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背景
最近有个学弟找到我，跟我形容了以下场景：
他们公司外部管理系统上有很多报表，报表数据都有分页显示，浏览的时候速度还能够。然而每个报表在导出工夫窗口略微大一点的数据时，就异样迟缓，有时候多人一起导出时还会呈现堆溢出。
他晓得是因为数据全副加载到 jvm 内存导致的堆溢出。所以只能对工夫窗口做了限度。以防止因导出过数据过大而引起的堆溢出。最终拍脑袋定下个限度为：导出的数据工夫窗口不能超过 1 个月。
尽管问题解决了，然而经营小姐姐不开心了，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。零碎是为人服务的，不能为了解决问题而扭转其本质。
所以他想问我的问题是：有没有什么方法能够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
- 比拟快的导出速度
- 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，他的这个问题预计很多其余童鞋在做 web 页导出数据的时候也必定碰到过。很多人为了放弃零碎的稳定性，个别在导出数据时都对导出条数或者工夫窗口作了限度。但需求方必定更心愿一次性导出任意条件的数据集。
鱼和熊掌是否兼得？
答案是能够的。
我动摇的和学弟说，大略 7 年前我做过一个下载核心的计划，20w 数据的导出大略 4 秒吧。。。反对多人同时在线导出。。。
学弟听完表情有些兴奋，然而眉头又一皱，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。。。花了一个早晨把外围代码抽出来，剥离洁净，做成了一个下载核心的例子
超快下载计划演示
先不谈技术，先看成果，(残缺案例代码文末提供)
数据库为 mysql（实践上此套计划反对任何结构化数据库），筹备一张测试表t_person。表构造如下：
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。咱们先创立测试数据。
案例代码提供了一个简略的页面，点以下按钮一次性能够创立 5w 条测试数据：
这里我间断点了 4 下，很快就生成了 20w 条数据，这里为了展现下数据的大抵样子，我间接跳转到了最初一页
而后点开 下载大容量文件 ，点击执行执行按钮，开始下载t_person 这张表里的全副数据
点击执行按钮之后，点下方刷新按钮，能够看到一条异步下载记录，状态是 P，示意pending 状态，不停刷新刷新按钮，大略几秒后，这一条记录就变成 S 状态了，示意Success
而后你就能够下载到本地，文件大小大略 31M 左右
看到这里，很多童鞋要纳闷了，这下载下来是 csv？csv 其实是文本文件，用 excel 关上会失落格局和精度。这解决不了问题啊，咱们要 excel 格局啊！！
其实略微会一点 excel 技巧的童鞋，能够利用 excel 导入数据这个性能，数据 -> 导入数据，依据提醒一步步，当中只有抉择逗号分隔就能够了，要害列能够定义格局，10 秒就能实现数据的导入
你只有通知经营小姐姐，依据这个步骤来实现 excel 的导入就能够了。而且下载过的文件，还能够重复下。
是不是从实质上解决了下载大容量数据集的问题？
原理和外围代码
学弟听到这里，很兴奋的说，这套计划能解决我这里的痛点。快和我说说原理。
其实这套计划外围很简略，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。当初贴出我本人的 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，而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，内存实践上只占用 500 条数据的存储空间。等文件写完了，咱们要做的，只是从服务器把这个生成好的文件 download 到本地就能够了。
因为内存中一直刷新的只有 500 条数据的容量，所以，即使多线程下载的环境下。内存也不会因而而溢出。这样，完满解决了多人下载的场景。
当然，太多并行下载尽管不会对内存造成溢出，然而会大量占用 IO 资源。为此，咱们还是要管制下多线程并行的数量，能够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}
}
最初测试了下 50w 这样子的 person 数据的下载，大略耗时 9 秒，100w 的 person 数据，耗时 19 秒。这样子的下载效率，应该能够满足大部分公司的报表导出需要吧。
最初
学弟拿到我的示例代码后，通过一个礼拜的批改后，上线了页面导出的新版本，所有的报表提交异步作业，大家对立到下载核心去进行查看和下载文件。完满的解决了之前的 2 个痛点。
但最初学弟还有个疑难，为什么不能够间接生成 excel 呢。也就是说在在 RowCallbackHandler 中继续往 excel 里写入数据呢？
我的答复是：
1. 文本文件流写入比拟快
2.excel 文件格式如同不反对流继续写入，反正我是没有试胜利过。
我把剥离进去的案例整顿了下，无偿提供给大家，心愿帮忙到碰到相似场景的童鞋们。
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关注公众号 「元人部落」 回复”导出案例“取得以上残缺的案例代码，间接能够运行起来，页面上输出 http://127.0.0.1:8080 就能够关上文中案例的模仿页面。
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