今天分享一篇大數(shù)據(jù)量Excel導(dǎo)入如何優(yōu)化的文章，非常不錯。

需求說明

項目中有一個 Excel 導(dǎo)入的需求：繳費記錄導(dǎo)入

由實施 / 用戶 將別的系統(tǒng)的數(shù)據(jù)填入我們系統(tǒng)中的 Excel 模板，應(yīng)用將文件內(nèi)容讀取、校對、轉(zhuǎn)換之后產(chǎn)生欠費數(shù)據(jù)、票據(jù)、票據(jù)詳情并存儲到數(shù)據(jù)庫中。

(資料圖片)

在接手之前可能由于之前導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量并不多沒有對效率有過高的追求。但是到了 4.0 版本，預(yù)估導(dǎo)入時Excel 行數(shù)會是 10w+ 級別，而往數(shù)據(jù)庫插入的數(shù)據(jù)量是大于 3n 的，也就是說 10w 行的 Excel，則至少向數(shù)據(jù)庫插入 30w 行數(shù)據(jù)。因此優(yōu)化原來的導(dǎo)入代碼是勢在必行的。逐步分析和優(yōu)化了導(dǎo)入的代碼，使之在百秒內(nèi)完成(最終性能瓶頸在數(shù)據(jù)庫的處理速度上，測試服務(wù)器 4g 內(nèi)存不僅放了數(shù)據(jù)庫，還放了很多微服務(wù)應(yīng)用。處理能力不太行)。具體的過程如下，每一步都有列出影響性能的問題和解決的辦法。

導(dǎo)入 Excel 的需求在系統(tǒng)中還是很常見的，優(yōu)化辦法可能不是最優(yōu)的，歡迎讀者在評論區(qū)留言交流提供更優(yōu)的思路

一些細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：導(dǎo)入使用的模板由系統(tǒng)提供，格式是 xlsx (支持 65535+行數(shù)據(jù)) ，用戶按照表頭在對應(yīng)列寫入相應(yīng)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)校驗：數(shù)據(jù)校驗有兩種：

字段長度、字段正則表達(dá)式校驗等，內(nèi)存內(nèi)校驗不存在外部數(shù)據(jù)交互。對性能影響較小

數(shù)據(jù)重復(fù)性校驗，如票據(jù)號是否和系統(tǒng)已存在的票據(jù)號重復(fù)(需要查詢數(shù)據(jù)庫，十分影響性能)

數(shù)據(jù)插入：測試環(huán)境數(shù)據(jù)庫使用 MySQL 5.7，未分庫分表，連接池使用 Druid迭代記錄1. 第一版：POI + 逐行查詢校對 + 逐行插入

這個版本是最古老的版本，采用原生 POI，手動將 Excel 中的行映射成 ArrayList 對象，然后存儲到 List，代碼執(zhí)行的步驟如下：

手動讀取 Excel 成 List循環(huán)遍歷，在循環(huán)中進(jìn)行以下步驟檢驗字段長度一些查詢數(shù)據(jù)庫的校驗，比如校驗當(dāng)前行欠費對應(yīng)的房屋是否在系統(tǒng)中存在，需要查詢房屋表寫入當(dāng)前行數(shù)據(jù)返回執(zhí)行結(jié)果，如果出錯 / 校驗不合格。則返回提示信息并回滾數(shù)據(jù)

顯而易見的，這樣實現(xiàn)一定是趕工趕出來的，后續(xù)可能用的少也沒有察覺到性能問題，但是它最多適用于個位數(shù)/十位數(shù)級別的數(shù)據(jù)。存在以下明顯的問題：

查詢數(shù)據(jù)庫的校驗對每一行數(shù)據(jù)都要查詢一次數(shù)據(jù)庫，應(yīng)用訪問數(shù)據(jù)庫來回的網(wǎng)絡(luò)IO次數(shù)被放大了 n 倍，時間也就放大了 n 倍寫入數(shù)據(jù)也是逐行寫入的，問題和上面的一樣數(shù)據(jù)讀取使用原生 POI，代碼十分冗余，可維護性差。2. 第二版：EasyPOI + 緩存數(shù)據(jù)庫查詢操作 + 批量插入

針對第一版分析的三個問題，分別采用以下三個方法優(yōu)化

緩存數(shù)據(jù)，以空間換時間

逐行查詢數(shù)據(jù)庫校驗的時間成本主要在來回的網(wǎng)絡(luò)IO中，優(yōu)化方法也很簡單。將參加校驗的數(shù)據(jù)全部緩存到 HashMap 中。直接到 HashMap 去命中。關(guān)注公號：碼猿技術(shù)專欄，回復(fù)關(guān)鍵詞：1111 獲取阿里內(nèi)部Java調(diào)優(yōu)手冊

