EasyExcel处理Mysql百万数据的导入导出案例，秒级效率，拿来即用！

一、写在开头

今天终于更新新专栏 《EfficientFarm》 的第二篇博文啦，本文主要来记录一下对于EasyExcel的高效应用，包括对MySQL数据库百万级数据量的导入与导出操作，以及性能的优化（争取做到秒级性能！）。

二、如何做技术选型

其实在市面上我们有很多常用的excel操作依赖库，除了EasyExcel之外，还有EasyPOI、JXL、JXLS等等，他们各有千秋，依赖重点不同，我们在做技术选型的时候，要根据自己的需求去做针对性选择，下面我们列举了这几种常见技术的特点对比

技术方案	优点	缺点
EasyExcel	简单易用，API设计友好；高效处理大量数据；支持自定义样式和格式化器等功能	不支持老版本 Excel 文件 (如 xls 格式)
POI	Apache开源项目，稳定性高，EasyPOI基于它开发的，特点类似，进行了功能增强，这里不单独列举；支持多种格式（XLS、XLSX等）；可以读写复杂表格（如带有合并单元格或图表的表格）	API使用较为繁琐；对于大数据量可能会存在性能问题
Jxls	具备良好的模板引擎机制，支持通过模板文件生成 Excel 表格；提供了可视化设计器来快速创建报告模板	性能相对其他两个方案稍弱一些；模板与代码耦合度较高。

而本文中主要针对的是大数据量的导入与导出，因此，我们果断的选择了EasyExcel技术进行实现。

三、应用场景模拟

假设我们在开发中接到了一个需求要求我们做一个功能：

1、导出商城中所有的用户信息，由于用户规模达到了百万级，导出等待时间不可太长

2、允许通过规定的excel模板进行百万级用户信息的初始化（系统迁移时会发生）。

拿到这个需求后，经过技术选型EasyExcel后，我们在心里有个大概的构想了，大概可以分三个内容："模板下载"、"上传数据"、"下载数据"。

想好这些后，我们就可以开整了！✊✊✊

四、数据准备

在数据准备阶段，我们应该做如下几点：

1. 在数据库中创建一个用户信息表User；

sql 复制代码

-- 如果存在表先删除
drop table if exists `user`;
--建表语句
CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` varchar(100) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '员工姓名',
  `phone_num` varchar(20) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '联系方式',
  `address` varchar(200) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '住址',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

2. 准备一个用户信息导入的初始化模板；

3. 模拟创造百万数据量在User表中；

这一点其实有2种方案，第一种就是在创造好的模板文件xlsx中，手工造出100万的数据，xlsx单个sheet页最大可创建104万行数据，刚刚好满足，如果用xls单个sheet还不可以，这种肯定相对麻烦，并且100万的数据有几十M，打开就已经很慢了；

另外一种方案，可以通过存储过程向MySQL中加入100w条数据，不过性能也不好，毕竟数据量太大，自己斟酌吧，sql贴出来（性能不好的电脑，不建议这么干，容易把软件跑崩）：

sql 复制代码

DELIMITER //
drop procedure IF EXISTS InsertTestData;
CREATE PROCEDURE InsertTestData()
BEGIN
    DECLARE counter INT DEFAULT 1;

    WHILE counter < 1000000 DO
            INSERT INTO user (id, name, phone_num, address) VALUES
        (counter, CONCAT('name_', counter), CONCAT('phone_', counter), CONCAT('add_',counter)) ; 
            SET counter = counter + 1;
        END WHILE;
END //
DELIMITER;

-- 调用存储过程插入数据
CALL InsertTestData();

五、SpringBoot中配置EasyExcel

5.1 pom.xml中引入依赖

本次代码中一共用到了如下这些依赖，很多小伙伴本地若已经引入了，可以忽略！

xml 复制代码

<!--lombok依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>
<!--MyBatis Plus依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>3.4.0</version>
</dependency>
<!--easyexcel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easyexcel</artifactId>
    <version>3.3.4</version>
</dependency>
<!-- hutool -->
<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-all</artifactId>
    <version>5.8.25</version>
</dependency>

