EasyExcel的使用背景
工作中总会遇到对Excel读写功能，之前接触过EasyExcel，后续我们基本上用它代替了传统的POI和JXL、甚至还有一个EasyPOI技术。
EasyExcel的时候痛点
使用的EasyExcel时候，一般场景下表头比较传统，也不复杂，但是这次呢表头稍微有点复杂，读取数据要从指定的位置开始，要从指定位置开始读取EasyExcel，所以呢在不断的摸索之后，找到了合适的解决方法。
EasyExcel对比其他框架
平常用poi读取excel数据量少，加上EasyExcel读取Excel有点复杂，所以一直也没在项目中使用EasyExcel，直到有一回要读取的数据量太大，使用poi读取Excel在创建Workbook -> WorkbookFactory.create(inputStream) 时就异常了，分配很多内存也不好使，所以放弃使用poi转使用EasyExcel。
Java解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存，poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题，但POI还是有一些缺陷，比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的，内存消耗依然很大。easyexcel重写了poi对07版Excel的解析，能够原本一个3M的excel用POI sax依然需要100M左右内存降低到几M，并且再大的excel不会出现内存溢出，03版依赖POI的sax模式。
在上层做了模型转换的封装，让使用者更加简单方便 --EasyExcel
使用EasyExcel读取Excel时一直在想如何简化读取方式，不用读取每个Excel都创建一个XXDataListene监听器类，刚开始想，把DataListener加上泛型，共用一个DataListener<T>,但是还涉及到如何传递Dao和每个Dao如何保存数据，而且保存数据前可能还需要对数据进行不同的处理。
EasyExcel的编程模式
EasyExcel开源挺久了，但使用上感觉有点让人望而生怯，刚开始看官方文档上读取Excel挺简单的，只需要一行代码，继续细看的话还需要创建一个回调监听器，有点复杂呀（每个Excel都需要创建一个单独的回调监听器类）。
EasyExcel读取的指定位置
要开始读取数据，第8行才是真正的数据，直接上代码，headRowNumber()，不写默认是1，即就是从第二行开始读数据。
/**
* 读取文件信息数据
* @param filePath
* @param headNum
*/
public ContactInfoExcelDataListener read(String filePath , int headNum){
EasyExcel.read(filePath, this).head(ContactInfoExcelEntity.class).autoCloseStream(true
).autoTrim(true).ignoreEmptyRow(true).sheet()
// 这里可以设置1，因为头就是一行。如果多行头，可以设置其他值。不传入也可以，因为默认会根据DemoData 来解析，他没有指定头，也就是默认1行
.headRowNumber(Math.max(headNum,NumberUtils.BYTE_ZERO)).doRead();
return this;
}
/**
* 读取文件信息数据
* @param filePath
*/
public ContactInfoExcelDataListener read(String filePath){
EasyExcel.read(filePath, this).head(ContactInfoExcelEntity.class).autoCloseStream(true).autoTrim(true).ignoreEmptyRow(true).sheet()
// 这里可以设置1，因为头就是一行。如果多行头，可以设置其他值。不传入也可以，因为默认会根据DemoData 来解析，他没有指定头，也就是默认1行
.doRead();
return this;
}
/**
* 读取文件信息数据
* @param inputStream
* @param headNum
*/
public ContactInfoExcelDataListener read(InputStream inputStream, int headNum){
EasyExcel.read(inputStream, this).head(ContactInfoExcelEntity.class).autoCloseStream(true).autoTrim(true).ignoreEmptyRow(true).sheet()
// 这里可以设置1，因为头就是一行。如果多行头，可以设置其他值。不传入也可以，因为默认会根据DemoData 来解析，他没有指定头，也就是默认1行
.headRowNumber(Math.max(headNum,NumberUtils.BYTE_ZERO)).doRead();
return this;
}
导入数据的流程
表头校验
invokeHeadMap()方法
/**
* 调用头部
* @param map
* @param analysisContext
*/
@Override
public void invokeHead(Map<Integer, CellData> map, AnalysisContext analysisContext) {
log.info("【start read the excel head data】:{}",map);
// 判断标记头是否存在
//基本都会走到这里，全部放权交接给invoke方法，并且巧用作为我们锁初始化操作的控制赋值，切记如果headNum = 0 此方法很有可能不会触发，慎用！
//一次性筷子！赋值为1，目前只是实现了相关的单节点同步锁，如果未来扩展了相关的分布式节点，需要采用分布式锁机制进行控制！锁范围需要进行控制
try {
int titleRows = map.size();
// 头部的中断处理机制！
