网站后台打开很慢建设一个网站需要的条件

网站后台打开很慢,建设一个网站需要的条件,网站建设行业的分析,网站qq未启用大数据量 Excel 导入的性能与内存优化实战 一 核心原则 使用流式/事件驱动读取#xff08;如 EasyExcel、POI SAX#xff09;#xff0c;避免 XSSFWorkbook 一次性将整表加载进内存#xff0c;内存占用可做到与文件大小基本无关。采用分批处理 批量写入#xff0c;每批积…大数据量 Excel 导入的性能与内存优化实战一 核心原则使用流式/事件驱动读取如EasyExcel、POI SAX避免XSSFWorkbook一次性将整表加载进内存内存占用可做到与文件大小基本无关。采用分批处理 批量写入每批积累到一定条数如1000–5000再提交入库避免逐条插入与超大事务。引入异步任务 线程池上传接口快速返回taskId导入在后台执行避免阻塞 HTTP 线程。对多Sheet文件可按Sheet 并发读取配合生产者-消费者模型提升吞吐。做好数据校验与错误隔离跳过/覆盖/报错策略、重试机制与导入回执保证稳定性与可观测性。二 读取与解析层优化优先选型使用EasyExcel ReadListener或POI SAX事件模型逐行解析内存占用稳定避免XSSFWorkbook/WorkbookFactory全量加载。批处理阈值在 Listener 中累积到batchSize建议1000–3000视单条数据大小与内存而定就触发一次业务处理并清空缓存。多 Sheet 并发一个文件含多Sheet时可为每个Sheet提交一个任务并行解析线程池大小与Sheet 数或 CPU 核数匹配。轻量校验在 Listener 内做必填/格式等轻校验复杂规则与关联查询放到批处理或落库前统一处理。三 数据库写入层优化批量插入使用JDBC Batch或MyBatis ExecutorType.BATCH每批提交如1000–5000条显著减少网络往返与日志开销。连接与并发合理设置连接池大小与并发线程数避免连接耗尽与上下文切换过多。事务策略避免“一导入一事务”的大事务改为按批提交对失败批次可重试 2–3 次后记录错误明细。唯一性冲突在数据库设置唯一约束冲突时按业务选择覆盖/跳过/报错策略。极致场景将清洗后的数据先落CSV/临时表再用LOAD DATA INFILE或数据库原生批量导入工具速度常优于逐条 ORM 插入。四 架构与工程化优化异步化上传接口立即返回taskId导入任务进入线程池/消息队列执行前端轮询或WebSocket查询进度与结果。背压与限流对并发导入数、单文件大小、单批次大小做限流与熔断保护服务稳定性。错误回执与重试导入结束后生成成功/失败明细下载失败批次支持定位与重放。监控与告警监控JVM GC/内存、线程池队列、数据库连接、导入耗时异常及时告警。五 参数与配置建议批次大小从2000起步结合单条数据体积与内存做压测通常控制在1000–5000区间。并发度多Sheet可按Sheet 数并行无Sheet并行时控制读取线程:写入线程 ≈ 1:2~1:4避免写库成为瓶颈。JVM 与容器适当增大堆内存如-Xmx4G/-Xmx8G但根本仍依赖流式处理而非堆扩容。数据库开启批处理优化如 MySQL 的rewriteBatchedStatementstrue合理设置fetchSize、事务隔离级别。超时与池化调大HTTP 超时、连接池最大连接/空闲、线程池队列防止长导入被中断。六 落地代码示例批量模式监听器EasyExcelpublicclassBatchExcelListenerTextendsAnalysisEventListenerT{privatefinalintbatchSize;privatefinalListTbatchnewArrayList(batchSize);privatefinalConsumerListTprocessor;privatefinalAtomicIntegertotalnewAtomicInteger();privatefinalAtomicIntegerfailednewAtomicInteger();publicBatchExcelListener(intbatchSize,ConsumerListTprocessor){this.batchSizeMath.max(500,batchSize);this.processorprocessor;}Overridepublicvoidinvoke(Tdata,AnalysisContextctx){if(isValid(data))batch.add(data);elsefailed.incrementAndGet();if(batch.size()batchSize)processBatch();total.incrementAndGet();}OverridepublicvoiddoAfterAllAnalysed(AnalysisContextctx){if(!batch.isEmpty())processBatch();}privatevoidprocessBatch(){try{processor.accept(newArrayList(batch));// 批处理如批量入库batch.clear();}catch(Exceptione){failed.addAndGet(batch.size());// 可加入重试最多3次}}privatebooleanisValid(Td){returnd!null;}// 简化示例}服务与并发读取多个 SheetServicepublicclassExcelImportService{AutowiredprivateYourDataServicedataService;privatefinalExecutorServiceexecutorExecutors.newFixedThreadPool(8);// 按CPU/IO调整publicvoidimportMultiSheet(InputStreamin){ListFuture?futuresnewArrayList();for(inti0;i20;i){// 假设20个SheetintsheetNoi;Future?fexecutor.submit(()-{EasyExcel.read(in,RowDto.class,newBatchExcelListener(2000,batch-dataService.batchInsert(batch))).sheet(sheetNo).doRead();});futures.add(f);}// 等待全部完成for(Future?f:futures){try{f.get();}catch(Exceptionignore){}}executor.shutdown();}}异步任务编排Spring BootRestControllerpublicclassImportController{AutowiredprivateExcelImportServiceimportService;AutowiredprivateTaskServicetaskService;PostMapping(/import)publicCommonResultstart(RequestParam(file)MultipartFilefile){StringtaskIdtaskService.createTask();CompletableFuture.runAsync(()-{try(InputStreaminfile.getInputStream()){importService.importMultiSheet(in);taskService.complete(taskId,SUCCESS);}catch(Exceptione){taskService.fail(taskId,e.getMessage());}},taskExecutor());returnCommonResult.ok(taskId);}Bean(taskExecutor)publicExecutortaskExecutor(){ThreadPoolTaskExecutorexnewThreadPoolTaskExecutor();ex.setCorePoolSize(4);ex.setMaxPoolSize(8);ex.setQueueCapacity(50);ex.setThreadNamePrefix(import-);ex.initialize();returnex;}}数据库批量插入MyBatis 示例insertidbatchInsertparameterTypelistINSERT INTO your_table(col1, col2) VALUESforeachcollectionlistitemeseparator,(#{e.col1}, #{e.col2})/foreach/insert通过流式读取 分批批量写入 异步并发可稳定支撑十万至百万级数据导入在合理参数与数据库优化配合下导入耗时与内存占用均可控。