【Java】百万数据excel导出功能如何实现
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【Java】百万数据excel导出功能如何实现
在面对MySQL百万级别数据的excel导出需求时，我们首先面临的问题是如何避免接口超时和解决数据导出的效率问题。为了解决这些问题，我们选择采用异步处理方式，具体来说，可以使用线程、线程池、job或消息队列（mq）。
使用job时，我们需先在数据库中建立一张执行任务表，并在用户点击导出按钮后，向表中写入一条待执行记录。之后，通过job定时检查待执行记录，遍历并执行导出任务。为避免重复执行，需在执行任务时增加一个执行中的状态，确保在任务执行过程中不会被后续job执行周期重复处理。尽管job方案能够提供一定的延迟执行功能，但对于时间敏感性较高的业务场景，mq方案通常能提供更好的实时性。
为了优化内存使用，我们引入了easyexcel框架。它通过优化内存管理，显著降低了处理百万级数据时的内存消耗，避免了传统的Apache POI框架可能出现的内存溢出问题。使用easyexcel，可以轻松实现excel数据的读写操作，同时降低了内存占用，为百万级数据的导出提供了有力的支持。
在处理百万级别数据时，我们还需要考虑到分页查询的重要性。通过分页查询，我们可以避免一次性从数据库中加载过多数据，从而减少内存压力和提高查询效率。例如，我们可以设置每页5000条记录，将百万数据分为200页进行查询，这样既能满足查询需求，又避免了内存溢出的风险。
针对一个sheet的容量，我们需将数据分散到多个sheet中，以适应百万数据的导出需求。在实现分页查询的同时，我们还需重新计算limit的起始位置，确保数据能正确地分发到各个sheet中。
在异步处理完成数据导出后，我们将生成的excel文件上传到OSS文件服务器，用户可以通过访问OSS提供的文件链接来获取文件，这样可以有效避免应用服务器的磁盘空间占用问题。使用WebSocket技术可以实现实时通知推送，用户在接收通知后，可以通过点击链接下载导出的excel文件，并跟踪通知的状态，确保文件下载成功。
考虑到用户体验，我们可以将百万级数据的总条数做成可配置项，允许根据实际情况调整配置，避免因数据量过大导致的用户操作不便或性能问题。同时，每页大小的配置也可灵活调整，以更好地满足不同用户的需求。
为了满足特定需求，如按照商品编号对数据进行分组，我们需在SQL查询语句中加入`order by`关键字，确保数据按照商品编号排序。在进行分页查询时，还需注意处理最后一个商品编号的数据完整性问题，避免因分页导致的数据不完整。
通过上述方法，我们成功实现了百万数据excel导出功能，并确保了系统的高效、稳定和用户体验。通过直观的流程图，我们可以清晰地展示使用job或mq进行数据导出的异步处理流程，以便在实际应用中灵活选择。
