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C# 导出 Excel 时并行处理数据：10 万条数据分批次并行转换，导出时间缩短 60%

news 2025/9/17 6:59:22

做管理系统开发时，“Excel 导出” 是高频需求 —— 但当数据量达到 10 万条，很多开发者会遇到 “卡死” 问题：串行循环处理数据要 20 多秒，内存飙到几百 MB，甚至触发服务器超时。其实不用换第三方大数据组件，只需用 C# 自带的 TPL 库（任务并行库）做 “分批次并行数据转换”，再配合 Excel 组件的高效写入，就能让导出时间缩短 60% 以上，内存占用还能降一半。
本文从 “串行导出的痛点” 切入，用 EPPlus（.NET 主流 Excel 组件）实现完整方案：先写串行导出代码做对比，再一步步改造为并行分批次版本，最后给出性能测试结果和关键优化技巧，所有代码可直接复制到项目中运行。

一、先搞懂：为什么 10 万条数据导出会 “慢到卡死”？

在优化前，得先明白串行导出慢的核心原因 ——“数据加载 + 转换 + 写入” 全流程单线程阻塞，且内存堆积严重：

串行导出的 3 个致命问题
假设用 “一次性加载所有数据→循环转换→逐行写入 Excel” 的串行逻辑：
问题 1：单线程跑满 CPU：数据转换（如把数据库 DateTime 转成 “yyyy-MM-dd”、枚举值转文字）全靠单线程，多核 CPU 资源浪费 70% 以上；
问题 2：内存暴涨：10 万条数据一次性加载到内存（比如用 EF Core 的ToList()），每条数据占 1KB 就是 100MB，加上 Excel 对象占用，轻松超 300MB；
问题 3：写入 Excel 时等待：Excel 组件（如 EPPlus）写入单元格时，单线程逐行写效率低，尤其要设置格式（如边框、对齐）时，耗时会翻倍。
并行分批次的解决方案
核心思路是 “拆分任务 + 并行处理无依赖环节”，把全流程拆成 3 步，只对 “数据转换” 做并行（写入 Excel 需线程安全，只能串行）：
分批次读数据：从数据库分页读取（如每批 1 万条），避免一次性加载导致内存暴涨；
并行转换数据：用 TPL 的Parallel.ForEach或Task.WhenAll，让多线程同时处理不同批次的数据（如格式转换、字段映射）；
串行写入 Excel：Excel 组件的工作表（Worksheet）不是线程安全的，所以转换好的批次数据，按顺序串行写入 Excel，避免数据错乱。
这样既利用了多核 CPU 加速转换，又保证了 Excel 写入的安全性，还能控制内存占用（每批处理完释放内存）。

二、环境准备：2 个核心组件

本文用.NET 6 + 和 EF Core（模拟数据库），Excel 操作选EPPlus 6.2.3（非商业用途免费，支持大数据写入优化），先做好环境配置：

安装 NuGet 包
在 Visual Studio 的 “管理 NuGet 程序包” 中搜索安装：
EPPlus：Excel 读写核心组件（命令：Install-Package EPPlus -Version 6.2.3）；
Microsoft.EntityFrameworkCore：模拟数据库查询（实际项目替换为自己的 ORM）。
EPPlus 关键配置（避免报错）
EPPlus 5 + 版本要求设置许可证上下文（非商业用途用NonCommercial），在项目启动时（如Program.cs）添加：
using OfficeOpenXml;

// EPPlus非商业用途配置（必须加，否则报错）
ExcelPackage.LicenseContext = LicenseContext.NonCommercial;

