Spring Boot 牵手EasyExcel：解锁高效数据处理姿势

发布于：2025-07-07 ⋅ 阅读:(11) ⋅ 点赞:(0)

引言

在日常的 Java 开发中，处理 Excel 文件是一个极为常见的需求。无论是数据的导入导出，还是报表的生成，Excel 都扮演着重要的角色。例如，在企业的财务管理系统中，需要将每月的财务数据导出为 Excel 报表，方便财务人员进行数据分析和审计；在人力资源管理系统中，可能需要导入员工的基本信息、考勤记录等数据到系统中。

然而，传统的 Excel 处理方式，如使用 POI 等工具，虽然功能强大，但在面对复杂的业务场景时，往往会显得力不从心，代码复杂度较高，开发效率低下。而 EasyExcel 的出现，为我们提供了一种更加便捷、高效的 Excel 处理方案。它是阿里巴巴开源的一款基于 Java 的简单、快速、省内存的 Excel 处理框架，能让我们在开发中轻松应对各种 Excel 操作。

结合 Spring Boot 强大的依赖管理和快速开发特性，将 EasyExcel 集成到 Spring Boot 项目中，能够极大地提高我们开发 Excel 相关功能的效率，让代码更加简洁、易维护。接下来，就让我们深入探索 Spring Boot 集成 EasyExcel 的常见业务用法吧！

一、准备工作

1.1 搭建 Spring Boot 项目

首先，我们需要搭建一个 Spring Boot 项目。可以通过 Spring Initializr（https://start.spring.io/ ）来快速创建项目。在浏览器中打开该网址，按照以下步骤进行配置：

  • Group：填写项目的组名，通常是公司或组织的反向域名，例如com.example。
  • Artifact：填写项目的名称，比如spring-boot-easyexcel-demo。
  • Dependencies：添加项目所需的依赖，这里我们至少需要添加Spring Web依赖，用于创建 Web 接口来处理 Excel 相关的请求。

配置完成后，点击 “Generate” 按钮，下载生成的项目压缩包。解压后，使用 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse）打开项目。

1.2 添加 EasyExcel 依赖

在项目的pom.xml文件中添加 EasyExcel 的依赖。EasyExcel 是阿里巴巴开源的 Excel 处理框架，添加依赖后，我们就可以使用它提供的丰富功能来操作 Excel 文件。在pom.xml的<dependencies>标签中添加如下依赖：

<dependency>
	<groupId>com.alibaba</groupId>
	<artifactId>easyexcel</artifactId>
	<version>3.1.2</version>
</dependency>

上述代码中，<groupId>指定了依赖的组，com.alibaba表示这是阿里巴巴的开源项目；<artifactId>指定了依赖的名称，easyexcel即我们要引入的 Excel 处理框架；<version>指定了依赖的版本号，这里使用的是3.1.2版本，你可以根据实际情况选择合适的版本 。添加依赖后，Maven 会自动下载并管理该依赖及其相关的依赖项。

二、基本使用示例

2.1 创建 Excel 实体类

在 Spring Boot 项目中使用 EasyExcel，首先需要创建与 Excel 表格结构对应的实体类。通过@ExcelProperty注解来指定实体类字段与 Excel 表格列的映射关系。例如，我们创建一个User实体类来表示用户信息：



import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty;

import lombok.Data;

@Data

public class User {

    @ExcelProperty("用户ID")

    private Long userId;

    @ExcelProperty("用户名")

    private String username;

    @ExcelProperty("用户邮箱")

    private String email;

}


在上述代码中，@ExcelProperty注解的参数值即为 Excel 表格中的列名。userId字段对应 “用户 ID” 列，username字段对应 “用户名” 列，email字段对应 “用户邮箱” 列 。这样，在进行 Excel 数据的读写操作时，EasyExcel 就能根据这些注解准确地将实体类对象与 Excel 表格中的数据进行映射 。


