在POI的使用过程中,对大多数API User来说经常面临两个问题,这也是GridExcel致力解决的问题。
问题1. 仅使用简单的导入导出功能,但每次业务的数据对象结构不同,需要重新编写处理方法,很麻烦!
解决方法
将Excel处理逻辑抽取出来,封装成工具类。
封装条件
与大多数Java API一样,POI把更多的精力放在高级功能的处理上,比如Formula(公式)、Conditional Formatting(条件格式)、Zoom(缩放)等。对于仅仅做数据导入导出功能的API User,很少使用这些高级特性,这允许API用户对POI的使用进行简单的封装。
封装方式
无论是读是写,我们都需要解决Excel中的Columns(列)与Java数据对象Fields(字段)的映射关系,将这种映射关系作为参数(Map对象HashMap或LinkedHashMap),传递给工具类。
对于Columns不难理解,它可以是有序的数字或字母,也可以是其它字符串用来作为首行,表示该列数据的含义。
对于Fields,它的处理需要兼容复杂情况,如下:
- 查询字段时出现异常
- 字段或单元格的值为null
- 该列的值可能对应关联对象、甚至是关联集合中的某个字段值
- 字段或单元格的值需要做特殊处理,例如value == true?完成:失败;
反射
首先想到,也是大多数封装者都在使用的方式是就是Reflection API,从上文 函数编程 章节我们了解到,反射重量级,会降低代码的性能,同时对复杂情况的处理支持性不够好。
反射+注解
这种方式可以更好的支持复杂情况,但是反射依然会降低性能,同时注解对数据对象会造成代码侵入,而且对该工具类封装者的其他使用者无疑会增加学习成本。
匿名内部类
这种方式也可以很好的支持复杂情况,但是使用匿名内部类的语法显然患有“垂直问题”(这意味着代码需要太多的线条来表达基本概念),太过冗杂。至于性能,应该也不如直接传递函数来的快吧。
函数接口(Lambda)
这种方式是基于第5条方法调用的字节码指令invokeDynamic实现的,直接传递函数代码块,很好的支持复杂情况,性能较高,代码编写更简单结构更加简洁,而且对数据对象代码零侵入。
当然如果你还没有使用Java1.8或更高版本,那么你可以参考匿名内部类或反射+注解,不过还是推荐反射+注解,Alibaba/easyexcel【https://github.com/alibaba/easyexcel】对你来说会是不错的选择。
问题2. Excel导入或导出数据量比较大,造成内存溢出或频繁的Full GC,该如何解决?
解决方法
- 读Excel —— eventmodel
- 写Excel —— streaming.SXSSFWorkbook
原理
POI的使用对我们来说很常见,对下面两个概念应该并不陌生:
- HSSFWorkbook(处理97(-2007) 的.xls)
- XSSFWorkbook(处理2007 OOXML (.xlsx) )
但是对于eventmodel和streaming.SXSSFWorkbook就很少接触了,它们是POI提供的专门用来解决内存占用问题的low level API(低级API),使用它们可以读写数据量非常大的Excel,同时可以避免内存溢出或频繁的Full GC。【https://poi.apache.org/components/spreadsheet/how-to.html】
eventmodel,用来读Excel,并没有将Excel整个加载到内存中,而是允许用户从InputStream每读取一些信息,就交给回调函数或监听器,至于丢弃,存储还是怎么处理这些内容,都交由用户。
streaming.SXSSFWorkbook,用来写Excel(是对XSSFWorkbook的封装,仅支持.xlsx),通过滑动窗口来实现,只在内存中保留滑动窗口允许存在的行数,超出的行Rows被写出到临时文件,当调用write(OutputStream stream)方法写出内容时,再直接从临时内存写出到目标OutputStream。SXSSFWorkbook的使用会产生一些局限性。
- Only a limited number of rows are accessible at a point in time.
- Sheet.clone() is not supported.
