三十五、面向对象底层逻辑-Spring MVC中AbstractXlsxStreamingView的设计

在Web应用开发中,大数据量的Excel导出功能是常见需求。传统Apache POI的XSSF实现方式在处理超大数据集时,会因全量加载到内存导致OOM(内存溢出)问题。Spring MVC提供的AbstractXlsxStreamingView通过流式处理机制,有效解决了这一痛点。本文将深入剖析其设计原理与实现细节。

一、设计背景与核心问题

当使用POI的XSSFWorkbook生成Excel时,所有数据会以DOM树形式驻留内存。对于10万行数据,内存占用可能高达数百MB。而AbstractXlsxStreamingView基于POI的SXSSF(Streaming Usermodel API)实现,采用"行窗"(Row Window)机制,仅保留固定行数在内存中,其余数据通过临时文件持久化,将内存消耗控制在可接受范围内。

二、类继承体系解析
public abstract class AbstractXlsxStreamingView extends AbstractStreamingView {@Overrideprotected void renderMergedOutputModel(Map<String, Object> model, HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws Exception {// 1. 创建SXSSFWorkbook实例SXSSFWorkbook workbook = createWorkbook();// 2. 构建Excel文档核心方法buildExcelDocument(workbook, model, request, response);// 3. 设置响应头response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + getFilename());// 4. 流式写入响应输出流workbook.write(response.getOutputStream());// 5. 清理临时资源workbook.dispose();}protected abstract void buildExcelDocument(SXSSFWorkbook workbook, Map<String, Object> model,HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception;
}
三、关键设计实现
  1. 流式工作簿创建
    protected SXSSFWorkbook createWorkbook() {return new SXSSFWorkbook(getWindowSize());
    }
    • getWindowSize()默认返回100,表示内存中保留的行数
    • 超过窗口大小的行会被写入磁盘临时文件
    • 通过workbook.setRandomAccessWindowSize()可动态调整窗口
  2. 样式管理优化
    protected CellStyle createStyle(SXSSFWorkbook workbook, String styleKey) {Map<String, CellStyle> styles = getStylesMap(workbook);return styles.computeIfAbsent(styleKey, k -> {CellStyle style = workbook.createCellStyle();// 配置字体/边框/对齐等样式return style;});
    }
    • 使用线程安全的ConcurrentHashMap缓存样式对象
    • 避免频繁创建样式导致的性能损耗
  3. 数据分片写入
    SXSSFSheet sheet = workbook.createSheet();
    int rowNum = 0;
    for (DataItem item : dataList) {Row row = sheet.createRow(rowNum++);int colNum = 0;for (Field field : fields) {Cell cell = row.createCell(colNum++);cell.setCellValue(extractValue(item, field));}// 强制刷新到磁盘(可选)if (rowNum % FLUSH_INTERVAL == 0) {((SXSSFSheet)sheet).flushRows(FLUSH_INTERVAL);}
    }
    • 通过flushRows()手动控制刷盘时机
    • 平衡内存使用与IO开销
四、性能优化策略
  1. 内存配置调优
    SXSSFWorkbook workbook = new SXSSFWorkbook(1000) {@Overrideprotected void finalize() throws Throwable {super.finalize();System.gc(); // 强制触发临时文件清理}
    };
    • 适当增大窗口大小(500-1000)可减少磁盘IO
    • 通过-Dorg.apache.poi.ss.util.SheetUtil.DEFAULT_COLUMN_WIDTH调整默认列宽
  2. 异步处理方案
    @GetMapping("/export")
    public Callable<View> exportAsync() {return () -> {// 长时间运行任务return new AbstractXlsxStreamingView() {// 实现build方法};};
    }
    • 结合@Async实现完全异步导出
    • 避免请求线程阻塞
  3. 资源清理机制
    • 调用workbook.dispose()删除临时文件
    • 在finally块中确保资源释放:
      try {workbook.write(outputStream);
      } finally {workbook.close();workbook.dispose();
      }
五、适用场景与扩展建议
  1. 典型适用场景
    • 日志数据导出(百万级记录)
    • 报表系统定时任务
    • 监控数据持久化
  2. 扩展方向
    • 集成EasyExcel实现注解驱动开发
    • 添加模板引擎支持(Freemarker/Thymeleaf)
    • 实现分片上传到云存储(OSS/S3)
六、总结

