1 Excel上传

针对Excel的上传，采用的是比较常规的方法，其实和文件上传是相同的。具体源码如下：

@PostMapping(value = "", consumes = "multipart/*", headers = "content-type=multipart/form-data") public Map<String, Object> addBlacklist( @RequestParam("file") MultipartFile multipartFile, HttpServletRequest request ) { //判断上传内容是否符合要求 String fileName = multipartFile.getOriginalFilename(); if (!fileName.matches("^.+\\.(?i)(xls)$") && !fileName.matches("^.+\\.(?i)(xlsx)$")) { return returnError(0,"上传的文件格式不正确"); } String file = saveFile(multipartFile, request); int result = 0; try { result = blacklistServcice.addBlackLists(file); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return returnData(result); } private String saveFile(MultipartFile multipartFile, HttpServletRequest request) { String path; String fileName = multipartFile.getOriginalFilename(); // 判断文件类型 String realPath = request.getSession().getServletContext().getRealPath("/"); String trueFileName = fileName; // 设置存放Excel文件的路径 path = realPath + trueFileName; File file = new File(path); if (file.exists() && file.isFile()) { file.delete(); } try { multipartFile.transferTo(new File(path)); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return path; }

上面的源码我们可以看见有一个saveFile方法，这个方法是将文件存在服务器本地，这样方便后续文件内容的读取，用不着一次读取所有的内容从而导致消耗大量的内存。当然这里大家如果有更好的方法希望能留言告知哈。

2 Excel处理工具源码

import org.apache.poi.openxml4j.opc.OPCPackage;import org.apache.poi.xssf.eventusermodel.XSSFReader;import org.apache.poi.xssf.model.SharedStringsTable;import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFRichTextString;import org.xml.sax.InputSource;import org.xml.sax.SAXException;import org.xml.sax.XMLReader;import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler;import org.xml.sax.helpers.XMLReaderFactory; import java.io.InputStream;import java.sql.SQLException;import java.util.*; /** * XSSF and SAX (Event API) */public abstract class XxlsAbstract extends DefaultHandler { private SharedStringsTable sst; private String lastContents; private int sheetIndex = -1; private List<String> rowlist = new ArrayList<>(); public List<Map<String, Object>> dataMap = new LinkedList<>(); //即将进行批量插入的数据 public int willSaveAmount; //将要插入的数据量 public int totalSavedAmount; //总共插入了多少数据 private int curRow = 0; //当前行 private int curCol = 0; //当前列索引 private int preCol = 0; //上一列列索引 private int titleRow = 0; //标题行，一般情况下为0 public int rowsize = 0; //列数 //excel记录行操作方法，以sheet索引，行索引和行元素列表为参数，对sheet的一行元素进行操作，元素为String类型 public abstract void optRows(int sheetIndex, int curRow, List<String> rowlist) throws SQLException; //只遍历一个sheet，其中sheetId为要遍历的sheet索引，从1开始，1-3 /** * @param filename * @param sheetId sheetId为要遍历的sheet索引，从1开始，1-3 * @throws Exception */ public void processOneSheet(String filename, int sheetId) throws Exception { OPCPackage pkg = OPCPackage.open(filename); XSSFReader r = new XSSFReader(pkg); SharedStringsTable sst = r.getSharedStringsTable(); XMLReader parser = fetchSheetParser(sst); // rId2 found by processing the Workbook // 根据 rId# 或 rSheet# 查找sheet InputStream sheet2 = r.getSheet("rId" + sheetId); sheetIndex++; InputSource sheetSource = new InputSource(sheet2); parser.parse(sheetSource); sheet2.close(); } public XMLReader fetchSheetParser(SharedStringsTable sst) throws SAXException { XMLReader parser = XMLReaderFactory.createXMLReader(); this.sst = sst; parser.setContentHandler(this); return parser; } public void endElement(String uri, String localName, String name) { // 根据SST的索引值的到单元格的真正要存储的字符串 try { int idx = Integer.parseInt(lastContents); lastContents = new XSSFRichTextString(sst.getEntryAt(idx)) .toString(); } catch (Exception e) { } // v => 单元格的值，如果单元格是字符串则v标签的值为该字符串在SST中的索引 // 将单元格内容加入rowlist中，在这之前先去掉字符串前后的空白符 if (name.equals("v")) { String value = lastContents.trim(); value = value.equals("") ? " " : value; int cols = curCol - preCol; if (cols > 1) { for (int i = 0; i < cols - 1; i++) { rowlist.add(preCol, ""); } } preCol = curCol; rowlist.add(curCol - 1, value); } else { //如果标签名称为 row ，这说明已到行尾，调用 optRows() 方法 if (name.equals("row")) { int tmpCols = rowlist.size(); if (curRow > this.titleRow && tmpCols < this.rowsize) { for (int i = 0; i < this.rowsize - tmpCols; i++) { rowlist.add(rowlist.size(), ""); } } try { optRows(sheetIndex, curRow, rowlist); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } if (curRow == this.titleRow) { this.rowsize = rowlist.size(); } rowlist.clear(); curRow++; curCol = 0; preCol = 0; } } }}

