几百万数据量的Excel导出会内存溢出和卡顿？那是你没用对方法！
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作者：请叫我猿叔叔
blog.csdn.net/qq_35206261/article/details/88579151
一. 简介
导出是后台管理系统的常用功能，当数据量特别大的时候会内存溢出和卡顿页面，曾经自己封装过一个导出，采用了分批查询数据来避免内存溢出和使用SXSSFWorkbook方式缓存数据到文件上以解决下载大文件EXCEL卡死页面的问题。
不过一是存在封装不太友好使用不方便的问题，二是这些poi的操作方式仍然存在内存占用过大的问题,三是存在空循环和整除的时候数据有缺陷的问题，以及存在内存溢出的隐患。
无意间查询到阿里开源的EasyExcel框架，发现可以将解析的EXCEL的内存占用控制在KB级别，并且绝对不会内存溢出（内部实现待研究）,还有就是速度极快，大概100W条记录，十几个字段，只需要70秒即可完成下载。
遂抛弃自己封装的，转战研究阿里开源的EasyExcel. 不过 说实话，当时自己封装的那个还是有些技术含量的，例如 外观模式，模板方法模式，以及委托思想，组合思想，可以看看。
EasyExcel的github地址是：
★https://github.com/alibaba/easyexcel
”
二. 案例
2.1 POM依赖
<!-- 阿里开源EXCEL -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>easyexcel</artifactId>
<version>1.1.1</version>
</dependency>
2.2 POJO对象
package com.authorization.privilege.excel;
import java.util.Date;
/**
* @author qjwyss
* @description
*/
public class User {
private String uid;
private String name;
private Integer age;
private Date birthday;
public User() {
}
public User(String uid, String name, Integer age, Date birthday) {
this.uid = uid;
this.name = name;
this.age = age;
this.birthday = birthday;
}
public String getUid() {
return uid;
}
public void setUid(String uid) {
this.uid = uid;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Integer getAge() {
return age;
}
public void setAge(Integer age) {
this.age = age;
}
public Date getBirthday() {
return birthday;
}
public void setBirthday(Date birthday) {
this.birthday = birthday;
}
}
2.3 测试环境
2.3.1.数据量少的(20W以内吧)：一个SHEET一次查询导出
/**
* 针对较少的记录数(20W以内大概)可以调用该方法一次性查出然后写入到EXCEL的一个SHEET中
* 注意： 一次性查询出来的记录数量不宜过大，不会内存溢出即可。
*
* @throws IOException
*/
@Test
public void writeExcelOneSheetOnceWrite() throws IOException {
// 生成EXCEL并指定输出路径
OutputStream out = new FileOutputStream("E:\\temp\\withoutHead1.xlsx");
ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);
// 设置SHEET
Sheet sheet = new Sheet(1, 0);
sheet.setSheetName("sheet1");
// 设置标题
Table table = new Table(1);
List<List<String>> titles = new ArrayList<List<String>>();
titles.add(Arrays.asList("用户ID"));
titles.add(Arrays.asList("名称"));
titles.add(Arrays.asList("年龄"));
titles.add(Arrays.asList("生日"));
table.setHead(titles);
// 查询数据导出即可 比如说一次性总共查询出100条数据
List<List<String>> userList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
userList.add(Arrays.asList("ID_" + i, "小明" + i, String.valueOf(i), new Date().toString()));
}
writer.write0(userList, sheet, table);
writer.finish();
}
2.3.2.数据量适中（100W以内）：一个SHEET分批查询导出
/**
* 针对105W以内的记录数可以调用该方法分多批次查出然后写入到EXCEL的一个SHEET中
* 注意：
* 每次查询出来的记录数量不宜过大，根据内存大小设置合理的每次查询记录数，不会内存溢出即可。
* 数据量不能超过一个SHEET存储的最大数据量105W
*
* @throws IOException
*/
@Test
public void writeExcelOneSheetMoreWrite() throws IOException {
// 生成EXCEL并指定输出路径
OutputStream out = new FileOutputStream("E:\\temp\\withoutHead2.xlsx");
ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);
// 设置SHEET
Sheet sheet = new Sheet(1, 0);
sheet.setSheetName("sheet1");
// 设置标题
Table table = new Table(1);
List<List<String>> titles = new ArrayList<List<String>>();
titles.add(Arrays.asList("用户ID"));
titles.add(Arrays.asList("名称"));
titles.add(Arrays.asList("年龄"));
titles.add(Arrays.asList("生日"));
table.setHead(titles);
// 模拟分批查询：总记录数50条，每次查询20条， 分三次查询 最后一次查询记录数是10
Integer totalRowCount = 50;
Integer pageSize = 20;
Integer writeCount = totalRowCount % pageSize == 0 ? (totalRowCount / pageSize) : (totalRowCount / pageSize + 1);
// 注： 此处仅仅为了模拟数据，实用环境不需要将最后一次分开，合成一个即可， 参数为：currentPage = i+1; pageSize = pageSize
for (int i = 0; i < writeCount; i++) {
// 前两次查询 每次查20条数据
if (i < writeCount - 1) {
List<List<String>> userList = new ArrayList<>();
