Hutool ExcelUtil.readBySax方法实现空行中断读取的优化方案
2025-05-05 05:23:14作者:冯爽妲Honey
背景介绍
在日常开发中,处理大型Excel文件是一个常见需求。Hutool作为一个优秀的Java工具库,提供了ExcelUtil工具类来简化Excel操作。其中readBySax方法采用SAX模式读取Excel文件,特别适合处理大文件,因为它不会一次性加载整个文件到内存中。
问题分析
在实际使用readBySax方法时,开发者可能会遇到一个效率问题:当Excel文件中有效数据只占一小部分(比如8行),但表格总行数很大(比如88万行)时,方法会遍历所有行,造成不必要的性能损耗。
原有解决方案的局限性
在早期版本中,开发者通常采用以下两种方式处理:
- 空行跳过:在RowHandler中判断行数据是否为空,如果是空行则跳过处理
- 异常中断:在遇到空行时抛出异常,通过try-catch机制中断读取
这两种方式各有优缺点。第一种虽然简单但无法真正中断读取过程,第二种虽然能中断但不够优雅。
Hutool的优化方案
在5.8.35版本中,Hutool引入了StopReadException异常,专门用于优雅地中断SAX模式的Excel读取。这个优化带来了以下好处:
- 性能提升:可以提前终止读取过程,减少不必要的IO操作
- 代码优雅:不再需要开发者自行定义异常类型
- 语义明确:通过专用异常类型,使代码意图更加清晰
使用示例
ExcelUtil.readBySax("large.xlsx", -1, new RowHandler() {
@Override
public void handle(int sheetIndex, long rowIndex, List<Object> rowList) {
if (ObjectUtil.isEmpty(rowList.get(0))) {
// 遇到空行时抛出StopReadException中断读取
throw new StopReadException();
}
// 正常处理逻辑...
}
});
最佳实践建议
- 空行判断:建议结合业务逻辑判断何时中断,比如连续N行空数据才中断
- 性能监控:对于超大文件,建议记录处理耗时,评估优化效果
- 版本兼容:注意该方法需要5.8.35及以上版本
总结
Hutool通过引入StopReadException,为Excel大文件读取提供了更加灵活和高效的中断机制。这一优化不仅提升了性能,也使代码更加简洁优雅。开发者在使用readBySax方法处理大型Excel文件时,可以充分利用这一特性来优化程序性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1