2.2 数据导出


接下来，我们实现将数据导出为 Excel 文件的功能。在 Spring Boot 中，通常在控制器层编写导出逻辑。以下是一个导出用户数据的控制器代码示例：




import com.alibaba.excel.EasyExcel;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.servlet.ServletOutputStream;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import java.io.IOException;

import java.net.URLEncoder;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

@RestController

public class UserController {

    @GetMapping("/export")

    public void exportUser(HttpServletResponse response) throws IOException {

        // 设置响应头，告诉浏览器这是一个Excel文件下载

        response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");

        response.setCharacterEncoding("utf-8");

        // 对文件名进行编码，防止中文乱码

        String fileName = URLEncoder.encode("用户信息表", "UTF-8");

        response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=" + fileName + ".xlsx");

        // 模拟从数据库中获取数据，这里用List来代替

        List < User > userList = new ArrayList < > ();

        User user1 = new User();

        user1.setUserId(1 L);

        user1.setUsername("张三");

        user1.setEmail("zhangsan@example.com");

        userList.add(user1);

        User user2 = new User();

        user2.setUserId(2 L);

        user2.setUsername("李四");

        user2.setEmail("lisi@example.com");

        userList.add(user2);

        // 使用EasyExcel进行导出操作

        ServletOutputStream outputStream = response.getOutputStream();

        EasyExcel.write(outputStream, User.class).sheet("用户信息").doWrite(userList);

        outputStream.flush();

        outputStream.close();

    }

}


上述代码中，@GetMapping("/export")注解表示这是一个处理 GET 请求的方法，路径为/export。在方法内部，首先设置了响应头，包括内容类型为 Excel 文件类型，字符编码为 UTF - 8，并设置了文件名。然后，模拟从数据库中获取用户数据，创建了两个User对象并添加到userList中。最后，通过EasyExcel.write(outputStream, User.class).sheet("用户信息").doWrite(userList)这行代码，将userList中的数据写入到 Excel 文件中，并通过响应流返回给客户端。其中，outputStream是响应的输出流，User.class指定了要写入的实体类，sheet("用户信息")设置了 Excel 文件中的工作表名称 。


2.3 数据导入


数据导入功能需要创建一个监听器来处理 Excel 文件中的每一行数据。监听器继承自AnalysisEventListener类，重写invoke方法来处理解析到的数据，重写doAfterAllAnalysed方法来在所有数据解析完成后执行一些操作。以下是导入用户数据的监听器代码示例：




import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;

import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

public class UserDataListener extends AnalysisEventListener < User > {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(UserDataListener.class);

    // 用于存储解析到的数据

    private List < User > userList = new ArrayList < > ();

    @Override

    public void invoke(User user, AnalysisContext context) {

        LOGGER.info("解析到一条数据:{}", user);

        userList.add(user);

    }

    @Override

    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {

        LOGGER.info("所有数据解析完成！");

        // 这里可以将userList中的数据批量插入到数据库中

    }

    public List < User > getUserList() {

        return userList;

    }

}


在控制器层，通过EasyExcel.read方法读取 Excel 文件，并传入监听器来处理数据。以下是导入用户数据的控制器代码示例：


import com.alibaba.excel.EasyExcel;

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.IOException;

@RestController

public class UserImportController {

    @PostMapping("/import")

    public String importUser(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {

        UserDataListener listener = new UserDataListener();

        EasyExcel.read(file.getInputStream(), User.class, listener).sheet().doRead();

        // 可以在这里对listener.getUserList()中的数据进行进一步处理

        return "数据导入成功";

    }

}


上述代码中，@PostMapping("/import")注解表示这是一个处理 POST 请求的方法，路径为/import。@RequestParam("file")用于接收前端上传的 Excel 文件。在方法内部，创建了UserDataListener监听器，并通过EasyExcel.read(file.getInputStream(), User.class, listener).sheet().doRead()读取 Excel 文件中的数据，将每一行数据解析为User对象，并由监听器进行处理。最后返回 “数据导入成功” 的提示信息 。


三、常见业务场景用法


3.1 复杂表头导出


在实际业务中，Excel 的表头可能会比较复杂，包含多级表头的情况。通过@ExcelProperty注解可以很方便地实现复杂表头的导出。假设我们要导出一份员工绩效考核报表，报表包含员工基本信息、考核指标、考核结果等多个层级的表头 。首先，创建一个对应的实体类EmployeePerformance：


import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty;

import lombok.Data;