for (int j = 0; j < pageSize; j++) {
userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));
}
writer.write0(userList, sheet, table);
} else if (i == writeCount - 1) {
// 最后一次查询 查多余的10条记录
List<List<String>> userList = new ArrayList<>();
Integer lastWriteRowCount = totalRowCount - (writeCount - 1) * pageSize;
for (int j = 0; j < lastWriteRowCount; j++) {
userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));
}
writer.write0(userList, sheet, table);
}
}
writer.finish();
}
2.3.3.数据量很大（几百万都行）：多个SHEET分批查询导出
/**
* 针对几百万的记录数可以调用该方法分多批次查出然后写入到EXCEL的多个SHEET中
* 注意：
* perSheetRowCount % pageSize要能整除 为了简洁，非整除这块不做处理
* 每次查询出来的记录数量不宜过大，根据内存大小设置合理的每次查询记录数，不会内存溢出即可。
*
* @throws IOException
*/
@Test
public void writeExcelMoreSheetMoreWrite() throws IOException {
// 生成EXCEL并指定输出路径
OutputStream out = new FileOutputStream("E:\\temp\\withoutHead3.xlsx");
ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);
// 设置SHEET名称
String sheetName = "测试SHEET";
// 设置标题
Table table = new Table(1);
List<List<String>> titles = new ArrayList<List<String>>();
titles.add(Arrays.asList("用户ID"));
titles.add(Arrays.asList("名称"));
titles.add(Arrays.asList("年龄"));
titles.add(Arrays.asList("生日"));
table.setHead(titles);
// 模拟分批查询：总记录数250条，每个SHEET存100条，每次查询20条 则生成3个SHEET，前俩个SHEET查询次数为5， 最后一个SHEET查询次数为3 最后一次写的记录数是10
// 注：该版本为了较少数据判断的复杂度，暂时perSheetRowCount要能够整除pageSize， 不去做过多处理 合理分配查询数据量大小不会内存溢出即可。
Integer totalRowCount = 250;
Integer perSheetRowCount = 100;
Integer pageSize = 20;
Integer sheetCount = totalRowCount % perSheetRowCount == 0 ? (totalRowCount / perSheetRowCount) : (totalRowCount / perSheetRowCount + 1);
Integer previousSheetWriteCount = perSheetRowCount / pageSize;
Integer lastSheetWriteCount = totalRowCount % perSheetRowCount == 0 ?
previousSheetWriteCount :
(totalRowCount % perSheetRowCount % pageSize == 0 ? totalRowCount % perSheetRowCount / pageSize : (totalRowCount % perSheetRowCount / pageSize + 1));
for (int i = 0; i < sheetCount; i++) {
// 创建SHEET
Sheet sheet = new Sheet(i, 0);
sheet.setSheetName(sheetName + i);
if (i < sheetCount - 1) {
// 前2个SHEET, 每个SHEET查5次 每次查20条 每个SHEET写满100行 2个SHEET合计200行 实用环境：参数：currentPage: j+1 + previousSheetWriteCount*i, pageSize: pageSize
for (int j = 0; j < previousSheetWriteCount; j++) {
List<List<String>> userList = new ArrayList<>();
for (int k = 0; k < 20; k++) {
userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));
}
writer.write0(userList, sheet, table);
}
} else if (i == sheetCount - 1) {
// 最后一个SHEET 实用环境不需要将最后一次分开，合成一个即可， 参数为：currentPage = i+1; pageSize = pageSize
for (int j = 0; j < lastSheetWriteCount; j++) {
// 前俩次查询 每次查询20条
if (j < lastSheetWriteCount - 1) {
List<List<String>> userList = new ArrayList<>();
for (int k = 0; k < 20; k++) {
userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));
}
writer.write0(userList, sheet, table);
} else if (j == lastSheetWriteCount - 1) {
// 最后一次查询 将剩余的10条查询出来
List<List<String>> userList = new ArrayList<>();
Integer lastWriteRowCount = totalRowCount - (sheetCount - 1) * perSheetRowCount - (lastSheetWriteCount - 1) * pageSize;
for (int k = 0; k < lastWriteRowCount; k++) {
userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明1", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));
}
writer.write0(userList, sheet, table);
}
}
}
}
writer.finish();
}
2.4 生产环境
2.4.0.Excel常量类
package com.authorization.privilege.constant;
/**
* @author qjwyss
* @description EXCEL常量类
*/
public class ExcelConstant {
/**
* 每个sheet存储的记录数 100W
*/
public static final Integer PER_SHEET_ROW_COUNT = 1000000;
/**
* 每次向EXCEL写入的记录数(查询每页数据大小) 20W
*/
