Alibaba之EasyExcel使用

EasyExcel 轻松灵活读取Excel内容

JAVA解析Excel工具easyexcel

官网

项目中必不可少会有excel 导入的需求。之前项目中excel的导入都是由组里的大佬通过组装poi包来实现的。

可是效率有点惨不忍睹，虽然还挺好用。。。，偶然使用了 easyexcel 才发现差距原来有点大。

依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibabagroupId>
    <artifactId>easyexcelartifactId>
    <version>2.1.6version>
dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.poigroupId>
    <artifactId>poiartifactId>
    <version>3.17version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.poigroupId>
    <artifactId>poi-ooxmlartifactId>
    <version>3.17version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.poigroupId>
    <artifactId>poi-ooxml-schemasartifactId>
    <version>3.17version>
dependency>

对比

大佬封装的方法

public static <T> List<T> parseExcelToObject(MultipartFile multipartFile, Class<T> clazz) throws RestApiException {

    List<T> resultList = new ArrayList<>();

    Field[] fields = getFields(clazz);
    List<List<Cell>> parseList = parseExcel(multipartFile);

    if (null == parseList || parseList.size() == 0) {
        return resultList;
    }

    try {
        for (List<Cell> cellList : parseList) {
            T object = clazz.newInstance();
            cellList.stream().forEach(e -> {
                if (null != e) {
                    int index = e.getColumnIndex();
                    setFieldValue(object, fields[index], e);
                }
            });
            resultList.add(object);
        }

    } catch (Exception e) {
        log.warn("解析文件出错   e={}", e.getMessage());
        throw new RestApiException(ErrorConstant.PARSE_IMPORT_FILE_ERROR, ErrorConstant.PARSE_IMPORT_FILE_ERROR_MSG);
    }
    return resultList;
}

基本上都是使用了原生的poi包的东西，没有进行二次封装。

使用了 easyexcel 的模板代码

@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void excelImport(MultipartFile file) {

    try {
        BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(file.getInputStream());
        EasyExcel.read(bufferedInputStream, xxx.class, new AnalysisEventListener<xxx>() {

            List<xxx> list = new ArrayList();

            @Override
            public void invoke(xxx data, AnalysisContext context) {

                log.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(data));
                //可以在此实现业务代码
                list.add(data);
                // 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
                if (list.size() >= BATCH_COUNT) {
                    saveData();
                    // 存储完成清理 list
                    list.clear();
                }

            }

            @Override
            public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {

                // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库
                saveData();
                log.info("所有数据解析完成！");
            }

            /**
                 * 加上存储数据库
                 */
            private void saveData() {
                log.info("{}条数据，开始存储数据库！", list.size());
                saveAll(list);
                log.info("存储数据库成功！");
            }
        }).sheet().doRead();

    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return true;
}

测试

数据量：390条数据

耗时：2215

耗时：242

差距在10倍左右。如果数据量增大的话，感觉差距可能会更大。。

未完待续…