AbstractXlsxStreamingView通过流式处理机制,将Excel导出的内存占用从O(n)降低到O(1),完美解决了大数据量场景下的性能瓶颈。其设计体现了以下核心思想:

  1. 空间换时间:通过临时文件持久化换取内存空间
  2. 分治策略:将大数据集拆分为可管理的行窗
  3. 资源预分配:样式缓存机制减少重复创建开销

在实际项目中,建议结合业务特点调整窗口大小,并采用异步处理机制提升用户体验。对于超大规模数据(千万级),可考虑分库分表查询+多线程合并写入等高级优化方案。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/pingmian/84065.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【大模型:知识图谱】--3.py2neo连接图数据库neo4j

【图数据库】--Neo4j 安装_neo4j安装-CSDN博客 需要打开图数据库Neo4j&#xff0c; neo4j console 目录 1.图数据库--连接 2.图数据库--操作 2.1.创建节点 2.2.删除节点 2.3.增改属性 2.4.建立关系 2.5.查询节点 2.6.查询关系 3.图数据库--实例 1.图数据库--连接 fr…

基于dify的营养分析工作流:3分钟生成个人营养分析报告

你去医院做体检&#xff0c;需要多久拿到体检报告呢&#xff1f;医院会为每位病人做一份多维度的健康报告吗&#xff1f;"人工报告需1小时/份&#xff1f;数据误差率高达35%&#xff1f;传统工具无法个性化&#xff1f; Dify工作流AI模型的组合拳&#xff0c;正在重塑健康…

Web后端基础(基础知识)

BS架构&#xff1a;Browser/Server&#xff0c;浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器&#xff0c;应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点&#xff1a;维护方便缺点&#xff1a;体验一般 CS架构&#xff1a;Client/Server&#xff0c;客户端/服务器架构模式。需要单独…

MySQL(56)什么是复合索引?

复合索引&#xff08;Composite Index&#xff09;&#xff0c;也称为多列索引&#xff0c;是在数据库表的多列上创建的索引。它可以提高涉及多个列的查询性能&#xff0c;通过组合多个列的值来索引数据。复合索引特别适用于需要同时过滤多列的查询。 复合索引的优点 提高多列…

高并发下的缓存击穿/雪崩解决方案

有效解决缓存击穿和雪崩的方法包括&#xff1a;1. 使用互斥锁处理缓存击穿&#xff1b;2. 采用熔断器模式防止雪崩&#xff1b;3. 实施缓存预热和降级策略&#xff1b;4. 利用分片和多级缓存分散请求压力。这些方法各有优劣&#xff0c;需根据实际业务场景灵活调整和结合使用。…

【读论文】OpenAI o3与o4系统模型技术报告解读

回顾一下,4月16日,OpenAI发布了一份关于其o系列新模型——OpenAI o3和OpenAI o4-mini——的System Card。这份文档不仅揭示了这两款模型在推理能力和工具使用方面的显著进步,也详细阐述了其训练方法、数据来源、安全评估以及在图像理解生成、数学推理等多个核心领域的表现。…

第1课、LangChain 介绍

LangChain 介绍 LangChain 是一个以大语言模型&#xff08;LLM, Large Language Model&#xff09;为核心的开发框架&#xff0c;旨在帮助开发者高效地将如 GPT-4 等大型语言模型与外部数据源和计算资源集成&#xff0c;构建智能化应用。 1.1 工作原理 如上图所示&#xff…

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…

[论文阅读] 人工智能+软件工程(软件测试) | 当大语言模型遇上APP测试:SCENGEN如何让手机应用更靠谱

当大语言模型遇上APP测试&#xff1a;SCENGEN如何让手机应用更靠谱&#xff1f; 一、论文基础信息 论文标题&#xff1a;LLM-Guided Scenario-based GUI Testing&#xff08;《大语言模型引导的基于场景的GUI测试》&#xff09;作者及机构&#xff1a;Shengcheng Yu等&#x…

