大数据量下载解决方案

本文分析了大数据量下载导致的超时和内存溢出问题,提出了分页请求、CSV数据流及HTML导出等方式来解决。实践证明,CSV流式处理在保证性能的同时,可以通过用户以Excel方式打开,而HTML方法则可通过预先创建的Excel模板动态填充数据。针对大量数据,当达到一定行数时,需创建新的工作表。

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问题描述:              

最近遇到一个很棘手的问题,信用卡网上支付的交易越来越多了,日平均交易数量很大,并且这个数据还处在一个上升的阶段,但这仅仅是个开始。我们这边的系统负责给柜员提供一系列报表,数据量比较大,时不时的会time out,或者会om掉。

原因分析:

Time out超时现象:这个是我们系统跨另外一个系统获取数据,我们所用技术的框架有个超时设置,即一般不能超过60秒。这样设置也合情合理,换作我是客户,我也不愿意在页面提交个请求后,要等很长时间才给我个结果。

这个问题瓶颈在于我们访问后台的时间瓶颈,即我们不能耗时太长,也就是说根本不可能要求修改框架设定的超时时间。

那么怎么解决呢?我们只有要求后台分批返回这些数据。

Outof Memory内存溢出现象:这个问题是当数据量比较大的时候,下载时这些大数据占用太多内存,JAVA虚拟机报出的错误。有个直接的但不长久的解决方法,就是增大JAVA虚拟机的内存设置,但随着数据量的增长,这个解决方法就会被淘汰。

解决方案分析:

Time out问题可以和提供接口方商讨,按照分页的方式即可解决。

我们重点关注一下OM的问题吧。这里有几种解决方案:

1.      POIJXL

POIapache公司的一个子项目,主要提供一组windows文档的Java API

JXLJava Excel的简称,一个开放源码的项目,通过它Java开发人员可以操作Excel        文件的内容,可能它更专注些,比如名字就叫做java(不包含其他编程语言)excel(不处理windows的其他文件),所以数据量稍大时效率以及在消耗内存方面,略胜前者一筹,这里我就不再赘述两者之间的差别了,在网络上大家可以搜索到一大箩筐关于此信息。

数据量

POI/JXL 

加载时间(ms

总耗时(ms)

 

1千条:746K

 

POI

499

515

JXL

203

359

 

1万条:7.3M

 

POI

1716

1731

JXL

390

1108

 

5万条:36.8M

 

POI

7878

7925

JXL

2309

5711

 

我们来说说稍微好些的插件JXL的处理方式,JXL是将每个单元格生成一个Cell对象,每一个对象都要消耗一定的内存空间,每个对象的大小不同,也会影响内存的使用,所以很容易导致内存溢出。

2.用数据流的方法

从消耗内存的原因出发,既然上述表现较好的JXL由于生成大量的对象导致,我们就采用避免java创建太多的对象,就不用jxl了。用数据流的方法解决。

可以直接写txt文本文件,可以用”/t”来分割内容的话,用户就可以直接把txt生成的内        容直接复制到excel中去。

也可以用流的方式写成.csv格式,写入方式和写txt文件类似,可以用流的方式追加,只要在每列之间以固定标示符进行间隔,不存在内存和格式问题。这种格式可以让用户直接以exl方式打开,而不用复制进去了。

3.HTML方式

其实我们就是用页面元素的属性设置,来达到和xls相互转换,所以可以先写HTML,这样内存不会溢出,写好后,用xls方式打开即可。

不妨你可以试一试,打开一个xls,选择另存为网页,可以查看下这个经过转换后的html的源码,直接把这个HTML文件后缀改为xls,打开后效果和刚刚的那个xls一样。  

 

这种方式正是我们现在项目所采用的方式,但我们采用的是jsp默认的输出数据到页面,并没有通过javaio程序来实时控制,当数据量比较大的时候,进行适当的flush。所以目前的项目中这种方式,也存在着潜在的OM的可能。

 

实践验证:

数据流方式csv生成:

public class CSVUtils {

    /** 

     * 导出为CVS文件    

     * @param exportData 

     */ 

    public static File createCSVFile(List exportData, LinkedHashMap rowMapper, String outPutPath) {   

        File csvFile = null

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