shigen日更文章的博客写手，擅长Java、python、vue、shell等编程语言和各种应用程序、脚本的开发。记录成长，分享认知，留住感动。

在我们常使用的系统中，难免会遇到数据导入的情况。其实导入做起来并不是很难，直接用到easyexcel读取数据写入到数据库即可。看似好简单的样子，是的，现在这些开源的框架已经帮我们把所有能遇到的问题都给考虑到了。那我们需要考虑到什么呢？shigen觉得最重要的是实际的业务场景。

我们在正式写代码之前，先去思考这样的几个问题：

前置思考

• 系统的最大数据承载量是多少？我一下子解析1w+数据会不会有影响
• 单行数据的验证怎么做
• 数据的插入怎么插入，我一下子导入1w+数据到数据库吗
• 我单条数据校验错了，我怎么保存给用户提示

……

---

这些都是要去思考的问题呀。shigen绝对没有危言耸听的意思哈，如果觉得简单点也行，那下文就不需要再看了。

记得shigen之前写过excel导入导出百万级数据的优化，这里提到了从excel导入100w数据到mysql的注意点：

从excel导入100万数据到mysql

• 首先是easyExcel分批读取Excel中的100w数据 EasyExcelGeneralDataListener按照sheet页一行行的数据读取
• 其次就是往DB里插入，怎么去插入这20w条数据，批量插入 同样也不能使用Mybatis的批量插入，会读取数据到内存中，事务整体提交
• 使用JDBC+事务的批量操作将数据插入到数据库（分批读取+JDBC分批插入+手动事务控制）

当时的代码也在这里：

那这次的修改也是基于上次的修改，我们先来看下修改之后的效果：

我们调用接口：

很好的显示了第几行什么数据的什么问题。其实我原始的数据是这样的：

注：姓名、电话都是随机生成，并无实际参考价值。

我故意的写错了那个电话，最后我们看看数据库，数据是否是一致的。

代码中，我也涉及到了批量导入的策略，这个我们来看下代码运行之后的日志输出：

发现结果还是很符合预期的，完美的实现。那接下来就是我如何实现的问题，感兴趣的伙伴可以先去我的gitee相关代码，本次的代码也参考了文章SpringBoot整合EasyExcel实现复杂Excel表格的导入&导出功能， 感谢原作者提供的案例参考。

发现代码其实写起来就是实现了easyexcel的Listener接口，我先展示全部的代码吧：

/**
 * 事件监听
 *
 * @author shigenfu
 * @date 2023/8/20 11:14 下午
 */
@RequiredArgsConstructor
public class EasyExcelGeneralDataListener extends AnalysisEventListener<UserVo> {

    private UserService userService;
    /**
     * 批量保存的数据行数
     */
    private static final Integer BATCH_SIZE = 5;
    /**
     * 单次导入最大的数据量
     */
    private static final Integer MAX_SIZE = 10000;
    /**
     * 电话验证正则
     */
    private static final Pattern PHONE_REGEX = Pattern.compile("^1[0-9]{10}$");
    /**
     * 错误信息
     */
    private final List<String> errorMsgList = new ArrayList<>();
    /**
     * 用于存储读取的数据
     */
    private final List<UserVo> dataList = new ArrayList<>();

    public EasyExcelGeneralDataListener(UserService userService) {
        this.userService = userService;
    }

    @Override
    public void invokeHeadMap(Map<Integer, String> headMap, AnalysisContext context) {
        int totalRows = context.readRowHolder().getRowIndex() + 1;
        if (totalRows > MAX_SIZE) {
            errorMsgList.add("数据量过大，最多导入 " + MAX_SIZE + " 条数据");
            throw new RuntimeException("数据量过大，最多导入 " + MAX_SIZE + " 条数据");
        }
    }

    @Override
    public void invoke(UserVo user, AnalysisContext context) {
        Integer rowIndex = context.readRowHolder().getRowIndex();
        // 数据验证add进入集合
        if (dataChecked(rowIndex, user)) {
            dataList.add(user);
        }
        // size是否为200000条:这里其实就是分批.当数据等于20w的时候执行一次插入
        if (dataList.size() >= BATCH_SIZE) {
            // 存入数据库:数据小于1w条使用Mybatis的批量插入即可
            saveData();
            // 清理集合便于GC回收
            dataList.clear();
        }
    }

    @Override
    public void onException(Exception exception, AnalysisContext context) throws Exception {
        if (exception instanceof RuntimeException) {
            throw exception;
        }
        int rowIndex = context.readRowHolder().getRowIndex() + 1;
        errorMsgList.add("第" + rowIndex + "行数据异常，请检查后重新导入");
    }

    private boolean dataChecked(Integer rowIndex, UserVo user) {
        return usernameValid(rowIndex, user.getUsername()) && phoneValid(rowIndex, user.getPhone());
    }

    public List<String> getErrorMsgList() {
        return errorMsgList;
    }

    /**
     * 保存数据到DB
     */
    private void saveData() {
        userService.importDBFromExcel10w(dataList);
        dataList.clear();
    }

    /**
     * Excel中所有数据解析完毕会调用此方法
     *
     * @param context 上下文
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 保存最后的数据
        saveData();
        dataList.clear();
    }


    private boolean usernameValid(Integer rowIndex, String username) {
        if (StrUtil.isEmpty(username)) {
            errorMsgList.add("第" + rowIndex + "行'用户名'为空");
            return false;
        }
        return true;
    }

    private boolean phoneValid(Integer rowIndex, String phone) {
        // 根据正则校验
        if (!ReUtil.isMatch(PHONE_REGEX, phone)) {
            errorMsgList.add("第" + rowIndex + "行'手机号'格式错误");
            return false;
        }
        return true;
    }

}

整体的一个实现关系是这样的：

在我们处理数据的时候，需要去实现一下对应的方法，做到数据的验证和分批次的导入。

需要注意的是：

在分批次导入的时候，我们应该尽量避免使用ORM框架，而是自己写导入的sql语句：

另外，关于每行数据的字段校验，我们可以写的更加详细一些，或者放在另外的一个专门校验字段的类中。

---

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