5.2 创建实体类

java 复制代码

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ColumnWidth(25)
public class User {
    /**
     * 主键
     *
     * @mbg.generated
     */
    @ExcelProperty("id")
    private Integer id;

    /**
     * 员工姓名
     *
     * @mbg.generated
     */
    @ExcelProperty("姓名")
    private String name;

    /**
     * 联系方式
     *
     * @mbg.generated
     */
    @ExcelProperty("联系方式")
    private String phoneNum;

    /**
     * 住址
     *
     * @mbg.generated
     */
    @ExcelProperty("联系地址")
    private String address;
    
}

【注解说明】

@ExcelProperty：声明列名。
@ColumnWidth：设置列宽。也可以直接作用在类上。统一每一列的宽度

5.3 创建数据关系映射

UserMapper 文件

java 复制代码

//*注：这里面继承了mybatis-plus的BaseMapper接口，供后面进行分页查询使用。*
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    int deleteByPrimaryKey(Integer id);

    int insertAll(User record);

    void insertSelective(@Param("list") List<User> list);

    User selectByPrimaryKey(Integer id);

    int updateByPrimaryKeySelective(User record);

    int updateByPrimaryKey(User record);
    Integer countNum();
}

UserMapper .xml文件

xml 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="org.javaboy.vhr.mapper.UserMapper">
  <resultMap id="BaseResultMap" type="org.javaboy.vhr.pojo.User">
    <id column="id" jdbcType="INTEGER" property="id" />
    <result column="name" jdbcType="VARCHAR" property="name" />
    <result column="phone_num" jdbcType="VARCHAR" property="phoneNum" />
    <result column="address" jdbcType="VARCHAR" property="address" />
  </resultMap>
  <sql id="Base_Column_List">
    id, name, phone_num, address
  </sql>
  <select id="selectByPrimaryKey" parameterType="java.lang.Integer" resultMap="BaseResultMap">
    select 
    <include refid="Base_Column_List" />
    from user
    where id = #{id,jdbcType=INTEGER}
  </select>
  <select id="countNum" resultType="java.lang.Integer">
    select count(*) from user
  </select>
  <delete id="deleteByPrimaryKey" parameterType="java.lang.Integer">
    delete from user
    where id = #{id,jdbcType=INTEGER}
  </delete>
  <insert id="insertAll" keyColumn="id" keyProperty="id" parameterType="org.javaboy.vhr.pojo.User" useGeneratedKeys="true">
    insert into user (name, phone_num, address
      )
    values (#{name,jdbcType=VARCHAR}, #{phoneNum,jdbcType=VARCHAR}, #{address,jdbcType=VARCHAR}
      )
  </insert>
  <insert id="insertSelective" parameterType="org.javaboy.vhr.pojo.User">
    insert into user
    (id,name, phone_num, address
      )
    values
    <foreach collection="list" item="item" separator=",">
        (#{item.id},#{item.name},#{item.phoneNum},#{item.address})
    </foreach>
  </insert>
  <update id="updateByPrimaryKeySelective" parameterType="org.javaboy.vhr.pojo.User">
    update user
    <set>
      <if test="name != null">
        name = #{name,jdbcType=VARCHAR},
      </if>
      <if test="phoneNum != null">
        phone_num = #{phoneNum,jdbcType=VARCHAR},
      </if>
      <if test="address != null">
        address = #{address,jdbcType=VARCHAR},
      </if>
    </set>
    where id = #{id,jdbcType=INTEGER}
  </update>
  <update id="updateByPrimaryKey" parameterType="org.javaboy.vhr.pojo.User">
    update user
    set name = #{name,jdbcType=VARCHAR},
      phone_num = #{phoneNum,jdbcType=VARCHAR},
      address = #{address,jdbcType=VARCHAR}
    where id = #{id,jdbcType=INTEGER}
  </update>
</mapper>