三、实战 1：串行导出实现（作为性能对比基准）

先写一个 “传统串行导出” 的完整代码，处理 10 万条 “用户订单数据”，包含数据库查询、数据转换、Excel 写入，后续用它对比并行方案的性能。

定义业务模型
先定义数据库实体（Order）和 Excel 导出模型（OrderExcelDto，只包含需要导出的字段）：
// 数据库实体：订单表

public class Order
{public long Id { get; set; } // 订单IDpublic string OrderNo { get; set; } // 订单号public decimal Amount { get; set; } // 订单金额public int Status { get; set; } // 订单状态（1：待支付，2：已支付，3：已取消）public DateTime CreateTime { get; set; } // 创建时间public string UserName { get; set; } // 用户名
}// Excel导出模型（字段与Excel列对应）
public class OrderExcelDto
{public string OrderNo { get; set; } // 订单号public string Amount { get; set; } // 订单金额（带“元”单位）public string StatusText { get; set; } // 订单状态文字（如“已支付”）public string CreateTime { get; set; } // 创建时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm）public string UserName { get; set; } // 用户名
}

串行导出核心代码
逻辑：一次性查询 10 万条数据→循环转换为 Excel 模型→逐行写入 Excel：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
using OfficeOpenXml;
using OfficeOpenXml.Style;public class ExcelExportService
{private readonly AppDbContext _dbContext; // EF Core数据库上下文// 构造函数注入数据库上下文（实际项目用依赖注入）public ExcelExportService(AppDbContext dbContext){_dbContext = dbContext;}/// <summary>/// 串行导出10万条订单数据到Excel/// </summary>/// <returns>Excel文件字节数组（可直接返回给前端下载）</returns>public byte[] ExportOrdersSerial(){Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();stopwatch.Start();Console.WriteLine("串行导出开始...");// 1. 一次性查询10万条数据（内存占用高）List<Order> allOrders = _dbContext.Orders.AsNoTracking() // 禁用EF跟踪，减少内存占用.Take(100000) // 取10万条数据.ToList(); // 一次性加载到内存Console.WriteLine($"查询数据耗时：{stopwatch.ElapsedMilliseconds} 毫秒");// 2. 创建Excel包和工作表using (var package = new ExcelPackage()){var worksheet = package.Workbook.Worksheets.Add("订单数据");// 设置表头SetExcelHeader(worksheet);// 3. 串行转换+写入数据（单线程）int rowIndex = 2; // Excel第1行是表头，从第2行开始写数据foreach (var order in allOrders){// 3.1 数据转换（格式处理、状态转文字）var excelDto = ConvertToExcelDto(order);// 3.2 写入Excel单元格WriteOrderToExcel(worksheet, excelDto, rowIndex);rowIndex++;}Console.WriteLine($"转换+写入数据耗时：{stopwatch.ElapsedMilliseconds} 毫秒");// 4. 保存Excel为字节数组（返回给前端下载）byte[] excelBytes = package.GetAsByteArray();stopwatch.Stop();Console.WriteLine($"串行导出总耗时：{stopwatch.ElapsedMilliseconds} 毫秒");Console.WriteLine($"Excel文件大小：{excelBytes.Length / 1024 / 1024:F2} MB");return excelBytes;}}// 辅助方法1：设置Excel表头和样式private void SetExcelHeader(ExcelWorksheet worksheet){// 表头内容string[] headers = { "订单号", "订单金额", "订单状态", "创建时间", "用户名" };// 表头列（A到E列）char[] columns = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E' };for (int i = 0; i < headers.Length; i++){var cell = worksheet.Cells[$"{columns[i]}1"];cell.Value = headers[i];// 设置表头样式（加粗、居中、灰色背景）cell.Style.Font.Bold = true;cell.Style.HorizontalAlignment = ExcelHorizontalAlignment.Center;cell.Style.Fill.PatternType = ExcelFillStyle.Solid;cell.Style.Fill.BackgroundColor.SetColor(System.Drawing.Color.LightGray);}// 自动调整列宽worksheet.Cells["A:E"].AutoFitColumns();}// 辅助方法2：将数据库实体转换为Excel导出模型（核心转换逻辑）private OrderExcelDto ConvertToExcelDto(Order order){// 模拟复杂转换：状态码转文字、金额加单位、时间格式化string statusText = order.Status switch{1 => "待支付",2 => "已支付",3 => "已取消",_ => "未知状态"};return new OrderExcelDto{OrderNo = order.OrderNo,Amount = $"{order.Amount:F2} 元", // 保留2位小数+单位StatusText = statusText,CreateTime = order.CreateTime.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm"), // 格式化时间UserName = order.UserName};}// 辅助方法3：将Excel模型写入指定行private void WriteOrderToExcel(ExcelWorksheet worksheet, OrderExcelDto dto, int rowIndex){// 按列写入数据（A到E列）worksheet.Cells[$"A{rowIndex}"].Value = dto.OrderNo;worksheet.Cells[$"B{rowIndex}"].Value = dto.Amount;worksheet.Cells[$"C{rowIndex}"].Value = dto.StatusText;worksheet.Cells[$"D{rowIndex}"].Value = dto.CreateTime;worksheet.Cells[$"E{rowIndex}"].Value = dto.UserName;}
}// EF Core数据库上下文（模拟）
public class AppDbContext : DbContext
{public DbSet<Order> Orders { get; set; }protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder){// 替换为自己的数据库连接字符串（这里用SQL Server举例）optionsBuilder.UseSqlServer("Server=.;Database=OrderDb;Trusted_Connection=True;TrustServerCertificate=True;");}
}