- Formula evaluation is not supported
解决途径
https://github.com/liuhuagui/gridexcel 基于Java函数编程(Lambda),支持流式API,使用环境Java1.8或更高,学习成本:
Lambda
https://github.com/alibaba/easyexcel 基于反射+注解+监听器,使用环境Java1.6或以上,学习成本:模型注解
实际上POI官网已经给了用户使用示例,而上述两个工具都只是做了自己的封装实现,使用者只需要拿来用就好。
快速使用
<dependency> <groupId>com.github.liuhuagui</groupId> <artifactId>gridexcel</artifactId> <version>2.2</version> </dependency>
GridExcel.java
GridExcel.java提供了多种静态方法,可以直接使用,具体式例可参考测试代码(提供了测试数据和测试文件):
https://github.com/liuhuagui/gridexcel/blob/master/src/test/java/ReadTest.java
https://github.com/liuhuagui/gridexcel/blob/master/src/test/java/WriteTest.java
流式API
/** * 业务逻辑处理方式三选一: * 1.启用windowListener,并将业务逻辑放在该函数中。 * 2.不启用windowListener,使用get()方法取回全部数据集合,做后续处理。 * 3.readFunction函数,直接放在函数中处理 或 使用final or effective final的局部变量存放这写数据,做后续处理。 * 注意:使用EventModel时readFunction函数的输入为每行的cell值集合List<String>。 * @throws Exception */ @Test public void readXlsxByEventModel() throws Exception { InputStream resourceAsStream = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("2007.xlsx"); GridExcel.readByEventModel(resourceAsStream,TradeOrder.class,ExcelType.XLSX) .window(2,ts -> System.out.println(JSON.toJSONString(ts)))//推荐在这里执行自己的业务逻辑 .process(cs ->{ TradeOrder tradeOrder = new TradeOrder(); tradeOrder.setTradeOrderId(Long.valueOf(cs.get(0))); Consultant consultant = new Consultant(); consultant.setConsultantName(cs.get(3)); tradeOrder.setConsultant(consultant); tradeOrder.setPaymentRatio(cs.get(16)); return tradeOrder; },1); } /** * 使用Streaming UserModel写出数据到Excel * @throws Exception */ @Test public void writeExcelByStreaming() throws Exception { GridExcel.writeByStreaming(TradeOrder.class) .head(writeFunctionMap())//对象字段到Excel列的映射 .createSheet() .process(MockData.data())//模拟数据。在这里设置业务数据集合。 .write(FileUtils.openOutputStream(new File("/excel/test.xlsx"))); }
ReadExcel
ReadExcelByUserModel
Use user model to read excel file. userModel ——
缺点:内存消耗大,会将excel信息全部加载到内存再进行处理。
优点:现成的API,使用和理解更简单。
使用场景:可以处理数据量较小的Excel。
ReadExcelByEventModel
Use event model to read excel file. eventModel ——
缺点:没有现成的API,使用和理解较为复杂,适合中高级程序员(GridExcel的目标之一就是让EventModel的使用变得简单)
优点:非常小的内存占用,并没有在一开始就将所有内容加载到内存中,而是把主体内容的处理(存储,使用,丢弃)都交给了用户,用户可以自定义监听函数来处理这些内容。
使用场景:可以处理较大数据量的Excel,避免OOM和频繁FullGC
WriteExcel
WriteExcelByUserModel
Use user model to write excel file. userModel ——
缺点:会将产生的spreadsheets对象整个保存在内存中,所以write Excel的大小受到堆内存(Heap space)大小限制。
优点:使用和理解更简单。
使用场景:可以写出数据量较小的Excel。
WriteExcelByStreaming
Use API-compatible streaming extension of XSSF to write very large excel file. streaming userModel——
缺点:
- 仅支持XSSF;
- Sheet.clone() is not supported;
- Formula evaluation is not supported;
- Only a limited number of rows are accessible at a point in time.
优点:通过滑动窗口来实现,内存中只保留指定size of rows的内容,超出部分被写出到临时文件,write Excel的大小不再受到堆内存(Heap space)大小限制。
使用场景:可以写出非常大的Excel。
Issues
在使用工具过程中出现问题,有功能添加或改动需求的可以向作者提Issue:https://github.com/liuhuagui/gridexcel/issues
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持易盾网络。