六、前端设计

前端页面采用Vue框架实现，咱们就按照上文中构想的那三点来设计就行，可以简单点实现，如果想要更加炫酷的前端样式，比如导入的文件格式校验，数据量提示等等，可以自行网上学习哈。

javascript 复制代码

<template>
    <el-card>
        <div>
            <!--导入数据-->
            <el-upload
                    :show-file-list="false"
                    :before-upload="beforeUpload"
                    :on-success="onSuccess"
                    :on-error="onError"
                    :disabled="importDataDisabled"
                    style="display: inline-flex;margin-right: 8px"
                    action="/employee/excel/import">
                <!--导入数据-->
                <el-button :disabled="importDataDisabled" type="success" :icon="importDataBtnIcon">
                    {{importDataBtnText}}
                </el-button>
            </el-upload>
            <el-button type="success" @click="exportEasyExcel" icon="el-icon-download">
                导出数据
            </el-button>
            <el-button type="success" @click="exportExcelTemplate" icon="el-icon-download">
                导出模板
            </el-button>
        </div>
    </el-card>

</template>

<script>
    import {Message} from 'element-ui';
    export default {
        name: "Export",
        data() {
            return {
                importDataBtnText: '导入数据',
                importDataBtnIcon: 'el-icon-upload2',
                importDataDisabled: false,
            }
        },
        methods: {
            onError(res) {
                this.importDataBtnText = '导入数据';
                this.importDataBtnIcon = 'el-icon-upload2';
                this.importDataDisabled = false;
                console.log(res);
            },
            onSuccess(res) {
                this.importDataBtnText = '导入数据';
                this.importDataBtnIcon = 'el-icon-upload2';
                this.importDataDisabled = false;
                console.log(res.msg);
                if (res.msg == '文件导入成功'){
                    Message.success("文件导入完成")
                }
               // this.initEmps();

            },
            beforeUpload() {
                this.importDataBtnText = '正在导入';
                this.importDataBtnIcon = 'el-icon-loading';
                this.importDataDisabled = true;
            },
            exportEasyExcel() {
                window.open('/employee/excel/easyexcelexport', '_parent');
            },
            exportExcelTemplate(){
                window.open('/employee/excel/exporttemplate', '_parent');
            }
        }
    }

</script>

<style scoped>

</style>

效果如下：

七、导入导出实现

7.1 模板下载

1️⃣ 将准备好的用户信息模板.xlsx文件放入resource对应路径下。

2️⃣ 构建一个控制器类，用以接收导出模板、导入数据、导出数据的请求。

java 复制代码

@RestController
@RequestMapping("/employee/excel")
@AllArgsConstructor
@Slf4j
public class EasyExcellController {
/**
     * 下载用户信息模板
     * @param response
     */
    @RequestMapping("/exporttemplate")
    public void downloadTemplate(HttpServletResponse response){
        try {
            //设置文件名
            InputStream inputStream = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("template/用户信息模板.xlsx");
            //设置头文件,注意文件名若为中文，使用encode进行处理
            response.setHeader("Content-disposition", "attachment;fileName=" +  java.net.URLEncoder.encode("用户信息模板.xlsx", "UTF-8"));
            //设置文件传输类型与编码
            response.setContentType("application/vnd.ms-excel;charset=UTF-8");
            OutputStream outputStream = response.getOutputStream();
            byte[] bytes = new byte[2048];
            int len;
            while((len = inputStream.read(bytes)) != -1){
                outputStream.write(bytes,0,len);
            }
            outputStream.flush();
            outputStream.close();
            inputStream.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

这部分代码中需要注意的是，如果你的模板是中文名字，需要加上java.net.URLEncoder.encode("用户信息模板.xlsx", "UTF-8")解决乱码问题。

7.2 导入数据

1️⃣ 在EasyExcellController类中增加导入数据的请求处理方法；

java 复制代码

	@Autowired
	EasyExcelServiceImpl easyExcel;
	
 /**
 * 导入百万excel文件
  * @param file
  * @return
  */
 @RequestMapping("/import")
 public RespBean easyExcelImport(MultipartFile file){
     if(file.isEmpty()){
         return RespBean.error("文件不可为空");
     }
     easyExcel.easyExcelImport(file);
     return RespBean.ok("文件导入成功");
 }