@Data

public class EmployeePerformance {

    @ExcelProperty(index = 0, value = {
        "员工信息",
        "员工编号"
    })

    private Long employeeId;

    @ExcelProperty(index = 1, value = {
        "员工信息",
        "员工姓名"
    })

    private String employeeName;

    @ExcelProperty(index = 2, value = {
        "考核指标",
        "工作完成率"
    })

    private Double workCompletionRate;

    @ExcelProperty(index = 3, value = {
        "考核指标",
        "工作质量评分"
    })

    private Integer workQualityScore;

    @ExcelProperty(index = 4, value = {
        "考核结果",
        "最终评级"
    })

    private String finalRating;

}


在上述实体类中，@ExcelProperty注解的value属性通过数组的形式定义了多级表头。例如，{"员工信息", "员工编号"}表示第一级表头为 “员工信息”，第二级表头为 “员工编号” 。index属性用于指定列的顺序，从 0 开始 。


接下来，在控制器中编写导出方法：




import com.alibaba.excel.EasyExcel;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.servlet.ServletOutputStream;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import java.io.IOException;

import java.net.URLEncoder;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

@RestController

public class EmployeePerformanceController {

    @GetMapping("/exportPerformance")

    public void exportEmployeePerformance(HttpServletResponse response) throws IOException {

        response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");

        response.setCharacterEncoding("utf-8");

        String fileName = URLEncoder.encode("员工绩效考核报表", "UTF-8");

        response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=" + fileName + ".xlsx");

        List < EmployeePerformance > performanceList = new ArrayList < > ();

        // 模拟数据

        EmployeePerformance performance1 = new EmployeePerformance();

        performance1.setEmployeeId(1 L);

        performance1.setEmployeeName("张三");

        performance1.setWorkCompletionRate(0.95);

        performance1.setWorkQualityScore(90);

        performance1.setFinalRating("优秀");

        performanceList.add(performance1);

        EmployeePerformance performance2 = new EmployeePerformance();

        performance2.setEmployeeId(2 L);

        performance2.setEmployeeName("李四");

        performance2.setWorkCompletionRate(0.85);

        performance2.setWorkQualityScore(80);

        performance2.setFinalRating("良好");

        performanceList.add(performance2);

        ServletOutputStream outputStream = response.getOutputStream();

        EasyExcel.write(outputStream, EmployeePerformance.class).sheet("员工绩效考核").doWrite(performanceList);

        outputStream.flush();

        outputStream.close();

    }

}


通过上述代码，访问/exportPerformance接口，即可下载包含复杂表头的员工绩效考核报表 。


3.2 大数据量处理


当处理大数据量的 Excel 文件时，如果一次性读取或写入所有数据，可能会导致内存溢出。因此，需要采用分批读取和写入的方式。其原理是通过分页查询数据库，每次获取一部分数据，然后将这部分数据写入 Excel 文件中，直到所有数据处理完毕 。


假设我们有一个User表，数据量较大，需要导出所有用户信息到 Excel 文件中。首先，在数据库查询方法中实现分页查询。这里以使用 MyBatis-Plus 为例，假设已经配置好了 MyBatis-Plus 的相关依赖和配置 。


import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;

import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;

import java.util.List;

@Service

public class UserService {

    @Resource

    private UserMapper userMapper;

    public List < User > getUserListByPage(int pageNum, int pageSize) {

        Page < User > page = new Page < > (pageNum, pageSize);

        QueryWrapper < User > wrapper = new QueryWrapper < > ();

        return userMapper.selectPage(page, wrapper).getRecords();

    }

}


在上述代码中，getUserListByPage方法通过Page对象进行分页查询，pageNum表示当前页码，pageSize表示每页的数据量 。


然后，在控制器中编写导出方法，实现分批写入 Excel：


import com.alibaba.excel.EasyExcel;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;

import javax.servlet.ServletOutputStream;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import java.io.IOException;

import java.net.URLEncoder;

import java.util.List;

@RestController

public class UserBigDataExportController {

    @Resource

    private UserService userService;

    @GetMapping("/exportBigData")

    public void exportBigData(HttpServletResponse response) throws IOException {

        response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");

        response.setCharacterEncoding("utf-8");

