?️ FastExcel 在后端开发中的核心优势解析
说起后端开发里的数据处理，Excel 操作绝对是绕不开的硬骨头。尤其是遇到大文件处理时，内存占用过高、性能卡顿这些问题，能把程序员折腾得够呛。以前用 EasyExcel 虽然解决了不少问题，但随着业务数据量的爆发式增长，内存占用的短板逐渐显露出来。这时候 FastExcel 就像及时雨一样出现了，它最让人眼前一亮的就是出色的低内存占用表现。
FastExcel 采用了一套独特的流式处理机制，不像传统方式那样一次性把整个 Excel 文件加载到内存里。打个比方，这就好比用吸管喝奶茶，不是一下子把整杯奶茶倒进嘴里，而是一点一点地吸，按需读取数据。这样一来，不管是几万行还是几十万行的数据，内存占用都能控制在一个很低的水平。我之前处理一个 100MB 的 Excel 文件，用 EasyExcel 时内存峰值达到了 800MB 左右，而换成 FastExcel 后，内存峰值直接降到了 200MB 以下，这个差距简直太明显了。而且它对各种复杂格式的兼容性也很不错，像合并单元格、公式计算这些功能都能很好地支持，不会因为格式复杂就出现内存飙升的情况。
? 从 EasyExcel 迁移到 FastExcel 的前期准备
决定从 EasyExcel 迁移到 FastExcel 后，前期的准备工作可不能马虎。首先得把项目里现有的 EasyExcel 相关依赖全部清理干净，不然可能会出现依赖冲突的问题。在 Maven 项目里，就是把 pom.xml 中关于 EasyExcel 的依赖项删掉，然后添加 FastExcel 的最新稳定版依赖。这里要注意，一定要去 FastExcel 的官方仓库或者可靠的中央仓库获取依赖，避免下载到恶意版本或者旧版本。
接下来，要对项目中所有使用 EasyExcel 的代码进行全面梳理。把涉及到 Excel 读取和写入的类和方法都列出来，看看哪些地方需要调整。因为 FastExcel 和 EasyExcel 的 API 有一些差异，比如读取数据的监听器、写入数据的构建方式等。比如 EasyExcel 里常用的 EasyExcel.read () 方法，在 FastExcel 里可能就需要换成 FastExcel.builder () 来构建读取器。同时，还要检查数据模型类，看看是否有需要调整的注解，FastExcel 有自己特定的注解来标识字段和 Excel 单元格的映射关系，要把原来 EasyExcel 的注解替换成 FastExcel 的。
? 手把手教你实现代码迁移
数据读取迁移步骤
首先是简单数据读取的迁移。在 EasyExcel 里，通常是创建一个监听器，继承 AnalysisEventListener，然后在 invoke 方法里处理每一行数据。换成 FastExcel 后，监听器的结构有一些变化，但核心思路还是一样的。我们先创建一个 FastExcel 的读取构建器，指定文件输入流，然后注册自己的监听器。比如：
java
FastExcel.read(inputStream)
.head(YourDataModel.class)
.listener(new MyDataListener())
.start();
这里的 MyDataListener 要实现 FastExcel 的 DataListener 接口，在 onData 方法里处理每一行解析后的数据。对于复杂表头的情况，EasyExcel 可能需要通过注解来指定表头的行号和列号，FastExcel 同样支持通过注解来配置，只是注解的名称和参数可能会有所不同，需要按照 FastExcel 的文档进行调整。
数据写入迁移步骤
数据写入的迁移相对来说也比较直观。EasyExcel 里用 EasyExcel.write () 创建写入构建器，然后通过 sheet () 方法创建工作表，再写入数据。FastExcel 则是用 FastExcel.write () 开始，同样通过 sheet () 方法创建工作表，然后设置数据格式、样式等参数。比如要写入一个包含多个数据行的 Excel 文件，可以这样写：
java
FastExcel.write(outputStream)
.sheet("Sheet1")
.head(YourDataModel.class)
.data(dataList)
.doWrite();
这里需要注意的是，FastExcel 在处理大数据量写入时，有一个分批写入的机制，可以通过设置 batchSize 参数来控制每批写入的数据量，这样能进一步降低内存占用，提高写入效率。而 EasyExcel 虽然也有类似的功能，但参数设置和调用方式可能不太一样，迁移时要注意调整。
? 低内存占用的深度优化技巧
合理设置读取批次大小
在使用 FastExcel 进行数据读取时，合理设置批次大小是降低内存占用的关键。批次大小决定了每次从文件中读取多少行数据到内存里处理。如果批次大小设置得太大，虽然处理速度可能会快一些，但内存占用也会相应增加；如果设置得太小，处理次数会增多，效率可能会降低。一般来说，可以根据数据的复杂程度和内存大小来设置，比如对于普通的数据，可以设置批次大小为 1000 行左右。在代码里，只需要在读取构建器中添加 batchSize () 方法即可，比如：
java
