这个案例实际上涉及到多个方面，需要我们系统地分析。让我们首先看看，从Excel中读取百万级数据并将其插入数据库时可能遇到的问题：
加载如此庞大的Excel数据可能导致内存溢出，需要注意内存管理。
处理百万级数据的读取和插入操作可能很耗时，性能优化至关重要。
读取和导入过程中会有各种潜在问题，我们需妥善处理各类异常情况。
处理百万级数据，直接加载到内存中显然不现实。解决之道在于采用流式读取，分批处理数据。
在技术选型上，选择EasyExcel是明智之举。它专为处理大数据量和复杂Excel文件进行了优化。EasyExcel在解析Excel时，不会将整个文件一次性加载到内存中，而是按行从磁盘逐个读取数据并解析。
针对百万级数据的处理，单线程显然效率低下。提升性能的关键在于多线程处理。
多线程应用涉及两个场景：一是多线程读取文件，另一个是多线程实现数据插入。这涉及到生产者-消费者模式，多线程读取并多线程插入，以最大程度提升整体性能。
在数据插入方面，除了利用多线程，还应当结合数据库的批量插入功能以进一步提升速度。
在文件读取和数据库写入过程中，可能遇到诸多问题，如数据格式错误、不一致性和重复数据等。
因此，应分两步处理。首先进行数据检查，在插入操作前检查数据格式等问题，然后在插入过程中处理异常情况。
处理方式多种多样，可通过事务回滚或记录日志。一般不推荐直接回滚操作，而是自动重试，若尝试多次仍无效，则记录日志，随后重新插入数据。
此外，在这一过程中，需考虑数据重复问题，可在Excel中设定若干字段为数据库唯一约束。遇到数据冲突时，可覆盖、跳过或报错处理。根据实际业务情况选择合适的处理方式，一般情况下，跳过并记录日志是相对合理的选择。
所以，总体方案如下：
利用EasyExcel进行Excel数据读取，因其逐行读取数据而非一次性加载整个文件至内存。为提高并发效率，将百万级数据分布在不同的工作表中，利用线程池和多线程同时读取各个工作表。在读取过程中，借助EasyExcel的ReadListener进行数据处理。
在处理过程中，并非每条数据都直接操作数据库，以免对数据库造成过大压力。设定一个批次大小，例如每1000条数据，将从Excel中读取的数据临时存储在内存中（可使用List实现）。每读取1000条数据后，执行数据的批量插入操作，可简单地借助mybatis实现批量插入。
此外，在处理过程中，需要考虑并发问题，因此我们将使用线程安全的队列来存储内存中的临时数据，如ConcurrentLinkedQueue。
经验证，通过上述方案，读取并插入100万条数据的Excel所需时间约为100秒，不超过2分钟。
为了提升并发处理能力，我们将百万级数据存储在同一个Excel文件的不同工作表中，然后通过EasyExcel并发地读取这些工作表数据。
EasyExcel提供了ReadListener接口，允许在每批数据读取后进行自定义处理。我们可以基于这一功能实现文件的分批读取。
首先，需要添加以下依赖：
<dependencies> <!-- EasyExcel --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>latest_version</version> </dependency> <!-- 数据库连接和线程池 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency></dependencies>然后实现并发读取多个sheet的代码：
@Servicepublic class ExcelImporterService { @Autowired private MyDataService myDataService; public void doImport() { // Excel文件的路径 String filePath = "users/paidaxing/workspace/excel/test.xlsx"; // 需要读取的sheet数量 int numberOfSheets = 20; // 创建一个固定大小的线程池，大小与sheet数量相同 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numberOfSheets); // 遍历所有sheets for (int sheetNo = 0; sheetNo < numberOfSheets; sheetNo++) { // 在Java lambda表达式中使用的变量需要是final int finalSheetNo = sheetNo; // 向线程池提交一个任务 executor.submit(() -> { // 使用EasyExcel读取指定的sheet EasyExcel.read(filePath, MyDataModel.class, new MyDataModelListener(myDataService)) .sheet(finalSheetNo) // 指定sheet号 .doRead(); // 开始读取操作 }); } // 启动线程池的关闭序列 executor.shutdown(); // 等待所有任务完成，或者在等待超时前被中断 try { executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS); } catch (InterruptedException e) { // 如果等待过程中线程被中断，打印异常信息 e.printStackTrace(); } }}这段代码通过创建一个固定大小的线程池来并发读取一个包含多个sheets的Excel文件。每个sheet的读取作为一个单独的任务提交给线程池。
