【二十四】springboot使用EasyExcel和线程池实现多线程导入Excel数据

springboot篇章整体栏目：

【一】springboot整合swagger（超详细

【二】springboot整合swagger（自定义）（超详细）

【三】springboot整合token（超详细）

【四】springboot整合mybatis-plus（超详细）（上）

【五】springboot整合mybatis-plus（超详细）（下）

【六】springboot整合自定义全局异常处理

【七】springboot整合redis（超详细）

【八】springboot整合AOP实现日志操作（超详细）

【九】springboot整合定时任务（超详细）

【十】springboot整合redis实现启动服务即将热点数据保存在全局以及redis（超详细）

【十一】springboot整合quartz实现定时任务优化（超详细）

【十二】springboot整合线程池解决高并发（超详细,保你理解）

【十三】springboot整合异步调用并获取返回值（超详细）

【十四】springboot整合WebService（超详细）

【十五】springboot整合WebService（关于传参数）（超详细）

【十六】springboot整合WebSocket（超详细）

【十七】springboot整合WebSocket实现聊天室（超详细）

【十八】springboot实现自定义全局异常处理

【十九】springboot整合ElasticSearch实战（万字篇）

【二十】springboot整合过滤器实战

【二十一】springboot整合拦截器实战并对比过滤器

【二十二】springboot整合activiti7（1）实战演示篇

【二十三】springboot整合spring事务详解以及实战

【二十四】springboot使用EasyExcel和线程池实现多线程导入Excel数据

【二十五】springboot整合jedis和redisson布隆过滤器处理缓存穿透

在公司开发时，遇到一个很常见的导入功能的需求，需要导入Excel文件，由此想到了阿里巴巴的EasyExcel这个方便的工具，当客户给我说需要支持大数据量导入时，我想到了使用线程池来多线程处理导入数据库这个操作。由此本章记录一下这次操作。

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首先，整体的大概流程差不多是这个样子：

效果：

真实项目上是公司封装的RPC框架，这次demo直接使用的前面的整合mybatis-plus的demo来写的。

首先看下目录结构：

图片中框选部分就是本章需要修改到的或者新创建的文件，后面一一解读，下面的描述可以对标这个图片中的类名。

然后介绍下本章需要做的准备工作：

数据库表
修改application配置文件，修改tomcat的最大文件上传限制（否则excel文件太大，上传会报错）
开启mybatis-plus的批量插入功能，mybatis-plus默认只有insert这个单条插入功能（若自己的项目不使用这个，则不需要，这只是我的demo上没有批量插入方法）
创建excel多线程导入接口所需的各个类

一、准备数据库和Excel文件

二、引入所需依赖

三、修改配置文件，修改文件大小默认限制

四、开启mybatis-plus的批量保存功能

五、创建所需工具类

六、创建业务各层代码

七、创建easyExcel事件监听器

八、创建自定义线程类

九、测试单线程和多线程处理的效率

一、准备数据库和Excel文件

CREATE TABLE `deadman` (`uid` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '主键',`idCard` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '身份证号',`userName` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '死者姓名',`sex` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '死者性别',`age` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '死者年龄',`reason` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '死因',`house` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '安排地狱层数',PRIMARY KEY (`uid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COLLATE=utf8_bin;

二、引入所需依赖

主要是导入easyExcel所涉及的依赖，如下：

三、修改配置文件，修改文件大小默认限制

这个必须修改，不然后面接口都进不去，默认tomcat服务器是限制了上传文件的大小的。

spring:servlet:multipart:max-file-size: 100MBmax-request-size: 100MB

server:tomcat:max-swallow-size: 100MB

四、开启mybatis-plus的批量保存功能

这次demo整合的rpc框架是Mybatis-plus，所以找了一个方法去实现批量保存，如下：

1、新建一个SpiceSqlInjector类

PS：注意框选部分类名。

2、创建SpiceBaseMapper接口类

PS：本来是业务的接口层去继承BaseMapper，此处又它去继承BaseMapper，然后加如上图这个方法，注意名称必须是这个否则后面调用该方法会报错。

3、创建业务所需的Mapper层

继承刚才自定义的接口类。

由此就可以通过注入DeadManMapper调用上面的方法实现批量插入了。

如下：

五、创建所需工具类

在通过EasyExcel导入时，会涉及到一些数据类型不满足入参之类的，本次demo涉及到如下工具类。

1、MultipartFileToFileUtils

将传入的MultipartFile类型转为File类型，Controller接收到的是MultipartFile类型，EasyExcel.read方法所需要的是File类型。

2、SpringJobBeanFactory

在监听器类注入mappe时会报空指针，使用如下工具类继承ApplicationContextAware，获取bean对象。

六、创建业务各层代码

1、controller层

2、映射数据库的实体类

关于mybatis-plus相关的注解可以去看看前面的文章。

3、easyExcel的实体类

index指的是excel表上面的行编号，例如

4、service层

5、service的实现类层

上面的方法是多线程处理的事件监听器，下面的是单线程的事件监听器，后面针对两种方式都做一下对比。

七、创建easyExcel事件监听器

1、单线程的事件监听器

解析：该监听器继承自AnalysisEventListener类，泛型指定为上面easyExcel指定的实体类对象类。重写该类的两个方法：invoke和doAfterAllAnalysed。

invoke（）：该方法会从excel表的第二行开始读取数据。

doAfterAllAnalysed（）：当invoke将excel的数据全部解析完后，会执行该方法，所以在该类进行数据的入库即可。

此时，单线程的导入已经完成，我们最后再对比测试两种监听器的效率，现在创建多线程事件监听器。

2、多线程的事件监听器

解析：同样是重写上面说的那两个方法。invoke方法的处理不变，修改doAfterAllAnalysed方法的处理，在该方法通过创建线程池的方法，将创建的线程任务提交到线程池，让线程池进行多线程任务的执行，从而实现多线程执行导入操作。

流程：创建线程池——》计算每个线程需要处理的数据——》创建CountDownLatch对象（保证最后每个线程会回到主线程）——》循环线程数量并提交线程任务到线程池——》执行CountDownLatch对象的await方法，让当前线程处于等待状态，等待CountDownLatch减少为1后会唤醒当前线程——》每个线程处理自己的数据并在处理完后执行CountDownLatch对象的countDown方法，让CountDownLatch对象的值减一——》当CountDownLatch的值为0时（说明线程池类的线程任务以及执行完成），执行主线程的代码——》关闭线程池

八、创建自定义线程类

此步骤创建上面描述的线程任务类。

实现Callable或者Runable或者继承Thread都行，此处实现Runable，重写run方法。

根据传入的划分给他的数据区间，将该区间的数据通过subList方法取出来之后，执行上面实现的批量插入方法进行数据的入库操作。为了防止代码出现问题不执行coutDown方法，将该句代码写入finally。

PS：CountDownLatch的两个方法（countDown，await）配合使用，保证每个线程的代码执行时，主线程进入等待，然后等各个线程任务执行完后，又回到主线程进行执行。

九、测试单线程和多线程处理的效率

上面已经完成了单线程和多线程事件监听器的编写，下面开始测试两者的效率。

1、使用单线程事件监听器

结果：100033条数据，数据正确。

2、使用多线程事件监听器

结果：100033条数据，数据正确，确实快了很多。

我觉得对于业务简单的多线程处理类似场景的都可以拿这个demo拿去改造一下，如果有问题，谢谢大家指出。瑞思拜。

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