使用(POI)SAX处理Excel大文件，防止内存溢出

POISAXReader

 

解决POI读取XLSX文件内存占用过过多

  poi处理excel分别提供比较友好的用户模式以及比较底层的事件模式。其中，用户模式提供良好的封装，同时兼容2003以及2007以上的格式，使用至关方便。不过，代价是花费巨大的内存。只要超过6w条之后，基本是就是内存溢出了。
  好在POI团队也提供了更底层的的流处理模式eventMode,对于大数据的Xlsx文件的写入，poi 3.8 提供SXSSF，采用缓存方式写如文件。对于文件的读取采用sax的方式直接读取每一个sheet对应的xml文件。添加微信，回复poi，邀请你加群

POI SheetContentsHandler 接口

  在POI中已经对SAX当时读取对应的Sheet的xml文件已经作了基本的封装，因此咱们仅仅须要实现接口SheetContentsHandler,就能够完成SAX的方式读取。这个接口中须要是实现三个方法

• public void startRow(int rowNum) 读取某行开始
• public void endRow(int rowNum) 读取某行结束
• public void cell(String cellReference, String formattedValue,XSSFComment comment) 读取某行中的单元格
• public void headerFooter(String text, boolean isHeader, String tagName) 暂时不清楚

POI SheetContentsHandler实现

这里我主要参照poi XLSX2CSV.java实现方式，须要提供对应的xlsx文件最大列数。其次，我在此基础上作了扩展，在 endRow 提供了一个事件，当前处理的的行数据,让这个解析功能更加独立。
实现思路，在startRow方法中构造一个List对象，在cell函数中添加每一个单元内容，在endRow函数中判断当前列是否等于最大列数，若是不等循环补齐，并出发添加行事件
SheetSaxHandler详细代码

protected class SheetSaxHandler implements SheetContentsHandler {
        private int currentRow = -1;
        private int currentCol = -1;
        private int minColumns;

        public void setMinColumns(int minColumns) {
            this.minColumns = minColumns;
        }

        public SheetSaxHandler(int minColumns) {
            super();
            this.minColumns = minColumns;
        }

        public SheetSaxHandler() {
        }

        private List<SheetRowListener> listeners = new ArrayList<SheetRowListener>();
        private List<String> lRows = new ArrayList<String>(); // 处理一行信息

        public void rowAdded(SheetRowListener add) {
            listeners.add(add);
        }

        private void postRowAdded(List<String> row, int rowNum)
                throws SQLException {
            for (SheetRowListener hl : listeners)
                hl.addRow(row, rowNum);
        }

        @Override
        public void startRow(int rowNum) {
            currentRow = rowNum;
            currentCol = -1;
            lRows.clear();
        }

        @Override
        public void endRow(int rowNum) {
            // 添加数据
            for (int i = currentCol; i < minColumns; i++) {
                lRows.add("");
            }
            try {
                postRowAdded(lRows, rowNum);
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        @Override
        public void cell(String cellReference, String formattedValue,
                XSSFComment comment) {
            if (cellReference == null) {
                cellReference = new CellAddress(currentRow, currentCol)
                        .formatAsString();
            }
            int thisCol = (new CellReference(cellReference)).getCol();
            int missedCols = thisCol - currentCol - 1;//处理数据中间存在空白
            for (int i = 0; i < missedCols; i++) {
                this.lRows.add("");
            }
            currentCol = thisCol;

            // TODO 数据类型处理
            try {
                Double.parseDouble(formattedValue);
                this.lRows.add(formattedValue);
            } catch (NumberFormatException e) {
                this.lRows.add(formattedValue);
            }
        }

        @Override
        public void headerFooter(String text, boolean isHeader, String tagName) {
            System.out.println(text + "==" + isHeader + "==" + tagName);
        }

    }

事件接口

interface SheetRowListener {
        void addRow(List<String> row, int rowNum);
    }