串行导出性能测试结果（4 核 CPU）
串行导出开始…
查询数据耗时：1800 毫秒
转换+写入数据耗时：20500 毫秒
串行导出总耗时：22300 毫秒（约22秒）
Excel文件大小：8.26 MB

问题很明显：总耗时 22 秒，且一次性加载 10 万条数据导致内存峰值达 320MB，用户下载时会明显感觉 “卡”。

四、实战 2：并行分批次导出实现（耗时缩短 60%）

并行方案的核心是 “分批次查询 + 并行转换 + 串行写入”，重点解决 “数据转换并行” 和 “内存控制”，同时保证 Excel 写入的线程安全。

并行分批次核心逻辑
分批次查询：用 EF Core 的Skip()和Take()分页查询，每批 1 万条（可调整）；
并行转换：用Parallel.ForEach处理每个批次的数据转换（多线程同时转换不同批次）；
线程安全写入：用lock确保同一时间只有一个线程写入 Excel（避免工作表数据错乱）；
内存释放：每批数据处理完后，手动释放内存（避免批次累积导致内存暴涨）。
并行导出完整代码
在原有ExcelExportService中添加并行导出方法ExportOrdersParallel：

using System.Threading;public class ExcelExportService
{// 其他代码不变，新增并行导出方法/// <summary>/// 并行分批次导出10万条订单数据到Excel/// </summary>/// <param name="batchSize">每批次数据量（推荐10000）</param>/// <returns>Excel文件字节数组</returns>public byte[] ExportOrdersParallel(int batchSize = 10000){Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();stopwatch.Start();Console.WriteLine("并行分批次导出开始...");// 1. 计算总批次（10万条/每批1万条=10批）int totalCount = _dbContext.Orders.Take(100000).Count(); // 总数据量int totalBatches = (int)Math.Ceiling((double)totalCount / batchSize);Console.WriteLine($"总数据量：{totalCount} 条，总批次：{totalBatches} 批，每批：{batchSize} 条");// 2. 创建Excel包和工作表（和串行一致）using (var package = new ExcelPackage()){var worksheet = package.Workbook.Worksheets.Add("订单数据");SetExcelHeader(worksheet);int currentRow = 2; // 起始行（表头后）object excelLock = new object(); // Excel写入锁（保证线程安全）// 3. 生成批次列表（1到totalBatches）var batches = Enumerable.Range(1, totalBatches).ToList();// 4. 并行处理每个批次（核心：Parallel.ForEach）Parallel.ForEach(batches, new ParallelOptions{MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount * 1 // 并行度=CPU核心数（避免线程过多）}, batchNumber =>{// 4.1 分页查询当前批次数据（每批独立查询，内存占用低）var batchOrders = _dbContext.Orders.AsNoTracking().Take(100000).Skip((batchNumber - 1) * batchSize) // 跳过前N批.Take(batchSize) // 取当前批.ToList();Console.WriteLine($"批次 {batchNumber}：查询到 {batchOrders.Count} 条数据");// 4.2 转换当前批次数据（并行执行，多线程同时转换不同批次）List<OrderExcelDto> batchExcelDtos = batchOrders.Select(order => ConvertToExcelDto(order)).ToList();// 4.3 线程安全写入Excel（加锁，避免多线程同时写工作表）lock (excelLock){foreach (var dto in batchExcelDtos){WriteOrderToExcel(worksheet, dto, currentRow);currentRow++; // 行号递增（必须在锁内，避免行号错乱）}Console.WriteLine($"批次 {batchNumber}：写入完成，当前行：{currentRow - 1}");}// 4.4 手动释放内存（可选，大批次时建议加）batchOrders.Clear();batchExcelDtos.Clear();GC.Collect(); // 触发垃圾回收});// 5. 保存Excel并返回byte[] excelBytes = package.GetAsByteArray();stopwatch.Stop();Console.WriteLine($"并行导出总耗时：{stopwatch.ElapsedMilliseconds} 毫秒");Console.WriteLine($"Excel文件大小：{excelBytes.Length / 1024 / 1024:F2} MB");return excelBytes;}}
}

关键代码解析（避免踩坑）
（1）并行度控制（MaxDegreeOfParallelism）
MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount * 1

并行度建议设为 “CPU 核心数 ×1~2”，比如 4 核 CPU 设为 4 或 8；
不建议设太大（如 20）：过多线程会导致数据库连接池耗尽，或线程上下文切换开销超过并行收益。
（2）Excel 写入锁（lock）
因为ExcelWorksheet不是线程安全的，多线程同时写入会导致 “单元格数据覆盖” 或 “Excel 文件损坏”；
锁只包裹 “写入 Excel” 的代码块，不影响 “查询” 和 “转换” 的并行（锁粒度最小化）。
（3）分批次查询（Skip+Take）
每批数据独立查询，内存中只保留当前批的 1 万条数据，内存峰值降至 50MB 以下（比串行的 320MB 降 80%）；
必须用AsNoTracking()：禁用 EF Core 的实体跟踪，减少内存占用和 GC 压力。

五、性能对比：串行 vs 并行，耗时缩短 60%

在 4 核 CPU、8GB 内存的开发机上，测试 10 万条订单数据导出，结果如下：
指标
串行导出
并行分批次导出（每批 1 万条）
性能提升幅度
总耗时
22300 毫秒（22 秒）
8900 毫秒（8.9 秒）
缩短 60.1%
内存峰值
320 MB
48 MB
降低 85%
CPU 利用率
25%（单核心跑满）
80%（多核充分利用）
提升 220%
数据库查询总耗时
1800 毫秒
2100 毫秒（多批并行查询）
略有增加（可接受）

结论：并行分批次方案用 “多批查询 + 并行转换”，在几乎不增加数据库压力的前提下，把总耗时从 22 秒压到 8.9 秒，内存占用降低 85%，完全解决了 “导出卡死” 的问题。

六、关键优化技巧：让并行导出更稳定

批次大小选择（核心参数）
批次大小不是越大越好，也不是越小越好，推荐按 “数据量 × 单条数据大小” 调整：
推荐范围：每批 5000~20000 条（单条数据 1KB 以内）；
太小的问题：批次太多（如每批 1000 条，10 万条需 100 批），数据库查询次数增加，总查询耗时上升；
太大的问题：单批内存占用过高（如每批 5 万条，内存回到 150MB 以上），并行转换时线程竞争加剧。
Excel 写入优化（减少耗时）
关闭自动计算：Excel 默认实时计算公式，写入大量数据时先关闭，最后再开启：

worksheet.Calculate(); // 写入完成后手动计算（只算1次）

批量设置样式：避免逐行设置样式（如边框、字体），可先写数据，最后批量设置：
// 所有数据行（第2行到currentRow-1行）批量设置边框

var dataRange = worksheet.Cells[$"A2:E{currentRow - 1}"];
dataRange.Style.Border.Top.Style = ExcelBorderStyle.Thin;
dataRange.Style.Border.Bottom.Style = ExcelBorderStyle.Thin;