代码中的RespBean是自己定义的一个响应工具类。

java 复制代码

public class RespBean {
    private Integer status;
    private String msg;
    private Object obj;

    public static RespBean build() {
        return new RespBean();
    }

    public static RespBean ok(String msg) {
        return new RespBean(200, msg, null);
    }

    public static RespBean ok(String msg, Object obj) {
        return new RespBean(200, msg, obj);
    }

    public static RespBean error(String msg) {
        return new RespBean(500, msg, null);
    }

    public static RespBean error(String msg, Object obj) {
        return new RespBean(500, msg, obj);
    }

    private RespBean() {
    }

    private RespBean(Integer status, String msg, Object obj) {
        this.status = status;
        this.msg = msg;
        this.obj = obj;
    }

    public Integer getStatus() {
        return status;
    }

    public RespBean setStatus(Integer status) {
        this.status = status;
        return this;
    }

    public String getMsg() {
        return msg;
    }

    public RespBean setMsg(String msg) {
        this.msg = msg;
        return this;
    }

    public Object getObj() {
        return obj;
    }

    public RespBean setObj(Object obj) {
        this.obj = obj;
        return this;
    }
}

2️⃣ 在控制器中引入的easyExcel.easyExcelImport(file)方法中进行导入逻辑的实现。

java 复制代码

@Service
@Slf4j
@AllArgsConstructor
public class EasyExcelServiceImpl implements EasyExcelService {

    private final ApplicationContext applicationContext;
    /**
     * excle文件导入实现
     * @param file
     */
    @Override
    public void easyExcelImport(MultipartFile file) {
        try {
            long beginTime = System.currentTimeMillis();
            //加载文件读取监听器
            EasyExcelImportHandler listener = applicationContext.getBean(EasyExcelImportHandler.class);
            //easyexcel的read方法进行数据读取
            EasyExcel.read(file.getInputStream(), User.class,listener).sheet().doRead();
            log.info("读取文件耗时：{}秒",(System.currentTimeMillis() - beginTime)/1000);
        } catch (IOException e) {
            log.error("导入异常", e.getMessage(), e);
        }
    }
}

这部分代码的核心是文件读取监听器：EasyExcelImportHandler。

3️⃣ 构建文件读取监听器

java 复制代码

@Slf4j
@Service
public class EasyExcelImportHandler implements ReadListener<User> {
    /*成功数据*/
    private final CopyOnWriteArrayList<User> successList = new CopyOnWriteArrayList<>();
    /*单次处理条数*/
    private final static int BATCH_COUNT = 20000;
    @Resource
    private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
    @Resource
    private UserMapper userMapper;



    @Override
    public void invoke(User user, AnalysisContext analysisContext) {
        if(StringUtils.isNotBlank(user.getName())){
            successList.add(user);
            return;
        }
        if(successList.size() >= BATCH_COUNT){
            log.info("读取数据：{}", successList.size());
            saveData();
        }

    }

    /**
     * 采用多线程读取数据
     */
    private void saveData() {
        List<List<User>> lists = ListUtil.split(successList, 20000);
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(lists.size());
        for (List<User> list : lists) {
            threadPoolExecutor.execute(()->{
                try {
                    userMapper.insertSelective(list.stream().map(o -> {
                        User user = new User();
                        user.setName(o.getName());
                        user.setId(o.getId());
                        user.setPhoneNum(o.getPhoneNum());
                        user.setAddress(o.getAddress());
                        return user;
                    }).collect(Collectors.toList()));
                } catch (Exception e) {
                    log.error("启动线程失败,e:{}", e.getMessage(), e);
                } finally {
                    //执行完一个线程减1,直到执行完
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        }
        // 等待所有线程执行完
        try {
            countDownLatch.await();
        } catch (Exception e) {
            log.error("等待所有线程执行完异常,e:{}", e.getMessage(), e);
        }
        // 提前将不再使用的集合清空，释放资源
        successList.clear();
        lists.clear();
    }

    /**
     * 所有数据读取完成之后调用
     * @param analysisContext
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
        //读取剩余数据
        if(CollectionUtils.isNotEmpty(successList)){
            log.info("读取数据：{}条",successList.size());
            saveData();
        }
    }
}