public static final Integer PER_WRITE_ROW_COUNT = 200000;
}
★注：为了书写方便，此处俩个必须要整除，可以省去很多不必要的判断。 另外如果自己测试，可以改为100,20。
”
2.4.1.数据量少的(20W以内吧)：一个SHEET一次查询导出
@Override
public ResultVO<Void> exportSysSystemExcel(SysSystemVO sysSystemVO, HttpServletResponse response) throws Exception {
ServletOutputStream out = null;
try {
out = response.getOutputStream();
ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);
// 设置EXCEL名称
String fileName = new String(("SystemExcel").getBytes(), "UTF-8");
// 设置SHEET名称
Sheet sheet = new Sheet(1, 0);
sheet.setSheetName("系统列表sheet1");
// 设置标题
Table table = new Table(1);
List<List<String>> titles = new ArrayList<List<String>>();
titles.add(Arrays.asList("系统名称"));
titles.add(Arrays.asList("系统标识"));
titles.add(Arrays.asList("描述"));
titles.add(Arrays.asList("状态"));
titles.add(Arrays.asList("创建人"));
titles.add(Arrays.asList("创建时间"));
table.setHead(titles);
// 查数据写EXCEL
List<List<String>> dataList = new ArrayList<>();
List<SysSystemVO> sysSystemVOList = this.sysSystemReadMapper.selectSysSystemVOList(sysSystemVO);
if (!CollectionUtils.isEmpty(sysSystemVOList)) {
sysSystemVOList.forEach(eachSysSystemVO -> {
dataList.add(Arrays.asList(
eachSysSystemVO.getSystemName(),
eachSysSystemVO.getSystemKey(),
eachSysSystemVO.getDescription(),
eachSysSystemVO.getState().toString(),
eachSysSystemVO.getCreateUid(),
eachSysSystemVO.getCreateTime().toString()
));
});
}
writer.write0(dataList, sheet, table);
// 下载EXCEL
response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=" + new String((fileName).getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1") + ".xls");
response.setContentType("multipart/form-data");
response.setCharacterEncoding("utf-8");
writer.finish();
out.flush();
} finally {
if (out != null) {
try {
out.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return ResultVO.getSuccess("导出系统列表EXCEL成功");
}
2.4.2.数据量适中（100W以内）：一个SHEET分批查询导出
@Override
public ResultVO<Void> exportSysSystemExcel(SysSystemVO sysSystemVO, HttpServletResponse response) throws Exception {
ServletOutputStream out = null;
try {
out = response.getOutputStream();
ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);
// 设置EXCEL名称
String fileName = new String(("SystemExcel").getBytes(), "UTF-8");
// 设置SHEET名称
Sheet sheet = new Sheet(1, 0);
sheet.setSheetName("系统列表sheet1");
// 设置标题
Table table = new Table(1);
List<List<String>> titles = new ArrayList<List<String>>();
titles.add(Arrays.asList("系统名称"));
titles.add(Arrays.asList("系统标识"));
titles.add(Arrays.asList("描述"));
titles.add(Arrays.asList("状态"));
titles.add(Arrays.asList("创建人"));
titles.add(Arrays.asList("创建时间"));
table.setHead(titles);
// 查询总数并 【封装相关变量 这块直接拷贝就行 不要改动】
Integer totalRowCount = this.sysSystemReadMapper.selectCountSysSystemVOList(sysSystemVO);
Integer pageSize = ExcelConstant.PER_WRITE_ROW_COUNT;
Integer writeCount = totalRowCount % pageSize == 0 ? (totalRowCount / pageSize) : (totalRowCount / pageSize + 1);
// 写数据 这个i的最大值直接拷贝就行了 不要改
for (int i = 0; i < writeCount; i++) {
List<List<String>> dataList = new ArrayList<>();
// 此处查询并封装数据即可 currentPage, pageSize这个变量封装好的 不要改动
PageHelper.startPage(i + 1, pageSize);
List<SysSystemVO> sysSystemVOList = this.sysSystemReadMapper.selectSysSystemVOList(sysSystemVO);
if (!CollectionUtils.isEmpty(sysSystemVOList)) {
sysSystemVOList.forEach(eachSysSystemVO -> {
dataList.add(Arrays.asList(
eachSysSystemVO.getSystemName(),
eachSysSystemVO.getSystemKey(),
eachSysSystemVO.getDescription(),
eachSysSystemVO.getState().toString(),
eachSysSystemVO.getCreateUid(),
eachSysSystemVO.getCreateTime().toString()
));
});
}
writer.write0(dataList, sheet, table);
}
// 下载EXCEL
