从系统报表页面导出 20w 条数据到本地只用了 4 秒，我是如何做到的

背景

最近有个学弟找到我，跟我描述了以下场景：

他们公司内部管理系统上有很多报表，报表数据都有分页显示，浏览的时候速度还可以。但是每个报表在导出时间窗口稍微大一点的数据时，就异常缓慢，有时候多人一起导出时还会出现堆溢出。

他知道是因为数据全部加载到 jvm 内存导致的堆溢出。所以只能对时间窗口做了限制。以避免因导出过数据过大而引起的堆溢出。最终拍脑袋定下个限制为：导出的数据时间窗口不能超过 1 个月。

虽然问题解决了，但是运营小姐姐不开心了，跑过来和学弟说，我要导出一年的数据，难道要我导出 12 次再手工合并起来吗。学弟心想，这也是。系统是为人服务的，不能为了解决问题而改变其本质。

所以他想问我的问题是：有没有什么办法可以从根本上解决这个问题。

所谓从根本上解决这个问题，他提出要达成 2 个条件

• 比较快的导出速度
• 多人能并行下载数据集较大的数据

我听完他的问题后，我想，他的这个问题估计很多其他童鞋在做 web 页导出数据的时候也肯定碰到过。很多人为了保持系统的稳定性，一般在导出数据时都对导出条数或者时间窗口作了限制。但需求方肯定更希望一次性导出任意条件的数据集。

鱼和熊掌能否兼得？

答案是可以的。

我坚定的和学弟说，大概 7 年前我做过一个下载中心的方案，20w 数据的导出大概 4 秒吧。。。支持多人同时在线导出。。。

学弟听完表情有些兴奋，但是眉头又一皱，说，能有这么快，20w 数据 4 秒？

为了给他做例子，我翻出了 7 年前的代码。。。花了一个晚上把核心代码抽出来，剥离干净，做成了一个下载中心的例子

超快下载方案演示

先不谈技术，先看效果，(完整案例代码文末提供)

数据库为 mysql （理论上此套方案支持任何结构化数据库），准备一张测试表t_person。表结构如下：

CREATE TABLE `t_person` (
  `id` bigint(20) NOT NULL auto_increment,
  `name` varchar(20) default NULL,
  `age` int(11) default NULL,
  `address` varchar(50) default NULL,
  `mobile` varchar(20) default NULL,
  `email` varchar(50) default NULL,
  `company` varchar(50) default NULL,
  `title` varchar(50) default NULL,
  `create_time` datetime default NULL,
  PRIMARY KEY  (`id`)
);

一共 9 个字段。我们先创建测试数据。

案例代码提供了一个简单的页面，点以下按钮一次性可以创建 5w 条测试数据：

这里我连续点了 4 下，很快就生成了 20w 条数据，这里为了展示下数据的大致样子，我直接跳转到了最后一页

然后点开下载大容量文件，点击执行执行按钮，开始下载t_person这张表里的全部数据

点击执行按钮之后，点下方刷新按钮，可以看到一条异步下载记录，状态是P，表示pending状态，不停刷新刷新按钮，大概几秒后，这一条记录就变成S状态了，表示Success

然后你就可以下载到本地，文件大小大概 31M 左右

看到这里，很多童鞋要疑惑了，这下载下来是 csv ？ csv 其实是文本文件，用 excel 打开会丢失格式和精度。这解决不了问题啊，我们要 excel 格式啊！！

其实稍微会一点 excel 技巧的童鞋，可以利用 excel 导入数据这个功能，数据->导入数据，根据提示一步步，当中只要选择逗号分隔就可以了，关键列可以定义格式，10 秒就能完成数据的导入

你只要告诉运营小姐姐，根据这个步骤来完成 excel 的导入就可以了。而且下载过的文件，还可以反复下。

是不是从本质上解决了下载大容量数据集的问题？

原理和核心代码

学弟听到这里，很兴奋的说，这套方案能解决我这里的痛点。快和我说说原理。

其实这套方案核心很简单，只源于一个知识点，活用JdbcTemplate的这个接口：

@Override
public void query(String sql, @Nullable Object[] args, RowCallbackHandler rch) throws DataAccessException {
  query(sql, newArgPreparedStatementSetter(args), rch);
}

sql 就是select * from t_person，RowCallbackHandler这个回调接口是指每一条数据遍历后要执行的回调函数。现在贴出我自己的RowCallbackHandler的实现

private class CsvRowCallbackHandler implements RowCallbackHandler{

    private PrintWriter pw;

    public CsvRowCallbackHandler(PrintWriter pw){
        this.pw = pw;
    }

    public void processRow(ResultSet rs) throws SQLException {
        if (rs.isFirst()){
            rs.setFetchSize(500);
            for (int i = 0; i < rs.getMetaData().getColumnCount(); i++){
                if (i == rs.getMetaData().getColumnCount() - 1){
                    this.writeToFile(pw, rs.getMetaData().getColumnName(i+1), true);
                }else{
                    this.writeToFile(pw, rs.getMetaData().getColumnName(i+1), false);
                }
            }
        }else{
            for (int i = 0; i < rs.getMetaData().getColumnCount(); i++){
                if (i == rs.getMetaData().getColumnCount() - 1){
                    this.writeToFile(pw, rs.getObject(i+1), true);
                }else{
                    this.writeToFile(pw, rs.getObject(i+1), false);
                }
            }
        }
        pw.println();
    }

    private void writeToFile(PrintWriter pw, Object valueObj, boolean isLineEnd){
        ...
    }
}

这个CsvRowCallbackHandler做的事就是每次从数据库取出 500 条，然后写入服务器上的本地文件中，这样，无论你这条 sql 查出来是 20w 条还是 100w 条，内存理论上只占用 500 条数据的存储空间。等文件写完了，我们要做的，只是从服务器把这个生成好的文件 download 到本地就可以了。

因为内存中不断刷新的只有 500 条数据的容量，所以，即便多线程下载的环境下。内存也不会因此而溢出。这样，完美解决了多人下载的场景。

当然，太多并行下载虽然不会对内存造成溢出，但是会大量占用 IO 资源。为此，我们还是要控制下多线程并行的数量，可以用线程池来提交作业

ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);

threadPool.submit(new Thread(){
	@Override
	public void run() {
    下载大数据集代码
  }
}
                

最后测试了下 50w 这样子的 person 数据的下载，大概耗时 9 秒，100w 的 person 数据，耗时 19 秒。这样子的下载效率，应该可以满足大部分公司的报表导出需求吧。

最后

学弟拿到我的示例代码后，经过一个礼拜的修改后，上线了页面导出的新版本，所有的报表提交异步作业，大家统一到下载中心去进行查看和下载文件。完美的解决了之前的 2 个痛点。

但最后学弟还有个疑问，为什么不可以直接生成 excel 呢。也就是说在在RowCallbackHandler中持续往 excel 里写入数据呢？

我的回答是：

1.文本文件流写入比较快

2.excel 文件格式好像不支持流持续写入，反正我是没有试成功过。

我把剥离出来的案例整理了下，无偿提供给大家，希望帮助到碰到类似场景的童鞋们。

关注我公众号回复 导出案例 获得完整的案例代码，直接可以运行起来，页面上输入 http://127.0.0.1:8080 就可以打开文中案例的模拟页面。