FastExcel.read(inputStream)
.head(YourDataModel.class)
.batchSize()
.listener(new MyDataListener())
.start();
及时释放资源
在数据处理完成后，及时释放资源是非常重要的，否则可能会导致内存泄漏。无论是输入流还是输出流，都要在使用完毕后关闭。FastExcel 本身会在读取和写入完成后自动关闭相关资源，但为了确保万无一失，最好还是在代码里使用 try-with-resources 语句来管理资源。比如：
java
try (InputStream inputStream = new FileInputStream("data.xlsx")) {
FastExcel.read(inputStream)
.head(YourDataModel.class)
.listener(new MyDataListener())
.start();
}
这样，即使出现异常，输入流也会自动关闭，避免资源占用。
避免不必要的数据缓存
在数据处理过程中，要尽量避免不必要的数据缓存。比如，在监听器里处理完一行数据后，如果不需要保存中间结果，就不要把数据存储在一个全局的列表里，而是直接进行业务处理，处理完就丢弃。如果确实需要保存一些中间结果，也要注意及时清理，避免列表无限增长，占用大量内存。比如可以设置一个阈值，当列表达到一定大小后，就进行批量处理并清空列表，保持内存占用的稳定。
⚙️ 迁移过程中常见问题及解决办法
注解不兼容问题
在迁移过程中，最常见的就是注解不兼容的问题。EasyExcel 和 FastExcel 都有自己用于映射数据模型和 Excel 单元格的注解，比如 EasyExcel 的 @ExcelProperty，在 FastExcel 里可能就变成了 @ExcelColumn。这时候，需要仔细查看 FastExcel 的官方文档，找到对应的注解替换方式。同时，对于一些特殊的功能，比如设置单元格格式、数据格式等，注解的参数也可能会有变化，需要逐一调整。如果遇到不确定的注解，可以先在小项目里进行测试，确认无误后再应用到正式项目中。
性能下降问题
有时候迁移后可能会发现性能反而下降了，这可能是因为没有正确使用 FastExcel 的优化功能。比如，没有设置合适的批次大小，或者在数据处理过程中进行了一些不必要的复杂操作。这时候，要重新检查代码，看看是否充分利用了 FastExcel 的流式处理和分批处理机制，是否有可以优化的业务逻辑。可以通过性能分析工具来定位瓶颈所在，然后针对性地进行优化，比如减少数据转换的次数、简化业务处理逻辑等。
格式丢失问题
在处理带有复杂格式的 Excel 文件时，可能会出现格式丢失的问题，比如合并单元格、字体样式、边框等。这是因为 FastExcel 和 EasyExcel 在处理格式时的实现方式有所不同。解决办法是查看 FastExcel 的格式处理文档，使用 FastExcel 提供的格式设置接口来手动设置这些格式。虽然这可能会增加一些代码量，但能确保格式的正确保留。比如，要设置合并单元格，可以使用 FastExcel 提供的 mergeCells () 方法，指定合并的起始行、结束行、起始列、结束列。
? 实战案例：千万级数据处理场景
之前在一个电商项目中，需要处理用户的订单数据，数据量达到了千万级，Excel 文件大小超过了 500MB。一开始使用 EasyExcel 处理时，经常出现内存溢出的问题，程序运行一段时间就会崩溃。后来决定迁移到 FastExcel，按照前面的步骤进行了代码改造。首先清理了 EasyExcel 的依赖，添加了 FastExcel 的最新依赖，然后对数据读取和写入的代码进行了全面调整，设置了合适的批次大小为 2000 行，并且在监听器里及时处理数据，不进行不必要的缓存。
在处理读取时，FastExcel 的流式处理机制发挥了巨大作用，内存占用始终稳定在 300MB 左右，没有出现飙升的情况。写入数据时，使用分批写入的方式，每批写入 5000 行，大大提高了写入效率，整个千万级数据的处理过程比原来使用 EasyExcel 时缩短了将近 30% 的时间。而且在处理过程中，程序运行非常稳定，没有出现任何内存相关的异常。
通过这个实战案例可以看出，FastExcel 在大数据量处理场景下的优势非常明显，只要正确使用它的优化功能，就能在保证低内存占用的同时，提高数据处理的效率和稳定性。
? 总结：拥抱 FastExcel 开启高效数据处理之旅
从 EasyExcel 迁移到 FastExcel，虽然一开始可能会遇到一些注解不兼容、代码调整的问题，但只要做好前期的准备工作，按照正确的步骤进行迁移，就能充分发挥 FastExcel 的低内存占用优势，提升后端数据处理的效率和稳定性。在大数据时代，数据量只会越来越大，对数据处理工具的要求也会越来越高，FastExcel 凭借其出色的性能和易用性，无疑是后端开发中处理 Excel 数据的优质选择。
如果你还在为 EasyExcel 处理大文件时的内存问题而烦恼，不妨尝试按照上面的教程进行迁移，相信 FastExcel 会给你带来不一样的体验。
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