实现万行级excel导出---poi--ooxm的应用和采坑

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##### 阅读建议：如果系统没有做过相关导入导出，又需要这个量级的可以直接阅读底部的poi-ooxm的应用

> excel使用poi直接导出最大值是多少？估计很多人不会关注这个问题，因为很少有业务要求excel直接导出上万条数据，更甚者可能没有听过excel直接导出100w条数据。这里给大家介绍一个引用场景和博主采坑的经历。

#### 需求描述
公司要求实现一个银行流水的导出功能，看上去就是一个简单的按钮，但是这个需求有几点要求：
- 导出的文件格式需要为xlsx
- 每次导出最低量为5w条，且为一个表
- 导出的时候需要以文件下载的形式在浏览器下载

> 楼主开发环境：jdk1.8， idea2018.1，springboot1.5x，dubbox

#### 对于poi-3.9的一次尝试
刚开始的时候，没有过多的关注5w条这个数量，直接使用的poi-3.9。在整个开发过程中基本没有碰到问题。在测试的时候，碰到了一个不能满足需求的问题。当我直接下载5w条的时候，程序直接报错。经过不断的测试，发现3.9的直接使用，最高下载值为6000+(这个最高值和电脑性能有一定的关系，不过出入不会很大)。

###### 测试结论poi-3.9的天花板 6000+

> 很明显上面的尝试不能做出与需求相关的功能，经过百度，发现easyexcel是一个不错的解决方案。

#### 对于easyexcel的一次尝试
导入的easyexcel为
```xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>easyexcel</artifactId>
<version>1.1.1</version>
</dependency>
```

使用该依赖的时候，我参考了以为博主的代码，代码地址为：https://blog.csdn.net/qq_35206261/article/details/88579151。当我将他的百万行级别的解决方案搬到我的项目中的时候，发现一切好像没有问题。但是当我启动的时候发现一直报错java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.poi.ss.usermodel.Font.setBold(Z)V。(这里的错误来源于公司项目原有的项目导入依赖冲突，如果没有做过导入导出相关功能的应该不会出现)。经过排查发现，问题出现在依赖上面。公司原本是有导入和导出功能的

引入的依赖如下：
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi-ooxml</artifactId>
<version>3.9</version>
</dependency>
```

冲突如下图所示：
图1

##### 坑一poi-ooxml没有向下兼容
点击进入easyexcel的依赖发现，它的底层是依赖的poi3.17的版本。当我一直以为poi是能够向下兼容的时候，最终每次启动和编译的时候出现的问题都指向了并没有向下兼容。
底层的poi-ooxml版本为3.17，如图所示
图2

这个时候我们可以如果还要去使用easyexcel，那我们需要更改版本或者解决poi-ooxml的版本兼容问题。

> 经过不兼容问题之后，看公司原有poi-ooxml的应用于是决定使用poi-ooxml的解决方案。

#### poi-ooxml的应用
经过以上几个坑之后，于是决定使用poi-ooxml的3.9版本能够兼容的解决方案，百度之后发现有一个以3.8版本基础的应用。经过上面的不兼容之后，还是决定试一试。于是采用了该博主文章中的一段代码，文章地址：https://blog.csdn.net/happyljw/article/details/52809244。

这篇文章中描述了一个思路，同时也给出了一段博主提供的实现代码，相对来说，如果作为测试问题不大，最后根据需求进行调整，修改了部分实现的步骤，同时也新增了一些新的实现和限制。代码如下：
```java
@ResponseBody
@RequestMapping(value = "/exportDataMoreThan1000")
public void readMoreThan1000RowBySheet(@RequestParam(value = "start") Integer start,
@RequestParam(value = "limit") Integer limit,
HttpServletResponse response) throws Exception {
//内存中只创建100个对象，写临时文件，当超过100条，就将内存中不用的对象释放。
Workbook wb = new SXSSFWorkbook(100);
//工作表对象
final Sheet[] sheet = {null};
//行对象
final Row[] nRow = {null};
//列对象
final Cell[] nCell = {null};
//总行号
final int[] rowNo = {0};
//页行号
final int[] pageRowNo = {0};

List<BankDto> list = new ArrayList<>(50000);
//数据源
list = BankServer.getList();
list.forEach(it -> {
if (rowNo[0] % 10001 == 0) {
sheet[0] = wb.createSheet("我的第" + (rowNo[0] / 10001 + 1) + "个工作簿");
sheet[0] = wb.getSheetAt(rowNo[0] / 10001);
//每当新建了工作表就将当前工作表的行号重置为0
pageRowNo[0] = 0;
}
rowNo[0]++;
nRow[0] = sheet[0].createRow(pageRowNo[0]++);
//这一步很关键，如果没有就没有表头。
if (pageRowNo[0] == 1) {
for (int j = 0; j < 9; j++) {
nCell[0] = nRow[0].createCell(j);
if (j == 0) nCell[0].setCellValue("编号");
if (j == 1) nCell[0].setCellValue("编号");
if (j == 2) nCell[0].setCellValue("编号");
if (j == 3) nCell[0].setCellValue("编号");
if (j == 4) nCell[0].setCellValue("编号");
if (j == 5) nCell[0].setCellValue("编号");
if (j == 6) nCell[0].setCellValue("编号");
if (j == 7) nCell[0].setCellValue("编号");
if (j == 8) nCell[0].setCellValue("备注");
}
rowNo[0]++;
nRow[0] = sheet[0].createRow(pageRowNo[0]++);
}
// 输出每行，每行有9列数据
for (int j = 0; j < 9; j++) {
nCell[0] = nRow[0].createCell(j);
if (j == 0) nCell[0].setCellValue(it.getPaycode());
if (j == 1) nCell[0].setCellValue(it.getPaycode());
if (j == 2) nCell[0].setCellValue(it.getPaycode());
if (j == 3) nCell[0].setCellValue(it.getPaycode());
if (j == 4) nCell[0].setCellValue(it.getPaycode());
if (j == 5) nCell[0].setCellValue(it.getPaycode());
if (j == 6) nCell[0].setCellValue(it.getPaycode());
if (j == 7) nCell[0].setCellValue(it.getPaycode());
if (j == 8) nCell[0].setCellValue(it.getRemark());
}
});
String fileName = "银行流水表.xlsx";
//设置请求头
response.setHeader("content-Type", "application/vnd.ms-excel");
response.setContentType("application/vnd.ms-excel;charset=utf-8");
response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + fileName + ".xlsx");
ServletOutputStream outputStream = response.getOutputStream();
wb.write(outputStream);
outputStream.flush();
outputStream.close();
}
```

这里简化了数据源的操作，如果需要可以根据自己的业务进行修改，我的实际实现里对数据源操作相对复查，不仅进行了分片请求（避免dubbox超时），同时还对数据进行了很多处理。这里的操作有一个亮点，那就是进行了多Sheet的分割。

##### 注意：这里的开发环境是jdk1.8

当完成以上的代码编写之后，使用工具测试，发现已经实现了我需要的功能。目前的一个下载量10w以内都没有什么太大的问题，实测10w数据20s。如果业务逻辑简单些还会提升一倍的速度。

#### 总结：
- 万行级的解决方案有两种
- * poi-ooxml
- * easyexc
- 如果使用其中的某一种要注意是否引入了另外一种，可能会不兼容。
- poi-ooxml3.9和poi-ooxml3.17不能完美向下兼容
- poi3.17最大下载峰值6000+

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原文链接:https://www.cnblogs.com/xlecho/p/11271506.html
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