3 解析成功后的数据处理

首先我们将源码展示出来，然后再具体说明

public int addBlackLists(String file) throws ExecutionException, InterruptedException { ArrayList<Future<Integer>> resultList = new ArrayList<>(); XxlsAbstract xxlsAbstract = new XxlsAbstract() { //针对数据的具体处理 @Override public void optRows(int sheetIndex, int curRow, List<String> rowlist) { /** * 判断即将插入的数据是否已经到达8000，如果到达8000， * 进行数据插入 */ if (this.willSaveAmount == 5000) { //插入数据 List<Map<String, Object>> list = new LinkedList<>(this.dataMap); Callable<Integer> callable = () -> { int count = blacklistMasterDao.addBlackLists(list); blacklistRecordMasterDao.addBlackListRecords(list); return count; }; this.willSaveAmount = 0; this.dataMap = new LinkedList<>(); Future<Integer> future = executor.submit(callable); resultList.add(future); } //汇总数据 Map<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("uid", rowlist.get(0)); map.put("createTime", rowlist.get(1)); map.put("regGame", rowlist.get(2)); map.put("banGame", rowlist.get(2)); this.dataMap.add(map); this.willSaveAmount++; this.totalSavedAmount++; } }; try { xxlsAbstract.processOneSheet(file, 1); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //针对没有存入的数据进行处理 if(xxlsAbstract.willSaveAmount != 0){ List<Map<String, Object>> list = new LinkedList<>(xxlsAbstract.dataMap); Callable<Integer> callable = () -> { int count = blacklistMasterDao.addBlackLists(list); blacklistRecordMasterDao.addBlackListRecords(list); return count; }; Future<Integer> future = executor.submit(callable); resultList.add(future); } executor.shutdown(); int total = 0; for (Future<Integer> future : resultList) { while (true) { if (future.isDone() && !future.isCancelled()) { int sum = future.get(); total += sum; break; } else { Thread.sleep(100); } } } return total; }

针对上面的源码，我们可以发现，我们需要将读取到的EXCEL数据插入到数据库中，这里为了减小数据库的IO和提高插入的效率，我们采用5000一批的批量插入（注意：如果数据量过大会导致组成的SQL语句无法执行）。

这里需要获取到一个最终执行成功的插入结果，并且插入执行很慢。所有采用了Java多线程的Future模式，采用异步的方式最终来获取J执行结果。

通过上面的实现，楼主测试得到最终一百万条数据需要四分钟左右的时间就可以搞定。如果大家有更好的方法，欢迎留言。

补充知识：Java API SXSSFWorkbook导出Excel大批量数据（百万级）解决导出超时

之前使用简单的HSSFWorkbook，导出的数据不能超过

后来改成SXSSFWorkbook之后可以导出更多，但是

而且我之前的代码是一次性查出所有数据，几十万条，直接就超时了。

之前的代码是一次性查出所有的结果，list里面存了几十万条数据。因为功能设计的问题，我这一个接口要同时处理三个功能：

再加上查询SQL的效率问题，导致请求超时。

现在为了做到处更大量的数据只能选择优化。优化查询的sql这里就不讲了，只讲导出功能的优化。

其实就是分批次处理查询结果：

这样做的好处是查询速度变快，封装速度也变快，整体速度变快就不会出现超时，而且，每次分页查出的结果放到list中不会出现占用JVM内存过大的情况。避免出现内存溢出导致系统崩溃。

再次优化：

上面这样做虽然可以导出，但是代码看起来不美观：

这样看起来就简洁很多了。

经验证，查询加封装EXCEL7000条数据处理只需要1秒

以上这篇使用Springboot+poi上传并处理百万级数据EXCEL就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。