在服务端生成Excel电子表格，除了使用 Node.js + SpreadJS 外，葡萄城官方推荐使用 SpreadJS + GcExcel。该方案不仅能够解决批量绑定数据源并导出Excel、批量修改大量Excel内容及样式、服务端批量打印以及生成PDF文档等需求，还提供了远超行业标准的组件性能。
为了验证SpreadJS + GcExcel的处理性能，本文将就GcExcel for Java和Node.js中运行SpreadJS的各项数据进行对比。由于SpreadJS和GcExcel的组件功能非常丰富，本文仅选择最为常见的两个功能点做对比，分别是设置区域数据和导出Excel文档。
一、本次测试的几个大前提
由于Node.js是基于V8引擎来执行JavaScript的，因此它的js也是基于事件机制的非阻塞单线程运行，其文件的I/O都是异步执行的，而Node.js之所以选择单线程的方式是因为编码简单、开发难度低、对"码农"码农的心智消耗相对较小；而且它的文件I/O是异步执行的，所以不需要像Java那样需要创建、回收线程（Node.js的I/O操作在底层也是线程，这里不做深入讨论），这方面开销较小。
但是，单线程在做复杂运算方面相比多线程则没有任何优势，也无法利用多线程来有效调配多核CPU进行优化，因此在Node.js中运行SpreadJS就只能是单线程JS，这也会影响SpreadJS 的数据处理性能。
所以，为了获得更加准确的测试结果，本篇中设计的测试用例，在两个环境（Java 和 Node.js）中都采用单线程执行，并且选择了与Node.js更加匹配的批量I/O操作作为测试用例。
二、 Node.js 与 SpreadJS 的测试代码和结果：
| 软件版本 | CPU | 内存 |
|---|---|---|
| Node.js 16.10.0 | Intel(R) Core(TM) i7-9750HQ CPU @ 2.80 GHz | 32G |
测试代码：如下所示，用一个Performance类执行1000次设置数据、导出Excel文档的操作。
const fs = require('fs');
// Initialize the mock browser variables
const mockBrowser = require('mock-browser').mocks.MockBrowser;
global.window = mockBrowser.createWindow();
global.document = window.document;
global.navigator = window.navigator;
global.HTMLCollection = window.HTMLCollection;
global.getComputedStyle = window.getComputedStyle;
const fileReader = require('filereader');
global.FileReader = fileReader;
const GC = require('@grapecity/spread-sheets');
const GCExcel = require('@grapecity/spread-excelio');
GC.Spread.Sheets.LicenseKey = GCExcel.LicenseKey = "Your License";
const dataSource = require('./data');
function runPerformance(times) {
const timer = `test in ${times} times`;
console.time(timer);
for(let t=0; t {
fs.appendFile('results/Invoice' + new Date().valueOf() + '_' + t + '.xlsx', new Buffer(data), function (err) {
if (err) {
console.log(err);
}else {
if(t === times-1) {
console.log('Export success');
console.timeEnd(`test in ${times} times`);
}
}
});
}, (err) => {
console.log(err);
}, { useArrayBuffer: true });
}
runPerformance(1000)
完整的测试工程请参考：https://gitee.com/GrapeCity/Node.js-SpreadJS-two.git
测试工程运行方式：
- npm install
- node ./app.js
运行结果：平均每次花费 18.1 ms
三、 GcExcel 的测试代码和结果
| 软件版本 | CPU | 内存 |
|---|---|---|
| GcExcel V5.0 | Intel(R) Core(TM) i7-9750HQ CPU @ 2.80 GHz | 32G |
测试代码如下所示：
public class Performance {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(System.getProperty("user.dir") + "/sources/jsonData");
String jsonStr = readTxtFileIntoStringArrList(System.getProperty("user.dir") + "/sources/jsonData");
JSONArray jsonArr = JSON.parseArray(jsonStr);
//JSONObject jsonObj = (JSONObject) jsonArr.get(0);
//System.out.println(jsonObj.get("Film"));
run(1000, jsonArr);
}
public static void run(int times, JSONArray dataArr) {
String path = System.getProperty("user.dir") + "/results/";
System.out.println(path + "result.xlsx");
long start = new Date().getTime();
for (int i = 0; i < times; i++) {
Workbook workbook = new Workbook();
IWorksheet worksheet = workbook.getWorksheets().get(0);
for (int j = 0; j < dataArr.size(); j++) {
JSONObject jsonObj = (JSONObject) dataArr.get(j);
worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(0).setValue(jsonObj.get("Film"));
worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(1).setValue(jsonObj.get("Genre"));
worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(2).setValue(jsonObj.get("Lead Studio"));
worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(3).setValue(jsonObj.get("Audience Score %"));
worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(4).setValue(jsonObj.get("Profitability"));
worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(5).setValue(jsonObj.get("Rating"));
worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(6).setValue(jsonObj.get("Worldwide Gross"));
worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(7).setValue(jsonObj.get("Year"));
}
workbook.save(path + "result" + i + ".xlsx");
}
System.out.println("运行"+times+"次花费时常（ms）: " + (new Date().getTime() - start));
}
public static String readTxtFileIntoStringArrList(String filePath) {
StringBuilder list = new StringBuilder();
try {
String encoding = "GBK";
File file = new File(filePath);
if (file.isFile() && file.exists()) {
InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(file), encoding);// 考虑到编码格式
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(read);
String lineTxt = null;
while ((lineTxt = bufferedReader.readLine()) != null) {
list.append(lineTxt);
}
bufferedReader.close();
read.close();
} else {
System.out.println("找不到指定的文件");
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("读取文件内容出错");
e.printStackTrace();
}
return list.toString();
}
}
完整的测试工程zip请参考附件：https://gitee.com/GrapeCity/Node.js-SpreadJS-two.git
测试脚本运行方式：导入Eclipse后直接run as Application
运行结果如下所示：平均每次花费 8.4 ms
四、总结分析：
1 、测试结果分析：node.js平均每次花费 18.1 ms，GcExcel平均每次花费 8.4 ms，两者同时执行1000次设置数据、导出Excel文档的操作，性能相差2倍。
2、处理性能的对比分析：
即便对于单线程的批量I/O操作，SpreadJS 在 Node.js的运行性能仍不如SpreadJS 在GcExcel for Java中运行，一方面是由于GcExcel性能的确非常优秀，它在Java平台上运用了很多优秀、成熟的解决方案，做到了同类产品中最一流的性能表现，另一方面是由于GcExcel对Excel和SpreadJS有更加全面的功能支持。目前，GcExcel已经作为行业内服务器端处理Excel文档的首选方案。
3 、技术选型的分析：
除了性能、编码难度外，对于技术选型而言，有一点也不容忽视，即平台。如果项目本身采用的是Java Web或 .Net Web架构，那么对于提供双平台支持的GcExcel（GcExcel for java和 GcExcel for .NET）来说显然更加合适。
以上就是本篇的全部内容，结合本文的测试结果，对于批量处理、修改、导出Excel，以及服务端批量打印和生成PDF文档的需求， SpreadJS + GcExcel都能提供更加优秀的性能和稳定性表现，可以放心将其作为未来项目的首选方案。
