石頭自清潔掃拖機器人G10S評測：多年黑科技集大成之作 懶人終極福音
科技圈經常能看到一個詞叫“縫合怪”，用來形容那些把好多功能或者外觀結合在一起的產品，通常這樣的詞是貶義詞，但如果真的是產品縫合的好、縫合的實用的話，那它就成了中性詞，今
這個案例實際上涉及到多個方面，需要我們系統地分析。讓我們首先看看，從Excel中讀取百萬級數據并將其插入數據庫時可能遇到的問題：
加載如此龐大的Excel數據可能導致內存溢出，需要注意內存管理。
處理百萬級數據的讀取和插入操作可能很耗時，性能優化至關重要。
讀取和導入過程中會有各種潛在問題，我們需妥善處理各類異常情況。
處理百萬級數據，直接加載到內存中顯然不現實。解決之道在于采用流式讀取，分批處理數據。
在技術選型上，選擇EasyExcel是明智之舉。它專為處理大數據量和復雜Excel文件進行了優化。EasyExcel在解析Excel時，不會將整個文件一次性加載到內存中，而是按行從磁盤逐個讀取數據并解析。
針對百萬級數據的處理，單線程顯然效率低下。提升性能的關鍵在于多線程處理。
多線程應用涉及兩個場景：一是多線程讀取文件，另一個是多線程實現數據插入。這涉及到生產者-消費者模式，多線程讀取并多線程插入，以最大程度提升整體性能。
在數據插入方面，除了利用多線程，還應當結合數據庫的批量插入功能以進一步提升速度。
在文件讀取和數據庫寫入過程中，可能遇到諸多問題，如數據格式錯誤、不一致性和重復數據等。
因此，應分兩步處理。首先進行數據檢查，在插入操作前檢查數據格式等問題，然后在插入過程中處理異常情況。
處理方式多種多樣，可通過事務回滾或記錄日志。一般不推薦直接回滾操作，而是自動重試，若嘗試多次仍無效，則記錄日志，隨后重新插入數據。
此外，在這一過程中，需考慮數據重復問題，可在Excel中設定若干字段為數據庫唯一約束。遇到數據沖突時，可覆蓋、跳過或報錯處理。根據實際業務情況選擇合適的處理方式，一般情況下，跳過并記錄日志是相對合理的選擇。
所以，總體方案如下：
利用EasyExcel進行Excel數據讀取，因其逐行讀取數據而非一次性加載整個文件至內存。為提高并發效率，將百萬級數據分布在不同的工作表中，利用線程池和多線程同時讀取各個工作表。在讀取過程中，借助EasyExcel的ReadListener進行數據處理。
在處理過程中，并非每條數據都直接操作數據庫，以免對數據庫造成過大壓力。設定一個批次大小，例如每1000條數據，將從Excel中讀取的數據臨時存儲在內存中（可使用List實現）。每讀取1000條數據后，執行數據的批量插入操作，可簡單地借助mybatis實現批量插入。
此外，在處理過程中，需要考慮并發問題，因此我們將使用線程安全的隊列來存儲內存中的臨時數據，如ConcurrentLinkedQueue。
經驗證，通過上述方案，讀取并插入100萬條數據的Excel所需時間約為100秒，不超過2分鐘。
為了提升并發處理能力，我們將百萬級數據存儲在同一個Excel文件的不同工作表中，然后通過EasyExcel并發地讀取這些工作表數據。
EasyExcel提供了ReadListener接口，允許在每批數據讀取后進行自定義處理。我們可以基于這一功能實現文件的分批讀取。
首先，需要添加以下依賴：
<dependencies> <!-- EasyExcel --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>latest_version</version> </dependency> <!-- 數據庫連接和線程池 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency></dependencies>然后實現并發讀取多個sheet的代碼：
@Servicepublic class ExcelImporterService { @Autowired private MyDataService myDataService; public void doImport() { // Excel文件的路徑 String filePath = "users/paidaxing/workspace/excel/test.xlsx"; // 需要讀取的sheet數量 int numberOfSheets = 20; // 創建一個固定大小的線程池，大小與sheet數量相同 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numberOfSheets); // 遍歷所有sheets for (int sheetNo = 0; sheetNo < numberOfSheets; sheetNo++) { // 在Java lambda表達式中使用的變量需要是final int finalSheetNo = sheetNo; // 向線程池提交一個任務 executor.submit(() -> { // 使用EasyExcel讀取指定的sheet EasyExcel.read(filePath, MyDataModel.class, new MyDataModelListener(myDataService)) .sheet(finalSheetNo) // 指定sheet號 .doRead(); // 開始讀取操作 }); } // 啟動線程池的關閉序列 executor.shutdown(); // 等待所有任務完成，或者在等待超時前被中斷 try { executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS); } catch (InterruptedException e) { // 如果等待過程中線程被中斷，打印異常信息 e.printStackTrace(); } }}這段代碼通過創建一個固定大小的線程池來并發讀取一個包含多個sheets的Excel文件。每個sheet的讀取作為一個單獨的任務提交給線程池。