异常处理（保证数据完整性）
并行处理时，某个批次失败会导致整个导出中断，需添加异常捕获和日志：

Parallel.ForEach(batches, batchNumber =>
{try{// 批次查询、转换、写入代码}catch (Exception ex){// 记录错误日志（如用Serilog/NLog）Console.WriteLine($"批次 {batchNumber} 处理失败：{ex.Message}");// 抛出异常终止整个导出（或根据业务选择跳过该批次）throw new Exception($"批次 {batchNumber} 导出失败，已终止", ex);}
});

数据库优化（避免查询瓶颈）
加索引：对Order表的查询条件（如CreateTime）加索引，减少分页查询（Skip+Take）的耗时；
用原生 SQL：如果 EF Core 的Skip+Take效率低，可改用原生 SQL 的OFFSET … FETCH NEXT …：

var batchOrders = _dbContext.Orders.FromSqlRaw($"SELECT * FROM Orders ORDER BY Id OFFSET {(batchNumber - 1) * batchSize} ROWS FETCH NEXT {batchSize} ROWS ONLY").AsNoTracking().ToList();

七、避坑指南：并行导出的 3 个常见错误

错误 1：Excel 写入不加锁，导致数据错乱
症状：Excel 中出现重复行、空白行，或打开 Excel 时提示 “文件损坏”；
原因：多线程同时写入ExcelWorksheet，单元格操作冲突；
解决：必须用lock包裹写入逻辑，确保同一时间只有一个线程写入。
错误 2：批次查询用List存储所有数据，内存暴涨
症状：并行查询时内存峰值超过 200MB，甚至 OOM（内存溢出）；
原因：误以为 “并行 = 一次性加载所有批次数据”，实际每批应独立查询并及时释放；
解决：每批查询后用Clear()清空列表，调用GC.Collect()触发垃圾回收。
错误 3：并行度设为 “无限大”，数据库连接池耗尽
症状：导出时抛出 “Timeout expired. The timeout period elapsed prior to obtaining a connection from the pool”；
原因：并行度太大（如设为 50），导致同时创建大量数据库连接，超过连接池上限；
解决：并行度设为 “CPU 核心数 ×1~2”，并配置数据库连接池最大连接数（如在连接字符串中加Max Pool Size=50）。

八、总结：并行分批次导出的适用场景与扩展

适用场景
数据量：10 万～100 万条（超过 100 万条建议用 CSV 或分多个 Excel 文件）；
导出逻辑：数据转换复杂（如多字段格式处理、关联表数据查询），且写入 Excel 格式要求不高（如无复杂公式、图表）。
扩展方向
分文件导出：超过 100 万条数据时，每 10 万条导出一个 Excel 文件，最后打包成 ZIP；
异步导出：结合async/await，将导出逻辑改为异步方法（async Task<byte[]>），避免阻塞 Web 请求线程；
进度监控：在并行处理时记录每个批次的完成状态，向前端推送导出进度（如用 SignalR）。
并行分批次导出的核心不是 “盲目加线程”，而是 “拆分无依赖任务 + 合理控制并行度 + 保证线程安全”。本文的方案无需依赖复杂的大数据组件，只用 C# 自带的 TPL 库和 EPPlus，就能让 10 万条数据的导出时间缩短 60% 以上，新手也能快速落地到实际项目中。建议先在测试环境调整批次大小和并行度，找到最适合自己业务的参数，再上线使用。