通用导入导出功能思考

以JSON配置的方式去实现通用性和动态调整，当然，这个通用仍然存在一定的局限性，每个项目的代码风格都不同，想要写出一个适合所有项目的通用性模块并不容易，这里的通用局限于其所在项目，所以该功能代码如果不适用于自己的项目，希望可以以此为参考，稍作修改。

那么现在来分析一下，我们会需要哪些JSON配置项。

导出

基础配置项

先从最简单的导出开始，被导出数据应该支持通过业务层查出，如：Service.search(param)，这是大前提，

然后为了支持显示导出进度，业务层还需要提供数量查询方法，如：Service.count(param)，否则无法实现导出进度。

最后导出文件名也可以定制，如：filename

由上可以得出配置项：

serviceClazz：业务类路径，如：com.cc.service.UserService，必填
methodName：查询方法名，如：listByCondition，必填
countMethodName：数量查询方法名，可填，用于支持导出进度
filename：导出文件名
searchParams：查询参数，数组类型，字典元素。用数组是为了支持查询方法需要传多参数的情况

至于查询方法的参数类，不需要填，因为我们可以通过反射去获取到该方法所需要传入的参数类型（注意，以下贴出的是关键代码，仅作参考理解）：

java

复制代码

Class<?> serviceClass = Class.forName(param.getServiceClazz()); // param为请求参数类 Method searchMethod = ReflectUtil.findMethodByName(serviceClass, param.getMethodName()); // 方法所需要传入的参数列表 Class<?>[] parameterTypes = searchMethod.getParameterTypes();

java

复制代码

/** * 通过反射从指定类中获取方法对象 */ public static Method findMethodByName(Class<?> clazz, String name) { Method[] methods = clazz.getMethods(); if (StringUtils.isEmpty(name)) { return null; } for (Method method : methods) { if (method.getName().equals(name)) { return method; } } return null; }

现在我们来想想，导出都会有哪些场景：

列表页的分页查询，可能是当前页数据导出，也可能是所有数据导出，这涉及到分页查询
数据总览页的查询，通常是开发者自定义的复杂连表查询，不需要分页

那么本文针对以上两种情况来实现第一版的通用导出功能。

列表页的分页查询

列表页的数据导出分当前页导出和所有数据导出，

假设查询流程是这样的：

接口层接收参数：Controller.search(Param param)
业务层调用查询方法：Service.search(param)
持久层访问数据库：Mapper.search(param)

这种情况很简单，但如果流程是这样的：

接口层接收参数：Controller.search(Param param)
业务层调用查询方法：Service.search(new Condition(param))
持久层访问数据库：Mapper.search(condition)

上面代码中，接口请求参数和持久层参数不一致，在业务层经过了包装，那么这种情况也要兼容处理。

但是如果请求参数在业务层经过了包中包中包，那么就算了。

接着是分页参数，我们用pageNum和pageSize来表示页码和数量字段，类似于：

json

复制代码

{ "pageNum": 1, "pageSize": 10, "name": "老刘" // 此为查询字段，如查询名字为老刘的数据 }

关于当前页导出和所有数据导出，可以用一个bool来表示：onlyCurrentPage，默认false，即导出时会自动分页查询数据，直到所有数据查询完毕，导出所有数据时分页查询很有必要，能提高性能，避免内存溢出，当onlyCurrentPage为true时，则只导出当前页面数据。

得出需要的配置项为：

searchParam：接口分页请求参数，JSON类型，必填
conditionClazz：条件查询类，也可以认为是包装类，如：com.cc.codition.UserCondition，可填
onlyCurrentPage：仅当前页导出，默认false，可填

数据总览页的查询

数据总览数据没有数量查询方法，即Service.count(xxx)，也没有分页查询参数，类似于当前页导出，在也只考虑一层包装类的情况下，没有额外的配置项，上面的已经足够了，要注意的就是代码里面得把分页参数剔除掉。

表头配置

一级表头

模拟一些数据来加深理解，现有一个接口是查询系统用户列表，如：/user/search，返回结果是这样的：

json

复制代码

{ "code": 0, "msg": "请求成功", "data": [ { "id": 1, "username": "admin", "nickname": "超管", "phone": "18818881888", "createTime": "2023-06-23 17:16:00" }, { "id": 2, "username": "cc", "nickname": "管理员", "phone": "18818881888", "createTime": "2023-06-23 17:16:00" }, ... ] }

现在贴出EasyExcel的代码：

java

复制代码

// 创建excel文件 try (ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(path).build()) { WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet("sheet索引", "sheet名称").head(getHeader()).build(); excelWriter.write(getDataList(), writeSheet); }

json

复制代码

// 模拟表头 private static List<List<String>> getHeader() { List<List<String>> list = new ArrayList<>(); list.add(createHead("账号")); list.add(createHead("昵称")); list.add(createHead("联系方式")); list.add(createHead("注册时间")); return list; } public static List<String> createHead(String... head) { return new ArrayList<>(Arrays.asList(head)); } // 模拟数据 public static List<List<Object>> getDataList() { List<List<Object>> list = new ArrayList<>(); list.add(createData("admin", "超管", "18818881888", "2023-06-23 17:16:00")); list.add(createData("cc", "管理员", "18818881888", "2023-06-23 17:16:00")); return list; } public static List<Object> createData(String... data) { return new ArrayList<>(Arrays.asList(data)); }s