香橙派3B学习笔记7:snap安装管理软件包_打包程序与依赖

有时可以尝试把程文件与其依赖一块打包安装&#xff0c;这里就学习一下。 ssh &#xff1a; orangepi本地ip 密码 &#xff1a; orangepi 操作系统发行版&#xff1a; 基于 Ubuntu 20.04.6 LTS&#xff08;Focal Fossa&#xff09;的定制版本&#xff0c;专门为 Orange Pi 设备…

Playwright 测试框架 - .NET

💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】

Model Context Protocol (MCP) 是一个前沿框架

微软发布了 Model Context Protocol (MCP) 课程&#xff1a;mcp-for-beginners。 Model Context Protocol (MCP) 是一个前沿框架&#xff0c;涵盖 C#、Java、JavaScript、TypeScript 和 Python 等主流编程语言&#xff0c;规范 AI 模型与客户端应用之间的交互。 MCP 课程结构 …

【量化】策略交易 - 均线策略(Moving Average Strategy)- 代码增强版本

策略交易 - 均线策略&#xff08;Moving Average Strategy&#xff09;- 代码增强版本 一、前言 本文主要是针对 【量化】策略交易 - 均线策略&#xff08;Moving Average Strategy&#xff09; 中的代码事例&#xff0c;进行逻辑的增强&#xff0c;添加了模拟买入和卖出逻辑&…

为什么要引入内联函数?

C 中引入内联函数主要有以下几个目的&#xff1a; 提高程序运行效率 - 普通函数调用会有一定的开销&#xff0c;如保存现场、传递参数、跳转到函数地址执行等。内联函数在编译时&#xff0c;会将函数体直接插入到调用处&#xff0c;避免了函数调用的开销&#xff0c;从而提高程…

C++.OpenGL (17/64)模型(Model)

模型(Model) 模型系统架构 #mermaid-svg-Zaji5BPdvnIkXIVg {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-Zaji5BPdvnIkXIVg .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-Zaji5BPdvnIkXIVg .error-text{fill:#55222…

【Java学习笔记】System类

System 类 常用方法 方法描述System.exit()退出当前程序System.arraycopy(源数组&#xff0c;源数组起始索引&#xff0c;目标数组&#xff0c;目标数组起始索引&#xff0c;拷贝长度)复制数组元素&#xff0c;比较适合底层调用System.currentTimeMillis()返回当前时间距离 1…

因泰立科技H1X激光雷达:因泰立科技为智慧工业注入新动力

在当今工业领域&#xff0c;精准测量与高效作业是推动产业升级的关键因素。因泰立科技推出的H1X三维轮廓扫描激光雷达&#xff0c;凭借其卓越的性能和广泛的应用场景&#xff0c;正成为智慧工业中不可或缺的高科技装备。 产品简介 H1X三维轮廓扫描激光雷达是因泰立科技基于二维…

【threejs】每天一个小案例讲解:创建基本的3D场景

代码仓 GitHub - TiffanyHoo/three_practices: Learning three.js together! 可自行clone&#xff0c;无需安装依赖&#xff0c;直接liver-server运行/直接打开chapter01中的html文件 运行效果图 知识要点 核心运行代码 <!DOCTYPE html><html><head><t…

微软PowerBI考试 PL300-使用 Power BI 准备数据以供分析【提供练习数据】

微软PowerBI考试 PL300-使用 Power BI 准备数据以供分析 您将了解如何使用 Power Query 从不同的数据源中提取数据&#xff0c;选择存储模式和连接性类型。 您还将了解在对数据进行建模之前&#xff0c;如何分析、清理数据以及将数据加载到 Power BI 中。 在 Power BI 中获取…

Linux与Windows切换使用Obsidian,出现 unexplained changes 问题的解决

如果你的Obsidian文档在Linux与Windows间来回切换&#xff0c;可能会涉及到文件的保存换行符问题&#xff0c;但这样的话就容易导致一个问题&#xff0c;那就是内容无差异&#xff0c;Obsidian却提示unexplained changes&#xff0c;Windows系统下的解决方法如下&#xff0c;找…