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前言

今天要討論一個讓無數人抓狂的話題：如何高效導入百萬級Excel數據。

去年有家公司找到我，他們的電商系統遇到一個致命問題：每天需要導入20萬條商品數據，但一執行就卡死，最長耗時超過3小時。

更魔幻的是，重啟服務器后前功盡棄。

經過半天的源碼分析，我們發現了下面這些觸目驚心的代碼...

1 為什么傳統導入方案會崩盤？

很多小伙伴在實現Excel導入時，往往直接寫出這樣的代碼：

// 錯誤示例：逐行讀取+逐條插入
public void importExcel(File file) {
    List<Product> list = ExcelUtils.readAll(file); // 一次加載到內存
    for (Product product : list) {
        productMapper.insert(product); // 逐行插入
    }
}

這種寫法會引發三大致命問題：

1.1 內存熔斷：堆區OOM慘案

• 問題：POI的UserModel（如XSSFWorkbook）一次性加載整個Excel到內存
• 實驗：一個50MB的Excel（約20萬行）直接耗盡默認的1GB堆內存
• 癥狀：頻繁Full GC ? CPU飆升 ? 服務無響應

1.2 同步阻塞：用戶等到崩潰

• 過程：用戶上傳文件 → 同步等待所有數據處理完畢 → 返回結果
• 風險：連接超時（HTTP默認30秒斷開）→ 任務丟失

1.3 效率黑洞：逐條操作事務

• 實測數據：MySQL單線程逐條插入≈200條/秒 → 處理20萬行≈16分鐘
• 幕后黑手：每次insert都涉及事務提交、索引維護、日志寫入

2 性能優化四板斧

第一招：流式解析

使用POI的SAX模式替代DOM模式：

// 正確寫法：分段讀取（以HSSF為例）
OPCPackage pkg = OPCPackage.open(file);
XSSFReader reader = new XSSFReader(pkg);
SheetIterator sheets = (SheetIterator) reader.getSheetsData();
while (sheets.hasNext()) {
    try (InputStream stream = sheets.next()) {
        Sheet sheet = new XSSFSheet(); // 流式解析
        RowHandler rowHandler = new RowHandler();
        sheet.onRow(row -> rowHandler.process(row));
        sheet.process(stream); // 不加載全量數據
    }
}

?? 避坑指南：

• 不同Excel版本需適配（HSSF/XSSF/SXSSF）
• 避免在解析過程中創建大量對象，需復用數據容器

第二招：分頁批量插入

基于MyBatis的批量插入+連接池優化：

// 分頁批量插入（每1000條提交一次）
public void batchInsert(List<Product> list) {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH);
    ProductMapper mapper = sqlSession.getMapper(ProductMapper.class);
    
    int pageSize = 1000;
    for (int i = 0; i < list.size(); i += pageSize) {
        List<Product> subList = list.subList(i, Math.min(i + pageSize, list.size()));
        mapper.batchInsert(subList);
        sqlSession.commit();
        sqlSession.clearCache(); // 清理緩存
    }
}

關鍵參數調優：

# MyBatis配置
mybatis.executor.batch.size=1000
# 連接池（Druid）
spring.datasource.druid.maxActive=50
spring.datasource.druid.initialSize=10

第三招：異步化處理

架構設計：

1. 前端上傳：客戶端使用WebUploader等分片上傳工具
2. 服務端：
   • 生成唯一任務ID
   • 寫入任務隊列（Redis Stream/RabbitMQ）
3. 異步線程池：
   • 多線程消費隊列
   • 處理進度存儲在Redis中
4. 結果通知：通過WebSocket或郵件推送完成狀態

第四招：并行導入

對于千萬級數據，可采用分治策略：

3 代碼之外的關鍵經驗

3.1 數據校驗必須前置

典型代碼缺陷：

// 錯誤：邊插入邊校驗，可能污染數據庫
public void validateAndInsert(Product product) {
    if (product.getPrice() < 0) {
        throw new Exception("價格不能為負");
    }
    productMapper.insert(product);
}

? 正確實踐：

1. 在流式解析階段完成基礎校驗（格式、必填項）
2. 入庫前做業務校驗（數據關聯性、唯一性）

3.2 斷點續傳設計

解決方案：

• 記錄每個分片的處理狀態
• 失敗時根據偏移量（offset）恢復

3.3 日志與監控

配置要點：

// Spring Boot配置Prometheus指標
@Bean
public MeterRegistryCustomizer<PrometheusMeterRegistry> metrics() {
    return registry -> registry.config().meterFilter(
        new MeterFilter() {
            @Override
            public DistributionStatisticConfig configure(Meter.Id id, DistributionStatisticConfig config) {
                return DistributionStatisticConfig.builder()
                    .percentiles(0.5, 0.95) // 統計中位數和95分位
                    .build().merge(config);
            }
        }
    );
}

四、百萬級導入性能實測對比

測試環境：

• 服務器：4核8G，MySQL 8.0
• 數據量：100萬行x15列（約200MB Excel）

總結

Excel高性能導入的11條軍規：

1. 決不允許全量加載數據到內存 → 使用SAX流式解析
2. 避免逐行操作數據庫 → 批量插入加持
3. 永遠不要讓用戶等待 → 異步處理+進度查詢
4. 橫向擴展比縱向優化更有效 → 分片+分布式計算
5. 內存管理是生死線 → 對象池+避免臨時大對象
6. 合理配置連接池參數 → 杜絕瓶頸在數據源
7. 前置校驗絕不動搖 → 臟數據必須攔截在入口
8. 監控務必完善 → 掌握全鏈路指標
9. 設計必須支持容災 → 斷點續傳+冪等處理
10. 拋棄單機思維 → 擁抱分布式系統設計
11. 測試要覆蓋極端場景 → 百萬數據壓測不可少

?轉自https://www.cnblogs.com/12lisu/p/18805646