我們在代碼中用了一個MyDataModelListener，這個類是ReadListener的一個實現類。當EasyExcel讀取每一行數據時，它會自動調用我們傳入的這個ReadListener實例的invoke方法。在這個方法中，我們就可以定義如何處理這些數據。
MyDataModelListener還包含doAfterAllAnalysed方法，這個方法在所有數據都讀取完畢后被調用。這里可以執行一些清理工作，或處理剩余的數據。
接下來，我們來實現這個我們的ReadListener：
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import java.util.ArrayList;import java.util.List;// 自定義的ReadListener，用于處理從Excel讀取的數據public class MyDataModelListener implements ReadListener<MyDataModel> { // 設置批量處理的數據大小 private static final int BATCH_SIZE = 1000; // 用于暫存讀取的數據，直到達到批量大小 private List<MyDataModel> batch = new ArrayList<>(); private MyDataService myDataService; // 構造函數，注入MyBatis的Mapper public MyDataModelListener(MyDataService myDataService) { this.myDataService = myDataService; } // 每讀取一行數據都會調用此方法 @Override public void invoke(MyDataModel data, AnalysisContext context) { //檢查數據的合法性及有效性 if (validateData(data)) { //有效數據添加到list中 batch.add(data); } else { // 處理無效數據，例如記錄日志或跳過 } // 當達到批量大小時，處理這批數據 if (batch.size() >= BATCH_SIZE) { processBatch(); } } private boolean validateData(MyDataModel data) { // 調用mapper方法來檢查數據庫中是否已存在該數據 int count = myDataService.countByColumn1(data.getColumn1()); // 如果count為0，表示數據不存在，返回true；否則返回false if(count == 0){ return true; } // 在這里實現數據驗證邏輯 return false; } // 所有數據讀取完成后調用此方法 @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { // 如果還有未處理的數據，進行處理 if (!batch.isEmpty()) { processBatch(); } } // 處理一批數據的方法 private void processBatch() { int retryCount = 0; // 重試邏輯 while (retryCount < 3) { try { // 嘗試批量插入 myDataService.batchInsert(batch); // 清空批量數據，以便下一次批量處理 batch.clear(); break; } catch (Exception e) { // 重試計數增加 retryCount++; // 如果重試3次都失敗，記錄錯誤日志 if (retryCount >= 3) { logError(e, batch); }}通過自定義MyDataModelListener，在讀取Excel文件過程中可實現數據處理。每讀取一條數據后，將其加入列表，在列表累積達到1000條時，執行一次數據庫批量插入操作。若插入失敗，則進行重試；若多次嘗試仍失敗，則記錄錯誤日志。
這里批量插入，用到了MyBatis的批量插入，代碼實現如下：
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import java.util.List;@Mapperpublic interface MyDataMapper { void batchInsert(List<MyDataModel> dataList); int countByColumn1(String column1);}mapper.xml文件：
<insert id="batchInsert" parameterType="list"> INSERT INTO paidaxing_test_table_name (column1, column2, ...) VALUES <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=","> (#{item.column1}, #{item.column2}, ...) </foreach></insert><select id="countByColumn1" resultType="int"> SELECT COUNT(*) FROM your_table WHERE column1 = #{column1}</select>本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-82361-0.html實現百萬級數據從Excel導入到數據庫的方式
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