        String fileName = URLEncoder.encode("用户信息大数据量导出", "UTF-8");

        response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=" + fileName + ".xlsx");

        ServletOutputStream outputStream = response.getOutputStream();

        int pageNum = 1;

        int pageSize = 1000;

        List < User > userList;

        do {

            userList = userService.getUserListByPage(pageNum, pageSize);

            EasyExcel.write(outputStream, User.class).sheet("用户信息").doWrite(userList);

            pageNum++;

        } while (!userList.isEmpty());

        outputStream.flush();

        outputStream.close();

    }

}


在上述代码中，通过一个do-while循环，不断分页查询数据库，并将查询到的数据写入 Excel 文件中，直到查询到的用户列表为空，表示所有数据已处理完毕 。


3.3 数据校验


在数据导入时，为了保证数据的准确性和完整性，需要对导入的数据进行校验。可以通过实现Validator接口来进行数据校验 。


首先，创建一个自定义的校验注解@ValidUser：


import javax.validation.Constraint;

import javax.validation.Payload;

import java.lang.annotation.*;

@Documented

@Constraint(validatedBy = UserValidator.class)

@Target({
    ElementType.METHOD,
    ElementType.FIELD,
    ElementType.ANNOTATION_TYPE
})

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

public @interface ValidUser {

    String message() default "用户数据校验失败";

    Class < ? > [] groups() default {};

    Class < ? extends Payload > [] payload() default {};

}


然后，创建校验器UserValidator，实现ConstraintValidator接口：


import javax.validation.ConstraintValidator;

import javax.validation.ConstraintValidatorContext;

public class UserValidator implements ConstraintValidator < ValidUser, User > {

    @Override

    public void initialize(ValidUser constraintAnnotation) {

        ConstraintValidator.super.initialize(constraintAnnotation);

    }

    @Override

    public boolean isValid(User user, ConstraintValidatorContext context) {

        if (user == null) {

            return false;

        }

        // 校验用户名不为空

        if (user.getUsername() == null || user.getUsername().isEmpty()) {

            return false;

        }

        // 校验邮箱格式

        String emailRegex = "^[A-Za-z0-9+_.-]+@[A-Za-z0-9.-]+$";

        if (user.getEmail() == null || !user.getEmail().matches(emailRegex)) {

            return false;

        }

        return true;

    }

}


在上述代码中，UserValidator实现了isValid方法，在该方法中对User对象的用户名和邮箱进行了校验 。


最后，在数据导入的监听器中使用该校验注解：


import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;

import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import javax.validation.ConstraintViolation;

import javax.validation.Validation;

import javax.validation.Validator;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import java.util.Set;

public class UserDataValidatorListener extends AnalysisEventListener < User > {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(UserDataValidatorListener.class);

    private List < User > userList = new ArrayList < > ();

    private Validator validator = Validation.buildDefaultValidatorFactory().getValidator();

    @Override

    public void invoke(User user, AnalysisContext context) {

        Set < ConstraintViolation < User >> violations = validator.validate(user);

        if (!violations.isEmpty()) {

            StringBuilder errorMessage = new StringBuilder("数据校验失败: ");

            for (ConstraintViolation < User > violation: violations) {

                errorMessage.append(violation.getPropertyPath()).append(" ").append(violation.getMessage()).append("; ");

            }

            LOGGER.error(errorMessage.toString());

        } else {

            LOGGER.info("解析到一条数据:{}", user);

            userList.add(user);

        }

    }

    @Override

    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {

        LOGGER.info("所有数据解析完成！");

        // 这里可以将userList中的数据批量插入到数据库中

    }

    public List < User > getUserList() {

        return userList;

    }

}


在上述监听器中，通过Validator对每一个解析到的User对象进行校验，如果校验失败，记录错误信息；如果校验成功，将数据添加到userList中 。在控制器中使用该监听器进行数据导入时，就能实现对导入数据的校验 。


四、注意事项与优化


4.1 日期格式处理


在处理 Excel 中的日期数据时，日期格式的正确处理至关重要。在实体类中，可以使用@DateTimeFormat注解来指定日期格式。例如，如果 Excel 表格中的日期格式为 “yyyy-MM-dd”，在实体类的日期字段上添加如下注解：


import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty;

import org.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;

import java.util.Date;

public class Order {

    @ExcelProperty("订单日期")

    @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")

    private Date orderDate;

    // 其他字段...

