引言
处理大量Excel文件的批量导入任务时，性能和效率往往是关键考量点。传统的同步读取和逐行插入数据库的方式可能会导致长时间的等待和资源阻塞。本文将介绍一种采用异步读取、多线程处理和缓存策略的优化方案，通过实践案例和代码解析，展示如何将批量导入时间从191秒优化至2秒，大幅提升系统响应速度和用户体验。
优化策略概览
1.
全数据缓存：在开始批量导入之前，预先查询数据库中所有相关的数据并缓存到Map中。这样，在插入新记录时，可以直接从缓存中查询重复项，避免了频繁的数据库访问，显著提高了插入速度。
2.
异步+多线程读取：对于大型Excel文件，采用异步读取方式，利用多线程分批读取文件数据，减少了读取等待时间，提升了整体处理效率。
3.
完美双异步处理：针对多个Excel文件的批量导入，为每个文件启动一个异步任务，实现文件读取和数据库插入的完全异步处理，最大化利用系统资源。
关键代码示例
下面是一个基于Java的异步读取Excel文件并分批处理的示例代码框架：
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;import org.springframework.core.io.Resource;import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;import org.springframework.scheduling.annotation.Async;import java.util.*;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;// 控制类：管理异步读取和缓存public class ExcelBatchImportController {
private final ConcurrentHashMap<String, Object> dataCache = new ConcurrentHashMap<>();
@Async
public void readExcelCacheAsync(Resource resource) {
try (Workbook workbook = WorkbookFactory.create(resource.getInputStream())) {
Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
Iterator<Row> iterator = sheet.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Row row = iterator.next();
// 读取行数据，缓存处理
processRow(row);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
private void processRow(Row row) {
if (row.getRowNum() == 0) return; // 跳过标题行
// 解析行数据，假设第一列是唯一标识符
String identifier = getCellValue(row.getCell(0));
// 将数据缓存到Map中
dataCache.put(identifier, /* 解析后的数据 */);
}
private String getCellValue(Cell cell) {
if (cell == null) return "";
switch (cell.getCellType()) {
case STRING:
return cell.getStringCellValue();
case NUMERIC:
return String.valueOf((int) cell.getNumericCellValue());
default:
return "";
}
}}源码解析
在上述代码中，我们定义了一个ExcelBatchImportController类，其中包含了readExcelCacheAsync异步方法。此方法接收Resource类型的参数，代表要读取的Excel文件资源。通过WorkbookFactory.create方法创建Workbook对象，然后遍历工作表中的每一行数据。
processRow方法用于处理每行数据，提取关键字段（例如，唯一标识符），并将它们缓存到ConcurrentHashMap中。ConcurrentHashMap的使用确保了多线程环境下的线程安全。
结语
通过异步读取、多线程处理和缓存策略的综合应用，我们可以大幅优化Excel批量导入的性能。这种优化方案不仅提升了系统的响应速度，还增强了系统的并发处理能力和稳定性。
如果你对Java性能优化、异步处理或其他相关技术感兴趣，欢迎加入我的知识星球，在那里我们将分享更多的源码解析、技术文章和实战经验，共同探索软件工程的奥秘。
本文通过实例展示了如何在处理大量Excel文件时，通过引入异步处理和缓存机制，有效提升系统性能。希望这些技术和方法能帮助你在面对类似挑战时，找到合适的解决方案，提升工作效率。如果你有任何疑问或想要进一步讨论，欢迎随时留言或私信我，让我们一起进步！
请注意，以上代码仅作为示例提供，实际应用中需要根据具体业务场景进行适当的调整和错误处理。例如，对于数据库操作，可能需要考虑事务管理、数据一致性验证等细节。
来源：
互联网
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