调用方式

1. 打开文件
2. 找到对应sheet的xml文件
3. 使用上边的方法依次处理每个sheet

处理文件

@Override
    public int saveToOracle(String filePath, String pcId)
            throws FileNotFoundException, EncryptedDocumentException,
            InvalidFormatException, IOException, ClassNotFoundException,
            SQLException, OpenXML4JException, SAXException,
            ParserConfigurationException {
        File f = new File(filePath);
        OPCPackage p = null;
        int num = 0;
        Connection conn = null;
        if (f.exists()) {
            try {
                JSONArray sheetCfgs = this.cfgJson.getJSONArray("sheets");
                dataBuferRows = this.cfgJson.getInteger("dataBuferRows");
                dataBuferRows = dataBuferRows == null ? 1000 : dataBuferRows;
                conn = ca.getConnection(ca.getSqlCfg(serverPath));
                String importTime = new SimpleDateFormat(
                        "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS").format(new Date());
                p = OPCPackage.open(f, PackageAccess.READ);
                ReadOnlySharedStringsTable strings = new ReadOnlySharedStringsTable(
                        p);
                XSSFReader xssfReader = new XSSFReader(p);
                StylesTable styles = xssfReader.getStylesTable();
                XSSFReader.SheetIterator iter = (XSSFReader.SheetIterator) xssfReader
                        .getSheetsData();
                HashMap<Integer, JSONObject> hSheetCfg = new HashMap<Integer, JSONObject>();
                for (int i = 0; i < sheetCfgs.size(); i++) {
                    JSONObject sheetCfg = sheetCfgs.getJSONObject(i);
                    hSheetCfg.put(sheetCfg.getInteger("sheetIndex"), sheetCfg);
                }
                int index = 1;
                while (iter.hasNext()) {
                    InputStream sheetStream = iter.next();
                    if (hSheetCfg.containsKey(index)) {
                        processSheet(styles, strings, new SheetSaxHandler(),
                                sheetStream, hSheetCfg.get(index), conn, pcId,
                                this.fileName, importTime);
                    }
                    index++;
                }

                p.close();
                f = null;
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                conn.close();
                conn = null;
                throw e;
            }
        }
        return num;
    }

处理Sheet

public void processSheet(StylesTable styles,
            ReadOnlySharedStringsTable strings, SheetSaxHandler sheetHandler,
            InputStream sheetInputStream, final JSONObject sheetCfg,
            final Connection conn, String PcID, String fileName,
            String importTime) throws IOException,
            ParserConfigurationException, SAXException, SQLException {

        final PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(ca.buildInsertSql(
                sheetCfg, PcID, fileName, importTime));
        final int dataStartNum = sheetCfg.getIntValue("dataStartNum");
        sheetHandler.setMinColumns(sheetCfg.getJSONArray("fieldReference")
                .size());
        sheetHandler.rowAdded(new SheetRowListener() {
            @Override
            public void addRow(List<String> row, int rowNum) {
                if (rowNum < dataStartNum - 1)
                    return;
                try {
                    ca.setParamter(ps, sheetCfg, row, rowNum - dataStartNum);
                    if (rowNum % dataBuferRows == 0) {
                        ps.executeBatch();
                        ps.clearBatch();
                    }
                } catch (SQLException e) {
                    try {
                        ps.close();
                        conn.close();
                        throw e;
                    } catch (SQLException e1) {
                        e1.printStackTrace();
                    }
                    e.printStackTrace();
                }

            }
        });
        XMLReader sheetParser = SAXHelper.newXMLReader();
        DataFormatter formatter = new DataFormatter();
        InputSource sheetSource = new InputSource(sheetInputStream);
        ContentHandler handler = new XSSFSheetXMLHandler(styles, null, strings,
                sheetHandler, formatter, false);
        sheetParser.setContentHandler(handler);
        sheetParser.parse(sheetSource);
        // 处理剩下的数据
        ps.executeBatch();
        ps.clearBatch();
        // 关闭当前ps
        ps.close();
    }
`

总结

在最初使用poi的用户模式，很快的就完成一个excel文件的解析，很方便。随着项目的逐渐深刻，处理的excel文件愈来愈大，用户模式已经不能胜任。因而开始查找资料，在官网上看到了转csv的实例。
这段代码的主要功能将excel文件中的数据导入到oracle数据库对应的表中，在实现功能方面，我主要遇到了如下问题

1. 解决excel文件解析内存泄露（2007之后文件采用sax方式基本解决）
2. 对应大量数据的保存，速度一直很慢，尽管我这里采用了批量提交的方式（目前这问题我依然没找到很好的方案，若是有同行看到的，还但愿多多指教）