easyexcel百万级数据导入

### 使用 EasyExcel 进行大规模数据导入的最佳实践 在处理百万级数据的高效导入时，`EasyExcel` 是一种轻量级且高效的工具库。它通过流式读取的方式显著降低了内存占用，并提供了灵活的数据解析能力。以下是关于如何利用 `EasyExcel` 实现高性能数据导入的一些最佳实践： #### 1. 流式读取减少内存消耗 为了应对大文件带来的高内存需求，`EasyExcel` 提供了基于事件驱动的监听器机制来实现流式读取。这种方式能够逐行读取 Excel 文件中的数据并立即进行业务逻辑处理，从而有效控制内存使用。 ```java // 定义自定义监听器类继承 AnalysisEventListener<T> public class DemoDataListener extends AnalysisEventListener<DemoData> { @Override public void invoke(DemoData data, AnalysisContext context) { // 单条数据处理逻辑 } @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { // 所有数据解析完成后执行的操作 } } ``` 调用方法如下所示： ```java String fileName = "path/to/your/large_file.xlsx"; EasyExcel.read(fileName, DemoData.class, new DemoDataListener()).sheet().doRead(); ``` 这种方法适用于超大数据集场景，因为它不会一次性加载整个文件到内存中[^2]。 #### 2. 并发处理提升效率 对于特别庞大的数据集，在单线程模式下可能会成为瓶颈。可以通过多线程技术进一步提高吞吐率。具体做法是在监听器内部引入队列缓冲区以及工作线程池来进行异步批量写入数据库或其他存储介质操作。 示例代码片段展示了一个简单的并发模型设计思路： ```java private BlockingQueue<List<DemoData>> queue = new LinkedBlockingDeque<>(); private ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); @Override public void invoke(List<DemoData> datas, AnalysisContext context) { try { queue.put(datas); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); // Restore interrupted status } } @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { shutdownPool(); } private void initWorkerThreads() { IntStream.rangeClosed(1, Runtime.getRuntime().availableProcessors()) .forEach(i -> pool.submit(() -> processBatch())); } private void processBatch() { while (!Thread.interrupted()) { List<DemoData> batch; try { batch = queue.take(); saveToDatabase(batch); // 假设这是保存至DB的方法 } catch (Exception ex) { handleException(ex); } } } ``` 上述方式结合生产者消费者模式实现了更优的时间复杂度表现[^3]。 #### 3. 配置合适的批大小参数 默认情况下，`EasyExcel` 的每批次读取数量为 200 条记录。然而针对不同硬件配置环境或者实际应用场景特点可能需要调整此数值以达到最优效果。过小可能导致频繁切换上下文增加开销；过大则会再次面临较高的瞬态资源压力风险。 设置自定义分页大小可通过重载构造函数完成： ```java new Sheet(1, 1, YourEntityClass.class).setHeadRowNumber(headerRowsCount) .setNeedHead(true/false) .setCustomSheetParser(customParserIfAny); ``` 另外还可以直接修改全局属性文件内的对应键值对达成目的[^4]: ```properties easyexcel.sheet.batch-size=500 ``` --- ### 总结 综上所述，借助于 `EasyExcel` 库所提供的强大功能特性及其灵活性扩展接口，完全可以满足大多数企业级应用领域内涉及海量结构化电子表格文档自动化迁移转换的需求。同时遵循以上提到的各项优化建议，则能够在保障稳定性前提条件下尽可能缩短整体耗时时长。