failureDataCount = preValidate?orginalHead.size() != titleRows?NumberUtils.INTEGER_ONE:
NumberUtils.BYTE_ZERO:NumberUtils.BYTE_ZERO;
// 进行置位
if(preValidate && (failureDataCount.intValue() == NumberUtils.INTEGER_ONE)){
causeByHeadFormatAbort = Boolean.TRUE;
}
if(!isMockFlag) {
// TODO 基本不会走到这里：一般我们如果需要可以使用此方法作为初始化资源使用的目的！
//Preconditions.checkNotNull(clueLogic,"not support clueLogic is inject this class subject!");
if (Objects.isNull(clueLogic)) {
clueLogic = SpringUtils.getBean(ClueLogic.class);
}
customerImportVO = new CustomerImportVO();
// 此部分主要是为了减少不必要的内存空间的申请
tempDataList = Lists.newArrayListWithExpectedSize(batchSizeUnit);
}
// syncLockController.lock();
} catch (Exception e) {
log.error("invoke the analysis the title head info data is failure!",e);
throw new UnsupportedOperationException("invoke the analysis the title head info data is failure!",e);
}
log.info("【finished read the excel head data】");
}
数据处理
invoke()方法
一条一条数据解析 invoke()方法 ，方法里面是我业务逻辑，数据校验。invoke 就是每行具体的数据值
/**
* 调用操作处理控制机制
* @param excelEntity
* @param context
*/
@Override
public void invoke(ContactInfoExcelEntity excelEntity, AnalysisContext context) {
log.info("----【start read the excel main data:{}】----",excelEntity);
if(batchSizeUnit <= tempDataList.size()){
CustomerImportVO customerImportVO = clueLogic.startCallTaskProxy(contactInfoImportParam,tempDataList);
// 合并计算结果->更新为最新的结果
this.customerImportVO.merge(customerImportVO);
tempDataList.clear();
tempDataList = Lists.newArrayListWithExpectedSize(batchSizeUnit);
}else{
tempDataList.add(excelEntity);
}
log.info("【finished read the excel main data】");
}
执行中断
hasNextdoAfterAllAnalysed()方法
/**
* 是否拥有下一次执行
* [@param](https://my.oschina.net/u/2303379) context
* [@return](https://my.oschina.net/u/556800)
*/
[@Override](https://my.oschina.net/u/1162528)
public boolean hasNext(AnalysisContext context) {
return causeByHeadFormatAbort?Boolean.FALSE:isSupportAbort? failureDataCount <= 0 :Boolean.TRUE;
}
数据完成
doAfterAllAnalysed()方法
所有数据解析完， doAfterAllAnalysed()方法，里面写的有保存数据方法。
/**
* 执行结束的回调机制
* @param analysisContext
*/
@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
log.info("【doAfterAllAnalysed the process】");
try {
CustomerImportVO customerImportVO = clueLogic.startCallTaskProxy(contactInfoImportParam,tempDataList);
this.customerImportVO.merge(customerImportVO);
finisheDataResult = Boolean.TRUE;
}catch (Exception e){
log.error("execute finially the flush data is failure！");
//TODO 收尾的数据信息如何做到一致性和完成补偿！
finisheDataResult = Boolean.FALSE;
} finally {
tempDataList.clear();
// syncLockController.unlock();
}
}
资料参考
https://blog.csdn.net/weixin_39929602/article/details/112189135?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultCTRLISTdefault-1.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultCTRLISTdefault-1.no_search_link
