怎么写一个高性能的导出接口

业务背景

在系统中有这么一个场景,前台页面上有这么一些数据,其中检测结果是通过api调用生成的,每次检测都要调用检测接口。
在这里插入图片描述

现在有个新需求,要导出页面上的数据为excel,也就是如下的导出按钮:

在这里插入图片描述

问题分析

考虑到该页面数据并不是直接通过查询数据库得到,而是由前端输入相应数据后,调用后台检测结果接口生成,如果在调用导出接口时,再次调用后台检测接口,无疑会导致导出接口性能下降,所以笔者通过思考得到以下解决方案:

方案一:
由于数据量不大,前台可以将页面所有数据进行传输到后台,再由后台导出接口直接生成表格后返回;

方案二:
前台在调用后台检测结果接口生成页面后,页面的数据已经是完整的,此时根本无需后台再做数据库之类的操作,可以直接利用开源的生成Excel的工具,前台直接导出;

方案三:
前台在调用后台检测结果接口生成页面后,后台将检测结果存入到redis中,并将redis的key返回给前台,前台将该key存入一个全局变量中,在调用导出接口时,将该全局变量传给后台,后台根据key查找到该缓存数据,将该数据生成表格后返回。

方案对比

方案一可能存在的问题是:在数据量过大的情况下,前台传输数据太多,在传输过程中有丢失的风险;

方案二是由纯js实现的,由于没有试过,对其中存在的风险不予置评,具体实现可以参考这个

方案三中由于采用了缓存,可能出现的问题是:

如果单纯使用一个类似UUID来生成redis的key,不去考虑真实的业务场景,则调用数据生成接口中,前台多次发送相同的数据,却生成了不同的缓存,这显然是不符合业务逻辑的,也会给系统造成很多垃圾数据。

针对这个问题,我的解决方案是:

在调用生成数据接口时,可以考虑在key上加入用户id,再加上特定的“export”字符,以及前台传入的条件,这样大概率就是唯一的redis id,再给前台返回这个key。

由于该数据是临时的,所以必须设置一个过期时间,将过期时间设置为24小时。

最终解决方案

方案一:纯js导出,该方案不需要后台做任何处理,简单易用;具体实现可以参考这个

方案二:即上述方案三,利用redis来提高性能,伪代码如下


public GoodsTypeVO queryAndOperateData(GoodsTypeDTO goodsTypeDTO){
        // 1、queryData from database
        GoodsTypePO goodsTypePO = new GoodsTypePO();
        //2、 operate data
        //3、return data
        GoodsTypeVO goodsTypeVO = new GoodsTypeVO();
        String redisKey = userId + goodsTypeDTO.getGoodsTypeId();
        Int expireTime = 24if (redis.get(redisKey).isEmpty()){
            redis.set(goodsTypeVO,expireTime);
        }
        goodsTypeVO.setRedisKey(redisKey);
        return goodsTypeVO;
    }


    public OutputStream getExcel(String  redisKey){
        List data = redis.get(redisKey).isEmpty();
        if (StringUtils.isEmpty(redisKey)){
            return null;
        }else {
            //excel export
            return Excel.export(data);
        }
    }



