背景
在处理大规模 Excel 数据导入时,常遇到文件末尾包含汇总行的情况。这类汇总数据不应被导入业务表,但在流式处理模式下,传统的"读取总行数再减N"的方式无法应用。本文介绍一种基于延迟缓冲区的解决方案。
问题分析
传统方案的局限性
方案一:全量加载后过滤
            
            
              java
              
              
            
          
          List<Row> allRows = readAllRows(file);
for (int i = 0; i < allRows.size() - skipEndRows; i++) {
    process(allRows.get(i));
}缺陷:违背流式处理的设计初衷,大文件场景下易导致 OOM。
方案二:直接流式处理
            
            
              java
              
              
            
          
          void invoke(RowData row) {
    // 边读边处理,但无法判断当前行是否为末尾行
}缺陷:在逐行回调模式下,当前行的位置信息不足以判断其是否属于需要跳过的末尾区间。
技术方案
核心思想
采用固定窗口延迟缓冲机制 :维护一个大小为 skipEndRows 的滑动窗口,仅处理窗口溢出的数据,确保末尾 N 行始终保留在缓冲区内,直到文件读取完毕后被自动丢弃。
实现原理
- 使用 LinkedList作为延迟缓冲区
- 每读取一行数据,追加至缓冲区尾部
- 当缓冲区大小超过 skipEndRows时,从队列头部移除一行并提交处理
- 文件读取完成后,缓冲区内剩余的 skipEndRows行数据自动随对象销毁而丢弃
流程示意图
以 skipEndRows = 1 为例,处理包含 5 行数据 + 1 行汇总的文件:
| 阶段 | 触发事件 | delayBuffer 状态 | batchRowData | 操作说明 | 
|---|---|---|---|---|
| 1 | invoke(row1) | [row1] | [] | size=1 ≤ skipEndRows,暂不处理 | 
| 2 | invoke(row2) | [row2] | [row1] | size=2 > 1,移除 row1 加入批次 | 
| 3 | invoke(row3) | [row3] | [row1, row2] | 移除 row2 | 
| 4 | invoke(row4) | [row4] | [row1, row2, row3] | 移除 row3 | 
| 5 | invoke(row5) | [row5] | [row1, ..., row4] | 移除 row4 | 
| 6 | invoke(汇总行) | [汇总] | [..., row5] | 移除 row5,汇总行滞留 | 
| 7 | doAfterAllAnalysed() | [汇总] | [] | 处理剩余批次,不处理缓冲区 | 
| 8 | GC 回收 | null | - | 缓冲区对象销毁,汇总行丢弃 | 
代码实现
抽象基类核心逻辑
            
            
              java
              
              
            
          
          protected void processExcelFileStreaming(Path filePath, int batchSize, 
                                        BiConsumer<Map<Integer, String>, List<Map<Integer, String>>> batchProcessor) throws Exception {
    
    final Map<Integer, String> headerRowMap = new HashMap<>();
    final List<Map<Integer, String>> batchRowData = new ArrayList<>(batchSize);
    final int skipEndRows = skipEndRowCount();
    final LinkedList<Map<Integer, String>> delayBuffer = new LinkedList<>();
    
    EasyExcel.read(filePath.toFile(), new AnalysisEventListener<Map<Integer, Object>>() {
        
        @Override
        public void invoke(Map<Integer, Object> data, AnalysisContext context) {
            // 省略:表头解析、空行过滤等预处理逻辑
            
            Map<Integer, String> rowData = convertToStringMap(data);
            
            // 延迟缓冲机制:入队
            delayBuffer.add(rowData);
            
            // 当缓冲区溢出时,出队并提交处理
            if (delayBuffer.size() > skipEndRows) {
                Map<Integer, String> eligibleRow = delayBuffer.removeFirst();
                batchRowData.add(eligibleRow);
                
                // 批次满时触发回调
                if (batchRowData.size() >= batchSize) {
                    batchProcessor.accept(headerRowMap, new ArrayList<>(batchRowData));
                    batchRowData.clear();
                }
            }
        }
        
        @Override
        public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
            // 处理批次尾部数据
            if (!batchRowData.isEmpty()) {
                batchProcessor.accept(headerRowMap, new ArrayList<>(batchRowData));
                batchRowData.clear();
            }
            // 关键:delayBuffer 内的 skipEndRows 行数据在此被隐式丢弃
        }
    }).sheet(getTargetSheetIndex()).headRowNumber(0).doRead();
}模板方法设计
            
            
              java
              
              
            
          
          public abstract class AbstractBaseExcelParser {
    
    /**
     * 钩子方法:返回需跳过的末尾行数
     * 子类可覆写以适配不同业务场景
     */
    protected int skipEndRowCount() {
        return 0;  // 默认不跳过
    }
}
@Component
public class FinancialStatementParser extends AbstractBaseExcelParser {
    
    @Override
    protected int skipEndRowCount() {
        return 1;  // 跳过汇总行
    }
}技术细节
EasyExcel 回调时机分析
doAfterAllAnalysed() 的触发条件:
EasyExcel 内部实现伪代码:
            
            
              java
              
              
            
          
          public void doRead() {
    int totalRows = sheet.getLastRowNum();  // Excel 内部元数据记录总行数
    
    for (int i = 0; i <= totalRows; i++) {
        Row row = sheet.getRow(i);
        listener.invoke(parseRow(row), context);
    }
    
    // 循环结束后触发
    listener.doAfterAllAnalysed(context);
}Excel 文件结构说明:
.xlsx 文件本质是 ZIP 压缩包,其中 xl/worksheets/sheet1.xml 包含元数据:
            
            
              xml
              
              
            
          
          <worksheet>
    <dimension ref="A1:C1001"/>  <!-- 数据范围元信息 -->
    <sheetData>
        <row r="1">...</row>
        <!-- ... -->
        <row r="1001">...</row>
    </sheetData>
</worksheet>EasyExcel 解析 <dimension> 标签即可获知总行数,从而判断读取结束时机。
方案总结
优势
- 内存可控 :占用量仅为 O(batchSize + skipEndRows),与文件大小无关
- 逻辑清晰:核心实现仅 3 行代码,可读性强
- 扩展性好:通过模板方法模式支持子类灵活配置跳过行数
适用场景
- 大规模 Excel 数据导入
- 文件末尾包含汇总/统计行
- 内存受限环境
- 需要边读边处理的流式场景