我们在代码中用了一个MyDataModelListener，这个类是ReadListener的一个实现类。当EasyExcel读取每一行数据时，它会自动调用我们传入的这个ReadListener实例的invoke方法。在这个方法中，我们就可以定义如何处理这些数据。
MyDataModelListener还包含doAfterAllAnalysed方法，这个方法在所有数据都读取完毕后被调用。这里可以执行一些清理工作，或处理剩余的数据。
接下来，我们来实现这个我们的ReadListener：
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import java.util.ArrayList;import java.util.List;// 自定义的ReadListener，用于处理从Excel读取的数据public class MyDataModelListener implements ReadListener<MyDataModel> { // 设置批量处理的数据大小 private static final int BATCH_SIZE = 1000; // 用于暂存读取的数据，直到达到批量大小 private List<MyDataModel> batch = new ArrayList<>(); private MyDataService myDataService; // 构造函数，注入MyBatis的Mapper public MyDataModelListener(MyDataService myDataService) { this.myDataService = myDataService; } // 每读取一行数据都会调用此方法 @Override public void invoke(MyDataModel data, AnalysisContext context) { //检查数据的合法性及有效性 if (validateData(data)) { //有效数据添加到list中 batch.add(data); } else { // 处理无效数据，例如记录日志或跳过 } // 当达到批量大小时，处理这批数据 if (batch.size() >= BATCH_SIZE) { processBatch(); } } private boolean validateData(MyDataModel data) { // 调用mapper方法来检查数据库中是否已存在该数据 int count = myDataService.countByColumn1(data.getColumn1()); // 如果count为0，表示数据不存在，返回true；否则返回false if(count == 0){ return true; } // 在这里实现数据验证逻辑 return false; } // 所有数据读取完成后调用此方法 @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { // 如果还有未处理的数据，进行处理 if (!batch.isEmpty()) { processBatch(); } } // 处理一批数据的方法 private void processBatch() { int retryCount = 0; // 重试逻辑 while (retryCount < 3) { try { // 尝试批量插入 myDataService.batchInsert(batch); // 清空批量数据，以便下一次批量处理 batch.clear(); break; } catch (Exception e) { // 重试计数增加 retryCount++; // 如果重试3次都失败，记录错误日志 if (retryCount >= 3) { logError(e, batch); }}通过自定义MyDataModelListener，在读取Excel文件过程中可实现数据处理。每读取一条数据后，将其加入列表，在列表累积达到1000条时，执行一次数据库批量插入操作。若插入失败，则进行重试；若多次尝试仍失败，则记录错误日志。
这里批量插入，用到了MyBatis的批量插入，代码实现如下：
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import java.util.List;@Mapperpublic interface MyDataMapper { void batchInsert(List<MyDataModel> dataList); int countByColumn1(String column1);}mapper.xml文件：
<insert id="batchInsert" parameterType="list"> INSERT INTO paidaxing_test_table_name (column1, column2, ...) VALUES <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=","> (#{item.column1}, #{item.column2}, ...) </foreach></insert><select id="countByColumn1" resultType="int"> SELECT COUNT(*) FROM your_table WHERE column1 = #{column1}</select>本文链接：//www.dmpip.com//www.dmpip.com/showinfo-26-82361-0.html实现百万级数据从Excel导入到数据库的方式
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