例如：校驗行中的房屋是否存在，原本是要用 區(qū)域 + 樓宇 + 單元 + 房號 去查詢房屋表匹配房屋ID，查到則校驗通過，生成的欠單中存儲房屋ID，校驗不通過則返回錯誤信息給用戶。而房屋信息在導(dǎo)入欠費的時候是不會更新的。并且一個小區(qū)的房屋信息也不會很多(5000以內(nèi))因此我采用一條SQL，將該小區(qū)下所有的房屋以 區(qū)域/樓宇/單元/房號 作為 key，以 房屋ID 作為 value，存儲到 HashMap 中，后續(xù)校驗只需要在 HashMap 中命中

自定義 SessionMapper

Mybatis 原生是不支持將查詢到的結(jié)果直接寫人一個 HashMap 中的，需要自定義 SessionMapper

SessionMapper 中指定使用 MapResultHandler 處理 SQL 查詢的結(jié)果集

@Repositorypublic class SessionMapper extends SqlSessionDaoSupport {    @Resource    public void setSqlSessionFactory(SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {        super.setSqlSessionFactory(sqlSessionFactory);    }    // 區(qū)域樓宇單元房號 - 房屋ID    @SuppressWarnings("unchecked")    public Map getHouseMapByAreaId(Long areaId) {        MapResultHandler handler = new MapResultHandler(); this.getSqlSession().select(BaseUnitMapper.class.getName()+".getHouseMapByAreaId", areaId, handler);        Map map = handler.getMappedResults();        return map;    }}

MapResultHandler 處理程序，將結(jié)果集放入 HashMap

public class MapResultHandler implements ResultHandler {    private final Map mappedResults = new HashMap();    @Override    public void handleResult(ResultContext context) {        @SuppressWarnings("rawtypes")        Map map = (Map)context.getResultObject();        mappedResults.put(map.get("key"), map.get("value"));    }    public Map getMappedResults() {        return mappedResults;    }}

示例 Mapper

@Mapper@Repository public interface BaseUnitMapper {    // 收費標(biāo)準(zhǔn)綁定 區(qū)域樓宇單元房號 - 房屋ID    Map getHouseMapByAreaId(@Param("areaId") Long areaId);}

示例 Mapper.xml

    SELECT        CONCAT( h.bulid_area_name, h.build_name, h.unit_name, h.house_num ) k,        h.house_id v    FROM        base_house h    WHERE        h.area_id = ##{areaId}    GROUP BY        h.house_id                    

之后在代碼中調(diào)用 SessionMapper 類對應(yīng)的方法即可。

使用 values 批量插入

MySQL insert 語句支持使用 values (),(),() 的方式一次插入多行數(shù)據(jù)，通過 mybatis foreach 結(jié)合 java 集合可以實現(xiàn)批量插入，代碼寫法如下：

    insert into table(colom1, colom2)    values         ( ##{item.colom1}, ##{item.colom2})    

使用 EasyPOI 讀寫 Excel

http://doc.wupaas.com/docs/easypoi/easypoi-1c0u4mo8p4ro8采用基于注解的導(dǎo)入導(dǎo)出,修改注解就可以修改Excel，非常方便，代碼維護起來也容易。

3. 第三版：EasyExcel + 緩存數(shù)據(jù)庫查詢操作 + 批量插入

第二版采用 EasyPOI 之后，對于幾千、幾萬的 Excel 數(shù)據(jù)已經(jīng)可以輕松導(dǎo)入了，不過耗時有點久(5W 數(shù)據(jù) 10分鐘左右寫入到數(shù)據(jù)庫)不過由于后來導(dǎo)入的操作基本都是開發(fā)在一邊看日志一邊導(dǎo)入，也就沒有進(jìn)一步優(yōu)化。但是好景不長，有新小區(qū)需要遷入，票據(jù) Excel 有 41w 行，這個時候使用 EasyPOI 在開發(fā)環(huán)境跑直接就 OOM 了，增大 JVM 內(nèi)存參數(shù)之后，雖然不 OOM 了，但是 CPU 占用 100% 20 分鐘仍然未能成功讀取全部數(shù)據(jù)。故在讀取大 Excel 時需要再優(yōu)化速度。莫非要我這個渣渣去深入 POI 優(yōu)化了嗎？別慌，先上 GITHUB 找找別的開源項目。這時阿里 EasyExcel 映入眼簾：