然后导出效果是这样的：

现在先别在乎效果图的excel样式，我们后面都会进行动态配置，比如列宽、表头背景色、字体居中等。

上面我们虽然是写死了代码，但聪明的开发者一定懂得将数据库查询来的数据转换成对应的格式，所以这段就跳过了。

现在我们就可以得出基础的表头配置：

json

复制代码

"customHeads": [ { "fieldName": "username", "fieldNameZh": "账号" }, { "fieldName": "nickname", "fieldNameZh": "昵称" }, { "fieldName": "phone", "fieldNameZh": "联系方式" }, { "fieldName": "createTime", "fieldNameZh": "注册时间" } ]

也就是：

fieldName：属性名，这样可以从返回结果的数据对象里面通过反射找到该属性以及值
fieldNameZh：属性名肯定不适合作为表头名，增加一个中文说明来代替属性名作为表头

有了上面的基础，我们就可以增加更多的项来实现功能的丰富性，比如

json

复制代码

{ "fieldName": "username", "fieldNameZh": "账号", "width": 20, // 列宽 "backgroundColor": 1, // 表头背景色 "fontSize": 20, // 字体大小 "type": "date(yyyy-MM-dd)" // 字段类型 ... }

注：字段类型可以用作数据格式化，比如该属性是一个status状态，1表示正常，2表示异常，那么导出这个1或2是没有意义的，所以通过字段类型识别出这个状态值对应的中文描述，这样的导出才正常。

一级表头已经可以满足我们许多场景了，但是这并不足够，我的经验中，经常需要用到两行表头甚至是复杂表头，好在EasyExcel是支持多级表头的。

多级表头

先贴出EasyExcel生成二级表头的示例代码：

java

复制代码

// 模拟表头 private static List<List<String>> getHeader() { List<List<String>> list = new ArrayList<>(); list.add(createHead("用户信息", "账号")); list.add(createHead("用户信息", "昵称")); list.add(createHead("用户信息", "联系方式")); list.add(createHead("用户信息", "注册时间")); list.add(createHead("角色信息", "超管")); list.add(createHead("角色信息", "管理员")); return list; } public static List<String> createHead(String... head) { return new ArrayList<>(Arrays.asList(head)); } // 模拟数据 public static List<List<Object>> getDataList() { List<List<Object>> list = new ArrayList<>(); list.add(createData("admin", "超管", "18818881888", "2023-06-23 17:16:00", "是", "是")); list.add(createData("cc", "管理员", "18818881888", "2023-06-23 17:16:00", "否", "是")); return list; } public static List<Object> createData(String... data) { return new ArrayList<>(Arrays.asList(data)); }

效果是这样的：

可以看到，前面4列有一个共同表头【用户信息】，后面两列有一个共同表头【角色信息】，

从上面的示例代码我们知道，要使表头合并，数据列表得按顺序和相同表头名，这样会被EasyExcel识别到然后才有合并效果，这点需要注意。

同理，当我们需要生成复杂表头的时候，可以这样：

java

复制代码

// 模拟表头 private static List<List<String>> getHeader() { List<List<String>> list = new ArrayList<>(); list.add(createHead("导出用户数据", "用户信息", "账号")); list.add(createHead("导出用户数据", "用户信息", "昵称")); list.add(createHead("导出用户数据", "用户信息", "联系方式")); list.add(createHead("导出用户数据", "用户信息", "注册时间")); list.add(createHead("导出用户数据", "角色信息", "超管")); list.add(createHead("导出用户数据", "角色信息", "管理员")); return list; }

效果图：

结论

以上是我对导出功能的思考和实现思路，因为篇幅的关系，我没有贴出完整的代码，但是相信以上内容已经足够大家作为参考，缺少的内容，比如列宽、颜色字体等设置，请查阅EasyExcel官方文档来实现，主要方式就是根据前端传过来的JSON配置信息，来动态配置EasyExcel的导出文件。

导入

导入分两个步骤：

用户下载导入模板
用户填内容进导入模板，然后上传模板文件到系统，实现数据导入操作

下载导入模板

导入模板只需要上面的customHeads参数即可：

json

复制代码

甚至fieldName都可以不要，生成一个只有表头的excel文件。

导入数据

导入数据有两种场景：

单表数据导入，该场景很简单
复杂数据导入，涉及多表，这种情况就稍微复杂点

单表数据导入

单表只需要考虑对应实体类的属性即可，我们可以通过反射来获取实体类的属性，所以需要的配置项是：

modelClazz：实体类路径，如：com.cc.entity.User

配置示例：

json

复制代码

{ "modelClazz": "com.cc.entity.User", "customHeads": [ { "fieldName": "username", "fieldNameZh": "账号" }, { "fieldName": "nickname", "fieldNameZh": "昵称" }, { "fieldName": "phone", "fieldNameZh": "联系方式" }, { "fieldName": "createTime", "fieldNameZh": "注册时间" } ] }

