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
com.alibaba
easyexcel
1.1.1
```
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
org.apache.poi
poi-ooxml
3.9
```
冲突如下图所示：
##### 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
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
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="" -="">
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