高手回答
场景分析
这个案例实际上涉及到多个方面，需要我们系统地分析。让我们首先看看，从Excel中读取百万级数据并将其插入数据库时可能遇到的问题：
- 内存溢出风险
加载如此庞大的Excel数据可能导致内存溢出，需要注意内存管理。
- 性能瓶颈
处理百万级数据的读取和插入操作可能很耗时，性能优化至关重要。
- 异常处理策略
读取和导入过程中会有各种潜在问题，我们需妥善处理各类异常情况。
内存溢出问题
处理百万级数据，直接加载到内存中显然不现实。解决之道在于采用流式读取，分批处理数据。
在技术选型上，选择EasyExcel是明智之举。它专为处理大数据量和复杂Excel文件进行了优化。EasyExcel在解析Excel时，不会将整个文件一次性加载到内存中，而是按行从磁盘逐个读取数据并解析。
性能问题
针对百万级数据的处理，单线程显然效率低下。提升性能的关键在于多线程处理。
多线程应用涉及两个场景：一是多线程读取文件，另一个是多线程实现数据插入。这涉及到生产者-消费者模式，多线程读取并多线程插入，以最大程度提升整体性能。
在数据插入方面，除了利用多线程，还应当结合数据库的批量插入功能以进一步提升速度。
错误处理
在文件读取和数据库写入过程中，可能遇到诸多问题，如数据格式错误、不一致性和重复数据等。
因此，应分两步处理。首先进行数据检查，在插入操作前检查数据格式等问题，然后在插入过程中处理异常情况。
处理方式多种多样，可通过事务回滚或记录日志。一般不推荐直接回滚操作，而是自动重试，若尝试多次仍无效，则记录日志，随后重新插入数据。
此外，在这一过程中，需考虑数据重复问题，可在Excel中设定若干字段为数据库唯一约束。遇到数据冲突时，可覆盖、跳过或报错处理。根据实际业务情况选择合适的处理方式，一般情况下，跳过并记录日志是相对合理的选择。
解决思路
所以，总体方案如下：
利用EasyExcel进行Excel数据读取，因其逐行读取数据而非一次性加载整个文件至内存。为提高并发效率，将百万级数据分布在不同的工作表中，利用线程池和多线程同时读取各个工作表。在读取过程中，借助EasyExcel的ReadListener进行数据处理。
在处理过程中，并非每条数据都直接操作数据库，以免对数据库造成过大压力。设定一个批次大小，例如每1000条数据，将从Excel中读取的数据临时存储在内存中（可使用List实现）。每读取1000条数据后，执行数据的批量插入操作，可简单地借助mybatis实现批量插入。
此外，在处理过程中，需要考虑并发问题，因此我们将使用线程安全的队列来存储内存中的临时数据，如ConcurrentLinkedQueue。
经验证，通过上述方案，读取并插入100万条数据的Excel所需时间约为100秒，不超过2分钟。
具体实现
为了提升并发处理能力，我们将百万级数据存储在同一个Excel文件的不同工作表中，然后通过EasyExcel并发地读取这些工作表数据。
EasyExcel提供了ReadListener接口，允许在每批数据读取后进行自定义处理。我们可以基于这一功能实现文件的分批读取。
pom依赖
首先，需要添加以下依赖：
<dependencies>
<!-- EasyExcel -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>easyexcel</artifactId>
<version>latest_version</version>
</dependency>
<!-- 数据库连接和线程池 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
</dependencies>并发读取多个sheet
然后实现并发读取多个sheet的代码：
@Service
public class ExcelImporterService {
@Autowired
private MyDataService myDataService;
public void doImport() {
// Excel文件的路径
String filePath = "users/paidaxing/workspace/excel/test.xlsx";
// 需要读取的sheet数量
int numberOfSheets = 20;
// 创建一个固定大小的线程池，大小与sheet数量相同
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numberOfSheets);
// 遍历所有sheets
for (int sheetNo = 0; sheetNo < numberOfSheets; sheetNo++) {
// 在Java lambda表达式中使用的变量需要是final
int finalSheetNo = sheetNo;
// 向线程池提交一个任务
executor.submit(() -> {
// 使用EasyExcel读取指定的sheet
EasyExcel.read(filePath, MyDataModel.class, new MyDataModelListener(myDataService))
.sheet(finalSheetNo) // 指定sheet号
.doRead(); // 开始读取操作
});
}
// 启动线程池的关闭序列
executor.shutdown();
// 等待所有任务完成，或者在等待超时前被中断
try {
executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
// 如果等待过程中线程被中断，打印异常信息
e.printStackTrace();