这样在导入数据，被EasyExcel读取每一行数据的时候，可以识别到如：username项对应com.cc.entity.User类的username属性那么就能做到类似这样的事情：

java

复制代码

User user = new User(); user.setUsername(fieldName列的值)

由此可以得到一个List<User> userList数组，再通过系统的UserService或UserMapper保存到数据库，即可实现数据导入操作。

复杂数据导入

复杂数据比如这种场景：excel文件中每行的数据是这样的：

账号	昵称	联系方式	注册时间	角色名
admin	超管	18818881888	2023-06-23 17:16:00	超级管理员
cc	管理员	18818881888	2023-06-23 17:16:00	管理员

其中是否超管和是否管理员涉及关联表：

用户表：tb_user
角色表：tb_role
用户角色关联表：tb_user_role_relation

为了支持这种复杂数据导入，系统内需要提供对应的保存方法：

新建DTO类：

第一种：
java
复制代码
public class UserDto { private String username; private String nickname; private String phone; private Date createTime; private Boolean superAdminFlag; private Boolean adminFlag; }
第二种：
java
复制代码
public class UserDto { private User user; private Role role; }
这两种DTO的情况我们都应该考虑，第一种不用多说，上面的配置就可以应对，主要看第二种，第二种方式要考虑“路径”这个问题，所以customHeads的写法就要有所改变：
json
复制代码
{ "modelClazz": "com.cc.model.UserDto", "customHeads": [ { "fieldName": "user.username", "fieldNameZh": "账号" }, ... ] }
这样配置账号路径为：user.username，属性的反射查询就要有递归概念，先去查找UserDto类的user属性，得到该属性的类，再去获取其内的username属性，赋值方式就变成了：
java
复制代码
UserDto dto = new UserDto(); User user = new User(); user.setUsername(fieldName列的值); dto.setUser(user);
这样得到一个List<UserDto> dtoList数组。
既然有复杂数据导入的业务，那么在Service业务层中，也应该编写复杂数据的保存函数：
java
复制代码
public interface UserService { // 单条插入 void saveUserDto(UserDto dto); // 批量插入 void saveUserDtoBatch(List<UserDto> dtoList); }
java
复制代码
@Service public class UserServiceImpl implements UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @Autowired private RoleService roleService; @Autowired private UserRoleRelationService relationService; // 事务 @Transactional(rollbackFor = Exception.class) @Override public void saveUserDto(UserDto dto) { // 保存用户 User user = userMapper.save(dto.getUser()); // 保存角色 Role role = roleService.save(dto.getRole); // 保存关联 UserRoleRelation relation = new UserRoleRelation(); relation.setUserId(user.getId()); relation.setRoleId(role.getId()); relationService.save(relation); } // 批量插入代码省略，原理同上 void saveUserDtoBatch(List<UserDto> dtoList); }
通过EasyExcel读取到的每一行数据都能转成UserDto对象，再通过单条或批量来保存数据，这期间有许多可以优化考虑的点，比如：
- 批量比单条保存效率高、性能好，但是批量不容易识别出部分失败的行
- 批量保存的数量不能太多，要考虑系统和数据库的性能，比如每次读取500行就执行一次保存
- 保存的进度显示，先获取excel总行数，再根据当前读取行数来计算进度，并返回给前端
- 导入时间过长，可以做成后台任务进行，至于前端提醒可以是轮询也可以是WebSocket

所以需要指定查询方法，这配置项上面已经给出来了。

配置项总结

最后给出一个总配置项出来参考：

导出数据配置

json

复制代码

{ "filename": "用户数据导出", "serviceClazz": "com.cc.service.UserService", "methodName": "listByCondition", "countMethodName": "countByCondition", "searchParams": [ { "nickname": "cc" // 搜索昵称为cc的用户 } ], "customHeads": [ { "fieldName": "username", "fieldNameZh": "账号", "width": 20, // 列宽 "fontSize": 20 // 字体大小 }, { "fieldName": "createTime", "fieldNameZh": "注册时间", "type": "date(yyyy-MM-dd)" // 属性类型声明为date，并且转换成指定格式导出 } ] }

导入模板配置

json

复制代码

{ "filename": "用户数据导入", "modelClazz": "com.cc.entity.User", "customHeads": [ { "fieldName": "username", "fieldNameZh": "账号", "width": 20, // 列宽 "fontSize": 20 // 字体大小 }, { "fieldName": "createTime", "fieldNameZh": "注册时间", "type": "date(yyyy-MM-dd)" // 属性类型声明为date，并且转换成指定格式导出 } ] }

导入数据配置

json

复制代码

{ "modelClazz": "com.cc.entity.User", "serviceClazz": "com.cc.service.UserService", "methodName": "save", "customHeads": [ { "fieldName": "username", "fieldNameZh": "账号", }, { "fieldName": "createTime", "fieldNameZh": "注册时间", "type": "date(yyyy-MM-dd)" // 属性类型声明为date，并且转换成指定格式导出 } ] }