封装了一个Excel导入加校验的工具，同事们用了都说好

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最近太忙了，刚刚到家赶紧抽空赶一篇，不知道能不能帮到你。

最近在做Excel导入功能，产品要求对导入数据先进行校验然后再入库。于是简单封装了一个工具，结果兄弟们用了都说好，今天就把思路分享出来。

easyexcel 库

我们都知道POI是Java操作Excel的基础库。为了通用性并没有做定制，而且还有一些局限性。经过一番调研决定采用二次封装库easyexcel来进行业务开发。

<dependency> 
    <groupId>com.alibaba</groupId> 
    <artifactId>easyexcel</artifactId> 
    <version>${easyexcel.version}</version> 
</dependency> 

easyexcel将读取Excel的生命周期抽象为了几个阶段，方便我们在各个阶段注入你想要实现的逻辑。这几个阶段包含在ReadListener接口中

public interface ReadListener<T> extends Listener { 
    /** 
     * 当任何一个侦听器执行错误报告时，所有侦听器都将接收此方法。 如果在此处引发异常，则整个读取将终止。 
     * 这里是处理读取excel异常的 
     * 
     * @param exception 
     * @param context 
     * @throws Exception 
     */ 
    void onException(Exception exception, AnalysisContext context) throws Exception; 
 
    /** 
     * 读取每行excel表头时会执行此方法 
     * 
     * @param headMap 
     * @param context 
     */ 
    void invokeHead(Map<Integer, CellData> headMap, AnalysisContext context); 
 
    /** 
     * 读取每行数据的时候回执行此方法  
     * 
     * @param data 
     *            one row value. Is is same as {@link AnalysisContext#readRowHolder()} 
     * @param context 
     *            analysis context 
     */ 
    void invoke(T data, AnalysisContext context); 
 
    /** 
     * 如果有额外的单元格信息返回就用此方法处理 
     * 
     * @param extra 
     *            extra information 
     * @param context 
     *            analysis context 
     */ 
    void extra(CellExtra extra, AnalysisContext context); 
 
    /** 
     * 在整个excel sheet解析完毕后执行的逻辑。 
     * 
     * @param context 
     */ 
    void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context); 
 
    /** 
     * 用来控制是否读取下一行的策略 
     * 
     * @param context 
     * @return 
     */ 
    boolean hasNext(AnalysisContext context); 
} 

其抽象实现AnalysisEventListener提供更加符合需要的抽象，我会进一步实现这个抽象来实现Excel的导入和校验。

在你了解一个框架的抽象接口后，尽量要去看一下它有没有能满足你需要的实现。

另外这里要多说一点，接口中的AnalysisContext包含了很多有用的上下文元信息，比如 当前行、当前的配置策略、excel整体结构等信息，你可以在需要的时候调用这些信息。

JSR303校验

最开始自己写了一个抽象的校验工具，最后发现每一个字段都要编写其具体的校验逻辑，如果一个Excel的字段量爆炸，这对开发来说就可能是噩梦。这使我想到了业界已经有的规范-JSR303校验规范，它将数据模型(Model)和校验(Validation)各自抽象，非常灵活，而且工作量明显降低。我们只需要找到和esayexcel生命周期结合的地方就行了。我们只需要引入以下依赖就能在Spring Boot项目中集成JSR303校验：

<dependency> 
    <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
    <artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId> 
</dependency> 

关于JSR303相关的教程可以查看我这一篇文章。

实现过程

我们可以在解析每个字段的时候校验，这对应ReadListener的invoke(T data, AnalysisContext context)方法，这种方式可以实现当字段校验触发约束时就停止excel解析的策略;另一种可以在Excel解析完毕后执行校验，对应doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context)。这里以第二种为例我们来实现一下。