在这部分代码中我们需要注意两个问题，第一个是多线程，第二个是EasyExcel提供的ReadListener监听器。

第一个，由于我们在代码里采用了多线程导入，因此我们需要配置一个合理的线程池，以提高导入效率。

java 复制代码

@Configuration
public class EasyExcelThreadPoolExecutor {

    @Bean(name = "threadPoolExecutor")
    public ThreadPoolExecutor easyExcelStudentImportThreadPool() {
        // 系统可用处理器的虚拟机数量
        int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        return new ThreadPoolExecutor(processors + 1,
                processors * 2 + 1,
                10 * 60,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(1000000));
    }
}

第二个，对于ReadListener，我们需要搞清楚它提供的方法的作用。

invoke()：读取表格内容，每一条数据解析都会来调用；
doAfterAllAnalysed()：所有数据解析完成了调用；
invokeHead() ：读取标题，里面实现在读完标题后会回调，本篇文章中未使用到；
onException()：转换异常获取其他异常下会调用本接口。抛出异常则停止读取。如果这里不抛出异常则继续读取下一行，本篇文章中未使用到。

4️⃣ 导入100万数据量耗时测试

在做导入测试前，由于100万数据量的excel文件很大，所以我们要在application.yml文件中进行最大可上传文件的配置：

yaml 复制代码

spring:
 servlet:
    multipart:
      max-file-size: 128MB        # 设置单个文件最大大小为10MB
      max-request-size: 128MB    # 设置多个文件大小为100MB

对100万数据进行多次导入测试，所损耗时间大概在500秒左右，8分多钟，这对于我们来说肯定无法接受，所以我们在后面针对这种导入进行彻底优化！

7.3 导出数据

1️⃣ 在EasyExcellController类中增加导出数据的请求处理方法；

java 复制代码

/**
     * 导出百万excel文件
     * @param response
     */
    @RequestMapping("/easyexcelexport")
    public void easyExcelExport(HttpServletResponse response){
        try {
            //设置内容类型
            response.setContentType("text/csv");
            //设置响应编码
            response.setCharacterEncoding("utf-8");
            //设置文件名的编码格式,防止文件名乱码
            String fileName = URLEncoder.encode("用户信息", "UTF-8");
            //固定写法,设置响应头
            response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename="+ fileName + ".xlsx");
            Integer total = userMapper.countNum();
            if (total == 0) {
                log.info("查询无数据");
                return;
            }
            //指定用哪个class进行写出
            ExcelWriter build = EasyExcel.write(response.getOutputStream(), User.class).build();
            //设置一个sheet页存储所有导出数据
            WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet("sheet").build();
            long pageSize = 10000;
            long pages = total / pageSize;
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            //数据量只有一页时直接写出
            if(pages < 1){
                List<User> users = userMapper.selectList(null);
                build.write(users, writeSheet);
            }
            //大数据量时，进行分页查询写入
            for (int i = 0; i <= pages; i++) {
                Page<User> page = new Page<>();
                page.setCurrent(i + 1);
                page.setSize(pageSize);
                Page<User> userPage = userMapper.selectPage(page, null);
                build.write(userPage.getRecords(), writeSheet);
            }
            build.finish();
            log.info("导出耗时/ms:"+(System.currentTimeMillis()-startTime)+",导出数据总条数："+total);
        } catch (Exception e) {
            log.error("easyExcel导出失败，e:{}",e.getMessage(),e);
        }
    }

由于数据量比较大，我们在这里采用分页查询，写入到一个sheet中，如果导出到xls格式的文件中，需要写入到多个sheet中，这种可能会慢一点。

且在Mybatis-Plus中使用分页的话，需要增加一个分页插件的配置

java 复制代码

@Configuration
public class MybatisPlusPageConfig {
    /**
     * 新版分页插件配置
     */
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        mybatisPlusInterceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor());
        return mybatisPlusInterceptor;
    }
}

2️⃣ 百万数据量导出测试

经过多次测试发现，100万数据量平均导出耗时在40秒左右，在可以接受的范围内！

八、总结

以上就是SpringBoot项目下，通过阿里开源的EasyExcel技术进行百万级数据的导入与导出，不过针对百万数据量的导入，时间在分钟级别，这很明显不够优秀，但考虑到本文的篇幅已经很长了，我们在下一篇文章针对导入进行性能优化，敬请期待！

九、结尾彩蛋

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