response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=" + new String((fileName).getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1") + ".xls");
response.setContentType("multipart/form-data");
response.setCharacterEncoding("utf-8");
writer.finish();
out.flush();
} finally {
if (out != null) {
try {
out.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return ResultVO.getSuccess("导出系统列表EXCEL成功");
}
2.4.3.数据里很大（几百万都行）：多个SHEET分批查询导出
@Override
public ResultVO<Void> exportSysSystemExcel(SysSystemVO sysSystemVO, HttpServletResponse response) throws Exception {
ServletOutputStream out = null;
try {
out = response.getOutputStream();
ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);
// 设置EXCEL名称
String fileName = new String(("SystemExcel").getBytes(), "UTF-8");
// 设置SHEET名称
String sheetName = "系统列表sheet";
// 设置标题
Table table = new Table(1);
List<List<String>> titles = new ArrayList<List<String>>();
titles.add(Arrays.asList("系统名称"));
titles.add(Arrays.asList("系统标识"));
titles.add(Arrays.asList("描述"));
titles.add(Arrays.asList("状态"));
titles.add(Arrays.asList("创建人"));
titles.add(Arrays.asList("创建时间"));
table.setHead(titles);
// 查询总数并封装相关变量(这块直接拷贝就行了不要改)
Integer totalRowCount = this.sysSystemReadMapper.selectCountSysSystemVOList(sysSystemVO);
Integer perSheetRowCount = ExcelConstant.PER_SHEET_ROW_COUNT;
Integer pageSize = ExcelConstant.PER_WRITE_ROW_COUNT;
Integer sheetCount = totalRowCount % perSheetRowCount == 0 ? (totalRowCount / perSheetRowCount) : (totalRowCount / perSheetRowCount + 1);
Integer previousSheetWriteCount = perSheetRowCount / pageSize;
Integer lastSheetWriteCount = totalRowCount % perSheetRowCount == 0 ?
previousSheetWriteCount :
(totalRowCount % perSheetRowCount % pageSize == 0 ? totalRowCount % perSheetRowCount / pageSize : (totalRowCount % perSheetRowCount / pageSize + 1));
for (int i = 0; i < sheetCount; i++) {
// 创建SHEET
Sheet sheet = new Sheet(i, 0);
sheet.setSheetName(sheetName + i);
// 写数据 这个j的最大值判断直接拷贝就行了，不要改动
for (int j = 0; j < (i != sheetCount - 1 ? previousSheetWriteCount : lastSheetWriteCount); j++) {
List<List<String>> dataList = new ArrayList<>();
// 此处查询并封装数据即可 currentPage, pageSize这俩个变量封装好的 不要改动
PageHelper.startPage(j + 1 + previousSheetWriteCount * i, pageSize);
List<SysSystemVO> sysSystemVOList = this.sysSystemReadMapper.selectSysSystemVOList(sysSystemVO);
if (!CollectionUtils.isEmpty(sysSystemVOList)) {
sysSystemVOList.forEach(eachSysSystemVO -> {
dataList.add(Arrays.asList(
eachSysSystemVO.getSystemName(),
eachSysSystemVO.getSystemKey(),
eachSysSystemVO.getDescription(),
eachSysSystemVO.getState().toString(),
eachSysSystemVO.getCreateUid(),
eachSysSystemVO.getCreateTime().toString()
));
});
}
writer.write0(dataList, sheet, table);
}
}
// 下载EXCEL
response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=" + new String((fileName).getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1") + ".xls");
response.setContentType("multipart/form-data");
response.setCharacterEncoding("utf-8");
writer.finish();
out.flush();
} finally {
if (out != null) {
try {
out.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return ResultVO.getSuccess("导出系统列表EXCEL成功");
}
三、总结
造的假数据，100W条记录，18个字段，测试导出是70s。在实际上产环境使用的时候，具体的还是要看自己写的sql的性能。sql性能快的话，会很快。
有一点推荐一下：在做分页的时候使用单表查询， 对于所需要处理的外键对应的冗余字段，在外面一次性查出来放到map里面(推荐使用@MapKey注解)，然后遍历list的时候根据外键从map中获取对应的名称。
★一个宗旨：少发查询sql, 才能更快的导出。
”
题外话：如果数据量过大，在使用count(1)查询总数的时候会很慢，可以通过调整mysql的缓冲池参数来加快查询。
还有就是遇到了一个问题，使用pagehelper的时候，数据量大的时候，limit 0,20W, limit 20W,40W, limit 40W,60W, limit 60W,80W 查询有的时候会很快，有的时候会很慢，待研究。
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