我们在编写代码时，尽量职责单一，一个类或者一个方法尽量只干一个事，这样让自己的代码足够清晰。

编写校验处理类

这里我把解析和校验分开实现，先编写JSR303校验工具。这里假设已经有了校验器javax.validation.Validator的实现，稍后我会讲这个实现从哪里注入。

import cn.felord.validate.Excel; 
import lombok.AllArgsConstructor; 
import org.springframework.util.StringUtils; 
 
import javax.validation.ConstraintViolation; 
import javax.validation.Validator; 
import java.util.*; 
import java.util.stream.Collectors; 
 
/** 
 *  excel 校验工具 
 * 
 * @param <T> the type parameter 
 * @author felord.cn 
 * @since 2021 /4/14 14:14 
 */ 
@AllArgsConstructor 
public class ExcelValidator<T> { 
 
    private final Validator validator; 
    private final Integer beginIndex; 
 
 
    /** 
     *  集合校验 
     * 
     * @param data 待校验的集合 
     * @return list 
     */ 
    public List<String> validate(Collection<T> data) { 
        int index = beginIndex + 1; 
        List<String> messages = new ArrayList<>(); 
        for (T datum : data) { 
            String validated = this.doValidate(index, datum); 
            if (StringUtils.hasText(validated)) { 
                messages.add(validated); 
            } 
            index++; 
        } 
        return messages; 
    } 
     
    /** 
     * 这里是校验的根本方法 
     * 
     * @param index 本条数据所在的行号 
     * @param data 待校验的某条数据 
     * @return 对数据的校验异常进行提示，如果有触发校验规则的会封装提示信息。 
     */ 
    private String doValidate(int index, T data) { 
        // 这里使用了JSR303的的校验器，同时使用了分组校验，Excel为分组标识 
        Set<ConstraintViolation<T>> validate = validator.validate(data, Excel.class); 
        return validate.size()>0 ? "第" + index + 
                "行，触发约束：" + validate.stream() 
                .map(ConstraintViolation::getMessage) 
                .collect(Collectors.joining(",")): ""; 
    } 
} 

上面就是整个校验的逻辑，如果校验通过不提示任何信息，如果校验不通过把校验的约束信息封装返回。这里的Validator是从哪里来的呢?当Spring Boot集成了JSR303会有一个Validator实现被自动注入Spring IoC，我们可以利用它。

实现AnalysisEventListener

这个完全是easyexcel的功能了，我们只需要实现最开始提到的Excel抽象解析监听器接口AnalysisEventListener，并将解析字段加入集合，等完全解析完毕后再进行校验。这里如果校验不通过就会抛出携带校验信息的异常，异常经过处理返回前端提示。

切记：AnalysisEventListener的实现不能注入Spring IoC。

import cn.hutool.json.JSONUtil; 
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext; 
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener; 
import cn.felord.exception.ServiceException; 
import org.springframework.util.CollectionUtils; 
 
import java.util.ArrayList; 
import java.util.Collection; 
import java.util.List; 
import java.util.function.Consumer; 
 
/** 
 * 该类不可被Spring托管 
 * 
 * @param <T> the type parameter 
 * @author felord.cn 
 * @since 2021 /4/14 14:19 
 */ 
public class JdbcEventListener<T> extends AnalysisEventListener<T> { 
    /** 
     * Excel总条数阈值 
     */ 
    private static final Integer MAX_SIZE = 10000; 
    /** 
     * 校验工具 
     */ 
    private final ExcelValidator<T> excelValidator; 
    /** 
     * 如果校验通过消费解析得到的excel数据 
     */ 
    private final Consumer<Collection<T>> batchConsumer; 
    /** 
     * 解析数据的临时存储容器 
     */ 
    private final List<T> list = new ArrayList<>(); 
 
    /** 
     * Instantiates a new Jdbc event listener. 
     * 
     * @param excelValidator Excel校验工具 
     * @param batchConsumer  Excel解析结果批量消费工具，可实现为写入数据库等消费操作 
     */ 
    public JdbcEventListener(ExcelValidator<T> excelValidator, Consumer<Collection<T>> batchConsumer) { 
        this.excelValidator = excelValidator; 
        this.batchConsumer = batchConsumer; 
    } 
 
    @Override 
    public void onException(Exception exception, AnalysisContext context) throws Exception { 
        list.clear(); 
        throw exception; 
    } 
 