}


上述代码中，@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")指定了在将 Excel 中的日期字符串转换为Date对象时，使用 “yyyy-MM-dd” 的格式进行解析 。同样，在导出数据时，也会按照此格式将Date对象转换为字符串写入 Excel 文件 。


除了使用@DateTimeFormat注解，还可以通过自定义转换器来处理日期格式。自定义转换器需要实现Converter接口，重写convertToJavaData和convertToExcelData方法。例如，创建一个自定义的LocalDateTimeConverter：




import com.alibaba.excel.converters.Converter;

import com.alibaba.excel.enums.CellDataTypeEnum;

import com.alibaba.excel.metadata.GlobalConfiguration;

import com.alibaba.excel.metadata.data.ReadCellData;

import com.alibaba.excel.metadata.data.WriteCellData;

import com.alibaba.excel.metadata.property.ExcelContentProperty;

import java.time.LocalDateTime;

import java.time.format.DateTimeFormatter;

public class LocalDateTimeConverter implements Converter < LocalDateTime > {

    @Override

    public Class < LocalDateTime > supportJavaTypeKey() {

        return LocalDateTime.class;

    }

    @Override

    public CellDataTypeEnum supportExcelTypeKey() {

        return CellDataTypeEnum.STRING;

    }

    @Override

    public LocalDateTime convertToJavaData(ReadCellData < ? > cellData, ExcelContentProperty contentProperty, GlobalConfiguration globalConfiguration) {

        String value = cellData.getStringValue();

        return LocalDateTime.parse(value, DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

    }

    @Override

    public WriteCellData < ? > convertToExcelData(LocalDateTime value, ExcelContentProperty contentProperty, GlobalConfiguration globalConfiguration) {

        return new WriteCellData < > (value.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));

    }

}


在实体类中使用自定义转换器：


import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty;

import java.time.LocalDateTime;

public class Event {

    @ExcelProperty(value = "活动时间", converter = LocalDateTimeConverter.class)

    private LocalDateTime eventTime;

    // 其他字段...

}


通过自定义转换器，可以更灵活地处理各种复杂的日期格式，满足不同业务场景的需求 。


4.2 内存优化


当处理大数据量的 Excel 文件时，内存优化是一个关键问题。如果一次性读取或写入大量数据，可能会导致内存溢出，使系统崩溃或性能急剧下降 。


使用监听器结合分页处理是一种有效的内存优化策略。在数据导入时，监听器可以逐行读取 Excel 数据，而不是一次性加载整个文件到内存中。例如，在之前的数据导入监听器UserDataListener基础上，结合分页处理数据库插入操作：


import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;

import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

public class UserDataListener extends AnalysisEventListener < User > {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(UserDataListener.class);

    private List < User > userList = new ArrayList < > ();

    private static final int BATCH_SIZE = 1000;

    @Override

    public void invoke(User user, AnalysisContext context) {

        userList.add(user);

        if (userList.size() >= BATCH_SIZE) {

            saveData();

            userList.clear();

        }

    }

    @Override

    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {

        if (!userList.isEmpty()) {

            saveData();

        }

        LOGGER.info("所有数据解析完成！");

    }

    private void saveData() {

        // 这里实现将userList中的数据批量插入到数据库的逻辑

        // 例如使用MyBatis-Plus的批量插入方法

        // userMapper.insertBatch(userList);

        LOGGER.info("批量插入数据到数据库，数据量:{}", userList.size());

    }

}


在上述代码中，invoke方法每解析一行数据就添加到userList中，当userList的大小达到BATCH_SIZE（这里设置为 1000）时，调用saveData方法将数据批量插入到数据库，并清空userList，释放内存 。在doAfterAllAnalysed方法中，处理剩余未插入的数据 。