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emmm，這不是為我量身定制的嗎！趕緊拿來試試。EasyExcel 采用和 EasyPOI 類似的注解方式讀寫 Excel，因此從 EasyPOI 切換過來很方便，分分鐘就搞定了。也確實如阿里大神描述的：41w行、25列、45.5m 數(shù)據(jù)讀取平均耗時 50s，因此對于大 Excel 建議使用 EasyExcel 讀取。

4. 第四版：優(yōu)化數(shù)據(jù)插入速度

在第二版插入的時候，我使用了 values 批量插入代替逐行插入。每 30000 行拼接一個長 SQL、順序插入。整個導(dǎo)入方法這塊耗時最多，非常拉跨。后來我將每次拼接的行數(shù)減少到 10000、5000、3000、1000、500 發(fā)現(xiàn)執(zhí)行最快的是 1000。結(jié)合網(wǎng)上一些對 innodb_buffer_pool_size 描述我猜是因為過長的 SQL 在寫操作的時候由于超過內(nèi)存閾值，發(fā)生了磁盤交換。關(guān)注公號：碼猿技術(shù)專欄，回復(fù)關(guān)鍵詞：1111 獲取阿里內(nèi)部Java調(diào)優(yōu)手冊；限制了速度，另外測試服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫性能也不怎么樣，過多的插入他也處理不過來。所以最終采用每次 1000 條插入。

每次 1000 條插入后，為了榨干數(shù)據(jù)庫的 CPU，那么網(wǎng)絡(luò)IO的等待時間就需要利用起來，這個需要多線程來解決，而最簡單的多線程可以使用 并行流 來實現(xiàn)，接著我將代碼用并行流來測試了一下：

10w行的 excel、42w 欠單、42w記錄詳情、2w記錄、16 線程并行插入數(shù)據(jù)庫、每次 1000 行。插入時間 72s，導(dǎo)入總時間 95 s。

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并行插入工具類

并行插入的代碼我封裝了一個函數(shù)式編程的工具類，也提供給大家

/** * 功能：利用并行流快速插入數(shù)據(jù) * * @author Keats * @date 2020/7/1 9:25 */public class InsertConsumer {    /**     * 每個長 SQL 插入的行數(shù)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫性能調(diào)整     */    private final static int SIZE = 1000;    /**     * 如果需要調(diào)整并發(fā)數(shù)目，修改下面方法的第二個參數(shù)即可     */    static {        System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "4");    }    /**     * 插入方法     *     * @param list     插入數(shù)據(jù)集合     * @param consumer 消費型方法，直接使用 mapper::method 方法引用的方式     * @param       插入的數(shù)據(jù)類型     */    public static  void insertData(List list, Consumer> consumer) {        if (list == null || list.size() < 1) {            return;        }        List> streamList = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < list.size(); i += SIZE) {            int j = Math.min((i + SIZE), list.size());            List subList = list.subList(i, j);            streamList.add(subList);        }        // 并行流使用的并發(fā)數(shù)是 CPU 核心數(shù)，不能局部更改。全局更改影響較大，斟酌        streamList.parallelStream().forEach(consumer);    }}

這里多數(shù)使用到很多 Java8 的API，不了解的朋友可以翻看我之前關(guān)于 Java 的博客。方法使用起來很簡單

InsertConsumer.insertData(feeList, arrearageMapper::insertList);

其他影響性能的內(nèi)容日志

避免在 for 循環(huán)中打印過多的 info 日志

在優(yōu)化的過程中，我還發(fā)現(xiàn)了一個特別影響性能的東西：info 日志，還是使用 41w行、25列、45.5m 數(shù)據(jù)，在開始-數(shù)據(jù)讀取完畢之間每 1000 行打印一條 info 日志，緩存校驗數(shù)據(jù)-校驗完畢之間每行打印 3+ 條 info 日志，日志框架使用 Slf4j 。打印并持久化到磁盤。下面是打印日志和不打印日志效率的差別

打印日志

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不打印日志

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我以為是我選錯 Excel 文件了，又重新選了一次，結(jié)果依舊

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緩存校驗數(shù)據(jù)-校驗完畢 不打印日志耗時僅僅是打印日志耗時的 1/10 ！

總結(jié)

提升Excel導(dǎo)入速度的方法：

使用更快的 Excel 讀取框架(推薦使用阿里 EasyExcel)對于需要與數(shù)據(jù)庫交互的校驗、按照業(yè)務(wù)邏輯適當(dāng)?shù)氖褂镁彺?。用空間換時間使用 values(),(),() 拼接長 SQL 一次插入多行數(shù)據(jù)使用多線程插入數(shù)據(jù)，利用掉網(wǎng)絡(luò)IO等待時間(推薦使用并行流，簡單易用)避免在循環(huán)中打印無用的日志

關(guān)鍵詞：