    @Override 
    public void invoke(T data, AnalysisContext context) { 
        // 如果没有超过阈值就把解析的excel字段加入集合 
        if (list.size() >= MAX_SIZE) { 
            throw new ServiceException("单次上传条数不得超过：" + MAX_SIZE); 
        } 
        list.add(data); 
    } 
 
    @Override 
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { 
        //全部解析完毕后 对集合进行校验并消费 
        if (!CollectionUtils.isEmpty(this.list)) { 
            List<String> validated = this.excelValidator.validate(this.list); 
            if (CollectionUtils.isEmpty(validated)) { 
                this.batchConsumer.accept(this.list); 
            } else { 
                throw new ServiceException(JSONUtil.toJsonStr(validated)); 
            } 
        } 
    } 
} 

封装最终的工具

这里参考esayexcel的文档封装成一个通用的Excel读取工具

import com.alibaba.excel.EasyExcel; 
import lombok.AllArgsConstructor; 
import lombok.Data; 
 
import javax.validation.Validator; 
import java.io.InputStream; 
import java.util.Collection; 
import java.util.function.Consumer; 
 
/** 
 * excel读取工具 
 * 
 * @author felord.cn 
 * @since 2021 /4/14 15:10 
 */ 
@AllArgsConstructor 
public class ExcelReader { 
    private final Validator validator; 
 
    /** 
     * Read Excel. 
     * 
     * @param <T>  the type parameter 
     * @param meta the meta 
     */ 
    public <T> void read(Meta<T> meta) { 
        ExcelValidator<T> excelValidator = new ExcelValidator<>(validator, meta.headRowNumber); 
        JdbcEventListener<T> readListener = new JdbcEventListener<>(excelValidator, meta.consumer); 
        EasyExcel.read(meta.excelStream, meta.domain, readListener) 
                .headRowNumber(meta.headRowNumber) 
                .sheet() 
                .doRead(); 
    } 
 
 
    /** 
     * 解析需要的元数据 
     * 
     * @param <T> the type parameter 
     */ 
    @Data 
    public static class Meta<T> { 
        /** 
         * excel 文件流 
         */ 
        private InputStream excelStream; 
        /** 
         * excel头的行号，参考easyexcel的api和你的实际情况 
         */ 
        private Integer headRowNumber; 
        /** 
         * 对应excel封装的数据类，需要参考easyexcel教程 
         */ 
        private Class<T> domain; 
        /** 
         * 解析结果的消费函数 
         */ 
        private Consumer<Collection<T>> consumer; 
    } 
 
} 

我们把这个工具注入Spring IoC，方便我们使用。

/** 
 * Excel 读取工具 
 * 
 * @param validator the validator 
 * @return the excel reader 
 */ 
@Bean 
public ExcelReader excelReader(Validator validator) { 
    return new ExcelReader(validator); 
} 

编写接口

这里Excel的数据类ExcelData就不赘述了，过于简单!去看esayexcel的文档即可。编写一个Spring MVC接口示例，没错就是这么简单。

@Autowired 
private  ExcelReader excelReader; 
@Autowired 
private  DataService dataService; 
 
@PostMapping("/excel/import") 
public Rest<?> importManufacturerInfo(@RequestPart MultipartFile file) throws IOException { 
    InputStream inputStream = file.getInputStream(); 
    ExcelReader.Meta<ExcelData> excelDataMeta = new ExcelReader.Meta<>(); 
    excelDataMeta.setExcelStream(inputStream); 
    excelDataMeta.setDomain(ExcelData.class); 
    excelDataMeta.setHeadRowNumber(2); 
    // 批量写入数据库的逻辑 
    excelDataMeta.setConsumer(dataService::saveBatch); 
    this.excelReader.read(excelDataMeta); 
    return RestBody.ok(); 
} 

总结

今天演示了如何将easyexcel和JSR303结合起来，其实原理很简单，你只需要找到两个技术的结合点，并把它们组合起来即可，你学到了吗?

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