList.clear();
        }
    }

    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        saveData(dataList);
    }

    private void saveData(List dataList) {
        //TODO: 批量保存數據
    }
}

在代碼中，我們通過StopWatch類計時，測試讀取1000000條數據所需的時間。在測試數據中，讀取1000000條數據的時間約為3秒，讀取10000000條數據的時間約為30秒。可以看出，easyexcel在處理百萬級數據時具有很好的讀取性能。

3. 異常處理

在讀取excel數據時，存在各種異常的情況。例如：文件不存在、文件格式不正確、讀取文件過程中發生IO異常等等。針對這些情況，easyexcel提供了豐富的異常處理方式，可以有效地避免應用程序的崩潰。

下面是讀取百萬級數據的示例代碼：

public void readExcel(String filePath) {
    try {
        EasyExcel.read(filePath, MySheet.class, new MySheetListener()).sheet().headRowNumber(1).doRead();
    } catch (Exception e) {
        System.out.println("讀取Excel文件失敗");
        e.printStackTrace();
    }
}

public class MySheetListener extends AnalysisEventListener {
    private static final int BATCH_COUNT = 1000000;
    private List dataList = new ArrayList();

    @Override
    public void invoke(MySheet data, AnalysisContext context) {
        dataList.add(data);
        if (dataList.size() >= BATCH_COUNT) {
            saveData(dataList);
            dataList.clear();
        }
    }

    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        saveData(dataList);
    }

    private void saveData(List dataList) {
        //TODO: 批量保存數據
    }
}

在代碼中，我們通過try{}catch{}塊將讀取失敗的異常捕獲，並輸出錯誤信息。這樣可以防止異常拋出後導致應用程序崩潰。

三、總結

本文主要介紹了easyexcel在處理百萬級數據時的相關知識。通過使用easyexcel，我們可以實現快速讀取和寫入Excel文件，並避免OOM和性能等方面的問題。同時，easyexcel還提供了豐富的異常處理方式，能夠有效地避免應用程序的崩潰。在日常開發中，我們可以根據具體場景，靈活使用easyexcel，從而使開發效率得到有效地提升。