在数据导出时，同样可以采用分页查询数据库，分批写入 Excel 的方式。如之前大数据量处理部分的示例代码，通过do-while循环不断分页查询数据库，并将查询到的数据写入 Excel 文件中，每次只处理一小部分数据，避免内存占用过高 。


4.3 异常处理


在 Excel 的导出和导入过程中，可能会出现各种异常，如文件读取失败、数据格式转换错误等。为了保证系统的稳定性和用户体验，捕获异常并返回友好提示是非常重要的 。


在导出数据时，对可能出现的IOException等异常进行捕获处理。例如，在之前的导出用户数据的控制器方法exportUser中添加异常处理：


import com.alibaba.excel.EasyExcel;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.servlet.ServletOutputStream;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import java.io.IOException;

import java.net.URLEncoder;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

@RestController

public class UserController {

    @GetMapping("/export")

    public void exportUser(HttpServletResponse response) {

        try {

            response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");

            response.setCharacterEncoding("utf-8");

            String fileName = URLEncoder.encode("用户信息表", "UTF-8");

            response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=" + fileName + ".xlsx");

            List < User > userList = new ArrayList < > ();

            // 模拟数据

            User user1 = new User();

            user1.setUserId(1 L);

            user1.setUsername("张三");

            user1.setEmail("zhangsan@example.com");

            userList.add(user1);

            User user2 = new User();

            user2.setUserId(2 L);

            user2.setUsername("李四");

            user2.setEmail("lisi@example.com");

            userList.add(user2);

            ServletOutputStream outputStream = response.getOutputStream();

            EasyExcel.write(outputStream, User.class).sheet("用户信息").doWrite(userList);

            outputStream.flush();

            outputStream.close();

        } catch (IOException e) {

            e.printStackTrace();

            // 返回友好的错误提示给前端

            response.setContentType("text/plain;charset=utf-8");

            try {

                response.getWriter().write("导出文件失败，请联系管理员");

            } catch (IOException ex) {

                ex.printStackTrace();

            }

        }

    }

}


在上述代码中，使用try-catch块捕获IOException异常，在catch块中，首先打印异常堆栈信息，便于开发人员定位问题；然后设置响应内容类型为纯文本，并向客户端返回 “导出文件失败，请联系管理员” 的错误提示 。


在数据导入时，同样需要对异常进行处理。在之前的数据导入控制器方法importUser中添加异常处理：


import com.alibaba.excel.EasyExcel;

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.IOException;

@RestController

public class UserImportController {

    @PostMapping("/import")

    public String importUser(@RequestParam("file") MultipartFile file) {

        try {

            UserDataListener listener = new UserDataListener();

            EasyExcel.read(file.getInputStream(), User.class, listener).sheet().doRead();

            return "数据导入成功";

        } catch (IOException e) {

            e.printStackTrace();

            return "数据导入失败，请检查文件格式或联系管理员";

        }

    }

}


在这个方法中，捕获IOException异常，返回 “数据导入失败，请检查文件格式或联系管理员” 的提示信息，帮助用户快速定位问题 。通过合理的异常处理，可以提高系统的健壮性和用户友好性 。


五、总结


通过本文的介绍，我们深入了解了 Spring Boot 集成 EasyExcel 在常见业务中的用法。从基础的数据导入导出，到复杂表头导出、大数据量处理以及数据校验等场景，EasyExcel 都展现出了强大的功能和便捷性。它不仅简化了 Excel 操作的代码编写，还在性能和内存管理方面表现出色，尤其适用于处理大数据量的 Excel 文件。


在实际项目中，合理运用 Spring Boot 集成 EasyExcel，可以大大提高开发效率，优化系统性能。无论是企业级应用中的报表生成、数据备份与恢复，还是数据分析平台的数据预处理等场景，都能发挥其优势。同时，通过对日期格式处理、内存优化和异常处理等方面的注意和优化，能够使我们的应用更加健壮和稳定。


希望读者通过本文的学习，能够掌握 Spring Boot 集成 EasyExcel 的技巧，并在实际项目中灵活运用，解决各种 Excel 处理相关的问题，提升项目的质量和用户体验。

                        
                        

                        

                            
                            
                        

                        
                        

                            

                            
                        

                            

                                
                            

                        

                    


                



            


            

                
                

    

        

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