<think>嗯,用户现在问的是如何优化导出接口处理39万条数据的性能。首先,我得考虑用户的实际场景。可能他们有一个系统,用户需要导出大量数据,比如报表或者日志,但当前接口在处理这么大数据量时速度太慢,甚至超时或者崩溃。用户可能是开发者或者运维人员,需要解决这个问题以提高用户体验和系统稳定性。 首先,我需要回顾之前的问题,用户之前问过关于EasyExcel的转换器,可能他们已经在用Java和EasyExcel处理Excel导出。现在面对大数据量导出,性能问题变得突出。用户可能已经尝试过一些基本优化,但效果不明显,所以需要更深入的解决方案。 接下来,我需要分析导出接口的瓶颈在哪里。通常,大数据导出的瓶颈可能在数据库查询、内存使用、数据处理逻辑、网络传输等方面。对于39万条数据,如果一次性查询出来,内存可能会爆掉,导致GC频繁甚至OOM错误。另外,数据库查询如果没优化,比如没有合适的索引,查询速度会很慢。数据处理方面,比如转换、格式化等操作如果处理不当,也会消耗大量时间。还有,网络传输大文件可能导致超时,或者客户端处理不过来。 然后,我应该分步骤来思考优化方案。首先,分页查询和流式处理是关键,避免一次性加载所有数据到内存。使用EasyExcel的流式导出功能,分页读取数据,边读边,减少内存占用。然后,数据库优化,比如索引、只查询必要字段、避免复杂JOIN,甚至使用游标或者主键分页。异步导出和文件拆分也是不错的策略,用户触发导出后,后台生成文件,提供下载链接,避免接口长时间阻塞。还可以拆分成多个小文件,并行处理,提升速度。 在代码层面,要优化数据处理逻辑,避免在循环中进行复杂操作,预编译模板,使用缓存。网络方面,压缩文件,使用CDN加速下载。JVM调优,增加内存,调整GC策略,避免频繁Full GC。其他优化包括关闭Swagger等调试工具,调整连接池,使用更高效的数据格式如CSV。 还需要考虑用户可能的后续问题,比如如何具体实现异步导出,或者如何分片查询数据,或者如何监控导出任务的状态。用户可能还关心如何保证数据一致性,特别是在分页查询时数据是否有变化,是否需要加锁或者使用快照。 最后,要确保给出的建议具体可行,比如给出分页查询的示例代码,说明如何配置EasyExcel的流式导出,或者如何集成消息队列进行异步处理。同时提醒用户注意潜在问题,比如内存泄漏、分页查询的效率、网络带宽的限制等。</think>以下是针对导出39万条数据接口的性能优化方案,分步骤说明关键优化策略: --- ### 一、分页查询 + 流式导出(核心优化) #### 1. 避免全量数据加载 ```java // 伪代码示例:分页查询 + EasyExcel流式入 int pageSize = 5000; // 每页大小 long total = getTotalCount(); // 总数据量39万 try (ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(outputStream).build()) { for (int page = 1; page <= (total + pageSize - 1)/pageSize; page++) { List<DataDTO> chunk = queryByPage(page, pageSize); // 分页查询 WriteSheet writeSheet = new WriteSheet(); excelWriter.write(chunk, writeSheet); chunk.clear(); // 及时释放内存 } } ``` #### 2. 数据库优化 - **索引优化**:确保查询字段有覆盖索引 - **字段精简**:`SELECT *` → 改为明确需要的字段 - **游标查询**:使用`JDBC fetchSize`实现流式读取 ```java @Bean public PlatformTransactionManager transactionManager(DataSource dataSource) { DataSourceTransactionManager mgr = new DataSourceTransactionManager(dataSource); mgr.setDataSource(dataSource); mgr.setDefaultTimeout(30); // 设置事务超时 return mgr; } ``` --- ### 三、异步导出 + 文件拆分(防超时) #### 1. 异步处理架构 ```mermaid graph TB A[用户点击导出] --> B[生成任务ID并返回] B --> C[消息队列推送任务] C --> D[后台Worker处理导出] D --> E[存储文件到OSS/S3] E --> F[邮件/站内信通知下载] ``` #### 2. 文件拆分策略 - 按时间范围分割:`export_2023Q1.csv`, `export_2023Q2.csv` - 按数据特征分割:`region=shanghai.csv`, `region=beijing.csv` --- ### 四、内存与数据处理优化 #### 1. 对象复用策略 ```java // 重用DTO对象减少GC private static final ThreadLocal<DataDTO> reuseDTO = ThreadLocal.withInitial(DataDTO::new); void processRow(ResultSet rs) { DataDTO dto = reuseDTO.get(); dto.setId(rs.getString("id")); // 复用对象填充数据... } ``` #### 2. 数据格式选择 | 格式 | 压缩率 | 解析速度 | 适用场景 | |------------|--------|----------|----------------------| | Excel | 低 | 慢 | 必须用Excel的场景 | | CSV | 中 | 快 | 大数据量首选 | | Parquet | 高 | 中 | 数据分析场景 | --- ### 五、网络传输优化 1. **压缩传输**:启用GZIP压缩 ```java response.setHeader("Content-Encoding", "gzip"); ``` 2. **断点续传**:支持`Range`头实现分片下载 3. **CDN加速**:将生成的文件推送到CDN节点 --- ### 六、极限优化方案(适用于千万级) 1. **直接数据库导出**:使用`mysqldump`或`COPY`命令直出CSV 2. **Spark并行导出**:分布式集群处理 ```scala spark.read.jdbc(...) .repartition(100) .write.csv("hdfs://output/") ``` 3. **列式存储**:使用ORC/Parquet格式提升压缩率 --- ### 七、监控指标建议 | 指标 | 预警阈值 | 监控工具 | |---------------------|---------------|------------------| | 导出耗时 | >300s | Prometheus | | JVM堆内存 | >80% | Grafana | | 数据库CPU | >70% | Datadog | | 网络出流量 | >100MB/s | Zabbix | 是否需要针对某个具体优化点(如分页查询实现细节)展开说明?
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