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Export大数据量导出和打包

项目需求

​ 导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中。导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径。

​ 大数据量文件一般采用异步生成文件,导出时首先授权生成一个流水号,而后将数据携带流水号请求导出接口。

抛开实际业务,做成一个比较公共的导出功能。

参数说明

{
    \"className\": \"ValideData\",         //导出的数据的实体类,类中有别名和顺序相关的注解
    \"createUser\": \"\",				//操作人
    \"downLoadNo\": \"202203181504732568468066304\",  	//下载流水号
    \"fileName\": \"机卡绑定\",          //文件名      fileName+HHmmssSSS.xlsx
    \"keys\": [						//redis key的数据,分批获取数据
    ],
    \"remark\": \"机卡绑定\",				//备注(不关注)
    \"type\": \"机卡绑定\"					//导出类型(不关注)
}

坐标

<dependency>
  <groupId>org.apache.commons</groupId>
  <artifactId>commons-compress</artifactId>
  <version>1.21</version>
</dependency>

注:抛开导出前的参数校验,只关注导出操作 。

主要代码

逻辑说明:

  1. 导出前将请求参数更新到导出记录中。
  2. 类加载器加载需要导出数据的实体类
  3. 设置一个数据量指针,记录到每个文件的数据量
  4. 达到阈值时指定文件写出到磁盘并清缓。
  5. 重置数据量指针,新增一条文件记录(循环)
  6. 数据量指针未到阈值时但数据已经查询完成---->>写入剩余数据
  7. 查询该流水号的所有文件记录
  8. 压缩文件并返回压缩文件地址
  9. 更新到导出记录中

主流程

public void bigDataExport(PortDto dto) throws Exception {
    long start = System.currentTimeMillis();
    log.info(\"开始导出,批次号:<{}>, 开始时间:{}\", dto.getDownLoadNo(), DateUtil.now());

    //修改导出记录
    LambdaUpdateWrapper<PortDto> updateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
    updateWrapper.eq(PortDto::getDownLoadNo, dto.getDownLoadNo());
    //生成导出记录
    int row = this.baseMapper.update(dto, updateWrapper);
    if (row > 0) {
        log.info(\"批次号:<{}>准备生成文件\", dto.getDownLoadNo());
        try {
            Iterator<String> iterator = keys.iterator();
            Workbook workbook = null;
            ExportParams params = new ExportParams();

            //加载导出数据实体类
            Class<?> aClass = Class.forName(entityBasePackage + dto.getClassName());

            int element = 0;
            while (iterator.hasNext()) {
                String key = iterator.next();
                Collection<?> list = getList(key, aClass);
                element += list.size();
                workbook = ExcelExportUtil.exportBigExcel(params, aClass, list);

                //文件数据达到阈值
                if (element >= maxDataCount) {
                    String fileName = dto.getFileName() + \"_\" + DateUtil.format(new Date(),
                            \"HHmmssSSS\") + \".xlsx\";
                    ExcelExportUtil.closeExportBigExcel();
                    FileOutputStream fos =
                            new FileOutputStream(fileProp.getPath().getPath() + fileName);
                    workbook.write(fos);
                    fos.close();
                    element = 0;
                    //更新地址
                    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
                    map.put(\"downloadNo\", dto.getDownLoadNo());
                    map.put(\"filePath\", fileProp.getPath().getPath() + fileName);
                    map.put(\"createTime\", new Date());
                    this.baseMapper.insertPathRecord(map);
                    log.info(\"文件写入完成,文件名:{}\", fileName);
                    continue;
                }
                iterator.remove();
            }

            //写入剩余文件
            if (element != 0) {
                String fileName = dto.getFileName() + \"_\" + DateUtil.format(new Date(),
                        \"HHmmssSSS\") + \".xlsx\";
                ExcelExportUtil.closeExportBigExcel();
                FileOutputStream fos = new FileOutputStream(fileProp.getPath().getPath() + fileName);
                workbook.write(fos);
                fos.close();
                element = 0;
                //更新地址
                Map<String, Object> map = new HashMap<>();
                map.put(\"downloadNo\", dto.getDownLoadNo());
                map.put(\"filePath\", fileProp.getPath().getPath() + fileName);
                map.put(\"createTime\", new Date());
                this.baseMapper.insertPathRecord(map);
                log.info(\"文件写入完成,文件名:{}\", fileName);
            }

            long end = System.currentTimeMillis();
            log.info(\"导出结束,批次号:<{}>, 结束时间:{}, 耗时:{}\", dto.getDownLoadNo(), DateTime.of(end),
                    DateUtil.formatBetween(end - start));
        } catch (Exception e) {
            log.info(\"批次号<{}>导出异常:\", dto.getDownLoadNo(), e);
            throw new BusinessException(\"\");
        } finally {
            log.info(\"批次号<{}>生成文件结束,准备压缩文件,修改状态\", dto.getDownLoadNo());
            //合并文件到导出文件记录主表
            //当只有一个文件记录时直接更新主表文件地址
            List<PortDto> recordList = exportDao.getPathRecord(dto);
            if (recordList.size() > 1) {
                //zipPath
                dto.setFilePath(zcat(dto, recordList));
            } else {
                //xlsxPath
                dto.setFilePath(recordList.size()==0? \"\":recordList.get(0).getFilePath());
            }
            updateWrapper.clear();
            updateWrapper.set(PortDto::getFilePath, dto.getFilePath());
            updateWrapper.set(PortDto::getSuccessTime, new Date());
            updateWrapper.set(PortDto::getStatus, \"1\");
            updateWrapper.eq(PortDto::getDownLoadNo, dto.getDownLoadNo());
            this.baseMapper.update(null, updateWrapper);
            log.info(\"批次号<{}>更新下载记录表文件地址,修改状态成功\", dto.getDownLoadNo());
        }
    }
}

文件压缩

/**
 *  多文件压缩
 * @param dto 导出信息
 * @Param recordList 文件路径
 * @return void
 * @throws
 * @author Surpass
 * @date 2022/3/17 9:59
 */
private String zcat(PortDto dto, List<PortDto> recordList) throws Exception {
    String fileName = dto.getFileName() + \"_\" + DateUtil.format(new Date(), \"HHmmssSSS\") + \".zip\";
    String zipPath = fileProp.getPath().getPath() + fileName;
    Archiver archiver = CompressUtil.createArchiver(
            CharsetUtil.CHARSET_UTF_8,
            ArchiveStreamFactory.ZIP,
            new File(zipPath)
    );
    for (PortDto portDto : recordList) {
        archiver.add(FileUtil.file(portDto.getFilePath()));
    }
    archiver.finish();
    archiver.close();
    return zipPath;
}

查询数据

/**
 *   查询redis数据
 * @param key
 * @param cls
 * @return java.util.Collection<?>
 * @throws
 * @author Surpass
 * @date 2022/3/18 15:51
 */
private Collection<?> getList(String key, Class<?> cls) {
    List<String> list = redis.getList(key);
    return list.stream().map(item -> JSONObject.parseObject(item, cls)).collect(Collectors.toList());
}

补充

导出还设置了队列计数器来限制同一时间最大的导出请求,使用aop在申请流水号时计数器+1,导出完成或者异常时队列计数器-1。导出完成后根据操作人发送邮件通知导出结果。


来源:https://www.cnblogs.com/dearsusu/p/16023051.html
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