线程池导入大数据量excel
一、前置准备阶段：环境准备与参数配置
依赖引入在
pom.xml中添加 EasyExcel 和线程池相关依赖，确保版本兼容（easyexcel 建议 2.2.10+，避免避免池使用 Spring 自带的ThreadPoolTaskExecutor线程池参数定制化配置针对 Excel 导入的 IO 密集型特性，配置线程池（核心线程数 = CPU 核心数 ×2，最大线程数 = CPU 核心数 ×4，队列容量 = 100），并通过
@Configuration注入 Spring 容器业务模型与 Excel 映射类定义创建与 Excel 列对应的实体类，通过 easyexcel 注解指定表头映射和数据转换规则（如日期格式化、字段校验）
二、文件上传与预处理
接收前端上传的文件通过 SpringMVC 的
MultipartFile接收 Excel 文件，保存到临时目录（如/tmp/excel-import/），并生成唯一任务 ID（用于后续进度查询）文件合法性校验校验文件格式（必须为
.xlsx或.xls）、大小（如不超过 100MB）、表头是否匹配（通过 easyexcel 的headRowNumber解析表头并对比预期字段）
三、任务拆分与分发
按文件 / Sheet 页拆分任务主线程读取 Excel 的 Sheet 数量，为每个 Sheet 创建独立任务（若 Sheet 行数超过 5 万，进一步按 5 万行 / 片拆分），通过
@Async注解提交到线程池多任务并行调度主线程收集所有子任务的
CompletableFuture，通过CompletableFuture.allOf()等待所有任务完成，最终汇总结果
四、EasyExcel 流式解析与数据处理
自定义 ReadListener 处理解析逻辑通过 easyexcel 的
ReadListener逐行解析数据，实现 “读一行处理一行”，避免内存堆积启动 EasyExcel 解析任务在子任务中调用 easyexcel 的
read方法，传入自定义监听器和解析范围（startRow、endRow）
五、数据库批量写入优化
使用 MyBatis 批处理减少 IO在业务层开启
ExecutorType.BATCH模式，累积 SQL 后一次性执行，降低数据库连接开销控制并发写入线程数通过 Redis 分布式锁限制同时写入数据库的线程数（如最多 5 个线程），避免数据库连接池耗尽
六、进度追踪与异常处理
实时更新任务进度在 Redis 中存储任务进度（总条数、成功数、失败数），前端通过任务 ID 轮询查询
错误数据收集与重试对解析或入库失败的行，记录行号和错误原因，导入完成后生成 “错误 Excel” 供用户下载修正
七、资源清理与任务归档
临时文件清理导入完成后（无论成功 / 失败），通过定时任务删除临时目录的 Excel 文件（保留 7 天备份）
任务结果归档将导入结果（总条数、成功数、错误信息）存入数据库归档，便于后续审计和问题追溯