}
}
}这段代码通过创建一个固定大小的线程池来并发读取一个包含多个sheets的Excel文件。每个sheet的读取作为一个单独的任务提交给线程池。
我们在代码中用了一个MyDataModelListener，这个类是ReadListener的一个实现类。当EasyExcel读取每一行数据时，它会自动调用我们传入的这个ReadListener实例的invoke方法。在这个方法中，我们就可以定义如何处理这些数据。
MyDataModelListener还包含doAfterAllAnalysed方法，这个方法在所有数据都读取完毕后被调用。这里可以执行一些清理工作，或处理剩余的数据。
ReadListener
接下来，我们来实现这个我们的ReadListener：
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
// 自定义的ReadListener，用于处理从Excel读取的数据
public class MyDataModelListener implements ReadListener<MyDataModel> {
// 设置批量处理的数据大小
private static final int BATCH_SIZE = 1000;
// 用于暂存读取的数据，直到达到批量大小
private List<MyDataModel> batch = new ArrayList<>();
private MyDataService myDataService;
// 构造函数，注入MyBatis的Mapper
public MyDataModelListener(MyDataService myDataService) {
this.myDataService = myDataService;
}
// 每读取一行数据都会调用此方法
@Override
public void invoke(MyDataModel data, AnalysisContext context) {
//检查数据的合法性及有效性
if (validateData(data)) {
//有效数据添加到list中
batch.add(data);
} else {
// 处理无效数据，例如记录日志或跳过
}
// 当达到批量大小时，处理这批数据
if (batch.size() >= BATCH_SIZE) {
processBatch();
}
}
private boolean validateData(MyDataModel data) {
// 调用mapper方法来检查数据库中是否已存在该数据
int count = myDataService.countByColumn1(data.getColumn1());
// 如果count为0，表示数据不存在，返回true；否则返回false
if(count == 0){
return true;
}
// 在这里实现数据验证逻辑
return false;
}
// 所有数据读取完成后调用此方法
@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
// 如果还有未处理的数据，进行处理
if (!batch.isEmpty()) {
processBatch();
}
}
// 处理一批数据的方法
private void processBatch() {
int retryCount = 0;
// 重试逻辑
while (retryCount < 3) {
try {
// 尝试批量插入
myDataService.batchInsert(batch);
// 清空批量数据，以便下一次批量处理
batch.clear();
break;
} catch (Exception e) {
// 重试计数增加
retryCount++;
// 如果重试3次都失败，记录错误日志
if (retryCount >= 3) {
logError(e, batch);
}
}通过自定义MyDataModelListener，在读取Excel文件过程中可实现数据处理。每读取一条数据后，将其加入列表，在列表累积达到1000条时，执行一次数据库批量插入操作。若插入失败，则进行重试；若多次尝试仍失败，则记录错误日志。
批量插入
这里批量插入，用到了MyBatis的批量插入，代码实现如下：
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import java.util.List;
@Mapper
public interface MyDataMapper {
void batchInsert(List<MyDataModel> dataList);
int countByColumn1(String column1);
}mapper.xml文件：
<insert id="batchInsert" parameterType="list">
INSERT INTO paidaxing_test_table_name (column1, column2, ...)
VALUES
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
(#{item.column1}, #{item.column2}, ...)
</foreach>
</insert>
<select id="countByColumn1" resultType="int">
SELECT COUNT(*) FROM your_table WHERE column1 = #{column1}
</select>
