jxls在生成Excel文件时,提供一个批量生成Excel Sheet的功能,即可以一次生成一个包含多个Sheet的Excel文件。但是,jxls在处理这类操作的时候会出现性能问题,当一次形成的Excel的Sheet数量超过500个的时候就会出现很严重的性能问题,运算到最后,系统会提示OutOfMemeroyError,这种问题的出现是由于jxls的实现方式决定的。
如果,仔细查看jxls的源代码就会发现,无论是处理单个Sheet还是处理多个Sheet的时候,在XLSTransformer类的Transform处理的时候都是在内存中对Sheet进行处理,然后,在生成WorkBook。假如,需要一次形成的Sheet为500以上的时候,势必会出现严重的性能问题。
针对以上的问题,如果我们的应用需要形成500Sheet以上的Excel时,我们可以采用人为干预的方式,即在进行处理前对Beans的个数进行限制,最好将Beans的个数限制在200个以内,即每次只生成包含200个Sheet的WorkBook,在WorkBook形成以后,再对WorkBook进行合并,然后,将合并的WorkBook输出形成Excel文件,这样处理的时候,对一个Excel的总的Sheet也需要进行控制,否则在运算的过程中也会出现OutOfMemeroyError,最好控制在3000个以内,如果,超过3000个建议形成多个Excel文件,下面我通过一个具体的企业应用来说明怎么来进行操作。
我这个应用是Payslip导出的一个应用,具体要求是:
按照Division和Costcenter来组织Payslip卡片,每个Costcenter下面的员工组织到一个Excel文件里面
在具体实现的过程发现有一个Costcenter下面的员工数量超过了3000,开始是想是否能够一次将这个Costcenter下面的Payslip全部形成,结果遭到了可耻的失败。经过不断的测试以后,得到了以上的两个临界点的数字。下面说明一下我的具体实现:
1)从数据库按照Costcenter取出Payslip,得到一个payslipList对象。具体就是组装出取数据的SQL Script,利用JDBCTemplate取出数据。
2)形成Costcenter对应的Excel文件的名称,如果,得到的List的size大于3000,则每3000个记录形成一个Excel文件
3)将得到的List按照200进行分块处理,每200处理一次
4)利用jxls提供的方法transformMultipleSheetsList()对数据进行处理,得到一个HSSFWorkbook对象
5)合并得到的HSSFWorkbook,输出形成Excel文件
具体代码如下:
java 代码
-
public void exportPayslip(String costcenterCode) throws IOException{
-
List payslipList = payslipDao.getPaylipByCostcenter(String costcenterCode);
-
String xlsFileName;
-
-
if (payslipList.size() <= 3000){
-
xlsFileName = "c:"+File.separator+costcenterCode+".xls";
-
transformXLSFile(payslipList ,xlsFileName );
-
} else {
-
for (int i =0;i<(int)Math.ceil((double)payslipList.size()/3000;i++)){
-
xlsFileName = "c:"+File.separator+costcenterCode+"_"+new Integer(i+1).toString()+".xls";
-
int k = ((i+1)*3000 < payslipList.size()) ? (i+1)*3000 : resultList.size();
-
List resultList = payslipList.subList(i*3000,k);
-
transformXLSFile(resultList ,xlsFileName );
-
}
-
}
-
}
-
- private void transformXLSFile(List resultList,String fileName){
-
XLSTransformer transformer = new XLSTransformer();
-
HSSFWorkBook resultWorkBook = null;
-
-
for (int i = 0;i<(int)Math.ceil((double)resultList.size()/200;i++)){
-
List payslipMaps = new ArrayList();
-
List sheetNames = new ArrayList();
-
-
InputStream xlsTemplateIO = new BufferedInputStream(getClass().getResourceAsStream("payslip.xls"));
-
-
int k = ((i+1)*200 < resultList.size()) ? (i+1)*200 : resultList.size();
-
-
payslipMaps = resultList.subList(i*200,k);
-
-
for (int j=0;j
-
Map payslip = (Map)resultList.get(i);
-
String sheetName = paysli.get("EMPLOYEE_ID");
-
-
sheetNames.add(sheetName);
-
}
-
-
HSSFWorkbook workBook = transformer.transformMultipleSheetsList(xlsTemplateIO , payslipMaps , sheetNames, "map", new HashMap(), 0);
-
-
if (i == 0){
-
resultWorkBook = workBook;
-
} else {
-
for (int h = 0;h < workBook.getNumberOfSheets();h++){
-
-
HSSFSheet newSheet = resultWorkBook.createSheet( (String) sheetNames.get(i) );
-
HSSFSheet hssfSheet = workBook.getSheetAt(h);
-
Util.copySheets(newSheet, hssfSheet);
-
Util.copyPageSetup(newSheet, hssfSheet);
-
Util.copyPrintSetup(newSheet, hssfSheet);
-
}
-
}
-
-
saveWorkbook(resultWorkbook, fileName);
-
xlsTemplateIO.close();
-
}
-
}
-
- private void saveWorkbook(HSSFWorkbook resultWorkbook, String fileName) throws IOException{
-
OutputStream os = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(fileName));
-
resultWorkbook.write(os);
-
os.flush();
-
os.close();
-
}
以上代码有部分代码需要被放在try/catch语句里面,确保Stream能够被关闭,否则,会影响程序的运行性能。代码只代表个人的一种实现方式。
以上代码有一个地方需要说明,就是jxls的transformMultipleSheetsList()方法,该方法的声明如下:
java 代码
-
public HSSFWorkbook transformMultipleSheetsList(InputStream is, List objects, List newSheetNames, String beanName, Map beanParams, int startSheetNum) throws ParsePropertyException {
该方法里面的参数说明如下:
1)is:即Template文件的一个输入流
2)newSheetNames:即形成Excel文件的时候Sheet的Name
3)objects:即我们传入的对应每个Sheet的一个Java对象,这里传入的List的元素为一个Map对象
4)beanName:这个参数在jxls对我们传入的List进行解析的时候使用,而且,该参数还对应Template文件中的Tag,例如,beanName为map,那么在Template文件中取值的公式应该定义成${map.get("property1")};如果beanName为payslip,公式应该定义成${payslip.get("property1")}
5)beanParams:这个参数在使用的时候我的代码没有使用到,这个参数是在如果传入的objects还与其他的对象关联的时候使用的,该参数是一个HashMap类型的参数,如果不使用的话,直接传入new HashMap()即可
6)startSheetNo:传入0即可,即SheetNo从0开始
以上代码的原理与操作Simple Sheet的时候差别不大,主要是Template的文件的取值公式和调用的方法有所改变而已。关键是在大数据量操作的时候注意对处理的数据进行分块处理即可,否则,系统运行性能将很难保证。以上代码,在我实际的使用过程中速度还是比较理想的,16000条数据的导出时间是15分钟左右。
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NULL 博文链接:https://tangzongyun.iteye.com/blog/2389782
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