EasyExcel读取文件-同步处理数据

读取代码

// 前端传过来的文件
MultipartFile file;
InputStream inputStream = file.getInputStream();
// 读取excel数据，边读取边处理；
EasyExcel.read(inputStream, ImportSkuIdList.class, new SkuIdExceListener(sendCouponCusRecordService)).sheet().doRead();

解析对象

public class ImportSkuIdList{
    @ExcelProperty(index = 0)
    /** 商品编号*/
    private Long skuId;
    // 省略get set
    ....
}

Listener

public class SkuIdExceListener extends AnalysisEventListener<ImportSkuIdList> {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SkuIdExceListener.class);
    // spring的方式需要通过构造函数传进来
    private SendCouponCusRecordService sendCouponCusRecordService;
    /**
     * 每隔100条存储数据库，实际使用中可以3000条，然后清理list ，方便内存回收
     */
    private static final int BATCH_COUNT = 100;
    private volatile int totalCount = 0;
    List<ImportSkuIdList> list = new ArrayList<>();
    /**
     * 如果使用了spring,请使用这个构造方法。每次创建Listener的时候需要把spring管理的类传进来
     *
     */
    public SkuIdExceListener(SendCouponCusRecordService sendCouponCusRecordService) {
        this.sendCouponCusRecordService = sendCouponCusRecordService;
    }
    /**
     * 这个每一条数据解析都会来调用
     *
     * @param data
     *            one row value. Is is same as {@link AnalysisContext#readRowHolder()}
     * @param context
     */
    @Override
    public void invoke(ImportSkuIdList data, AnalysisContext context) {
        totalCount ++;
        list.add(data);
        // 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
        if (list.size() >= BATCH_COUNT) {
            dealData(context);
            // 存储完成清理 list
            list.clear();
        }
    }
    /**
     * 所有数据解析完成了 都会来调用
     * @param context
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库
        dealData(context);
        LOGGER.info("所有数据解析完成！");
    }
    /**
     * 加上存储数据库
     */
    private void dealData(AnalysisContext context) {
        LOGGER.info("当前正在处理第[{}]行数据，本次处理[{}]条数据,总共有：{}条数据",context.readRowHolder().getRowIndex(),list.size(),totalCount);
        // 实际处理逻辑
        sendCouponCusRecordService.dealUploadData(list);
    }
}