SpringBoot实现MySQL百万级数据量导出并避免OOM的解_诺佳网—

前言

动态数据导出是一般项目都会涉及到的功能。它的基本实现逻辑就是从mysql查询数据，加载到内存，然后从内存创建excel或者csv，以流的形式响应给前端。

参考：https://grokonez.com/spring-framework/spring-boot/excel-file-download-from-springboot-restapi-apache-poi-mysql。

SpringBoot下载excel基本都是这么干。

虽然这是个可行的方案，然而一旦mysql数据量太大，达到十万级，百万级，千万级，大规模数据加载到内存必然会引起OutofMemoryError。

要考虑如何避免OOM，一般有两个方面的思路。

一方面就是尽量不做呗，先怼产品下面几个问题啊：

我们为什么要导出这么多数据呢？谁傻到去看这么大的数据啊，这个设计是不是合理的呢？
怎么做好权限控制？百万级数据导出你确定不会泄露商业机密？
如果要导出百万级数据，那为什么不直接找大数据或者DBA来干呢？然后以邮件形式传递不行吗？
为什么要通过后端的逻辑来实现，不考虑时间成本，流量成本吗？
如果通过分页导出，每次点击按钮只导2万条，分批导出难道不能满足业务需求吗？

如果产品说 “甲方是爸爸，你去和甲方说啊”，“客户说这个做出来，才考虑付尾款！”，如果客户的确缺根筋要让你这样搞，那就只能从技术上考虑如何实现了。

从技术上讲，为了避免OOM，我们一定要注意一个原则：

不能将全量数据一次性加载到内存之中。

全量加载不可行，那我们的目标就是如何实现数据的分批加载了。实事上，Mysql本身支持Stream查询，我们可以通过Stream流获取数据，然后将数据逐条刷入到文件中，每次刷入文件后再从内存中移除这条数据，从而避免OOM。

由于采用了数据逐条刷入文件，而且数据量达到百万级，所以文件格式就不要采用excel了，excel2007最大才支持104万行的数据。这里推荐：

以csv代替excel。

考虑到当前SpringBoot持久层框架通常为JPA和mybatis，我们可以分别从这两个框架实现百万级数据导出的方案。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

JPA实现百万级数据导出

具体方案不妨参考：http://knes1.github.io/blog/2015/2015-10-19-streaming-mysql-results-using-java8-streams-and-spring-data.html。

实现项目对应：

https://github.com/knes1/todo

核心注解如下，需要加入到具体的Repository之上。方法的返回类型定义成Stream。Integer.MIN_VALUE告诉jdbc driver逐条返回数据。

@QueryHints(value=@QueryHint(name=HINT_FETCH_SIZE,value=""+Integer.MIN_VALUE))
@Query(value="selecttfromTodot")
StreamstreamAll();

此外还需要在Stream处理数据的方法之上添加@Transactional(readOnly = true)，保证事物是只读的。

同时需要注入javax.persistence.EntityManager，通过detach从内存中移除已经使用后的对象。

@RequestMapping(value="/todos.csv",method=RequestMethod.GET)
@Transactional(readOnly=true)
publicvoidexportTodosCSV(HttpServletResponseresponse){
response.addHeader("Content-Type","application/csv");
response.addHeader("Content-Disposition","attachment;filename=todos.csv");
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
try(StreamtodoStream=todoRepository.streamAll()){
PrintWriterout=response.getWriter();
todoStream.forEach(rethrowConsumer(todo->{
Stringline=todoToCSV(todo);
out.write(line);
out.write("
");
entityManager.detach(todo);
}));
out.flush();
}catch(IOExceptione){
log.info("Exceptionoccurred"+e.getMessage(),e);
thrownewRuntimeException("Exceptionoccurredwhileexportingresults",e);
}
}

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud

视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

MyBatis实现百万级数据导出

MyBatis实现逐条获取数据，必须要自定义ResultHandler，然后在mapper.xml文件中，对应的select语句中添加fetchSize="-2147483648"。

最后将自定义的ResultHandler传给SqlSession来执行查询，并将返回的结果进行处理。

MyBatis实现百万级数据导出的具体实例

以下是基于MyBatis Stream导出的完整的工程样例，我们将通过对比Stream文件导出和传统方式导出的内存占用率的差异，来验证Stream文件导出的有效性。

我们先定义一个工具类DownloadProcessor，它内部封装一个HttpServletResponse对象，用来将对象写入到csv。

publicclassDownloadProcessor{
privatefinalHttpServletResponseresponse;

publicDownloadProcessor(HttpServletResponseresponse){
this.response=response;
StringfileName=System.currentTimeMillis()+".csv";
this.response.addHeader("Content-Type","application/csv");
this.response.addHeader("Content-Disposition","attachment;filename="+fileName);
this.response.setCharacterEncoding("UTF-8");
}

publicvoidprocessData(Erecord){
try{
response.getWriter().write(record.toString());//如果是要写入csv,需要重写toString,属性通过","分割
response.getWriter().write("
");
}catch(IOExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}

然后通过实现org.apache.ibatis.session.ResultHandler，自定义我们的ResultHandler，它用于获取java对象，然后传递给上面的DownloadProcessor处理类进行写文件操作：

publicclassCustomResultHandlerimplementsResultHandler{

privatefinalDownloadProcessordownloadProcessor;

publicCustomResultHandler(
DownloadProcessordownloadProcessor){
super();
this.downloadProcessor=downloadProcessor;
}

@Override
publicvoidhandleResult(ResultContextresultContext){
Authorsauthors=(Authors)resultContext.getResultObject();
downloadProcessor.processData(authors);
}
}

实体类：

publicclassAuthors{
privateIntegerid;
privateStringfirstName;

privateStringlastName;

privateStringemail;

privateDatebirthdate;

privateDateadded;

publicIntegergetId(){
returnid;
}

publicvoidsetId(Integerid){
this.id=id;
}

publicStringgetFirstName(){
returnfirstName;
}

publicvoidsetFirstName(StringfirstName){
this.firstName=firstName==null?null:firstName.trim();
}

publicStringgetLastName(){
returnlastName;
}

publicvoidsetLastName(StringlastName){
this.lastName=lastName==null?null:lastName.trim();
}

publicStringgetEmail(){
returnemail;
}

publicvoidsetEmail(Stringemail){
this.email=email==null?null:email.trim();
}

publicDategetBirthdate(){
returnbirthdate;
}

publicvoidsetBirthdate(Datebirthdate){
this.birthdate=birthdate;
}

publicDategetAdded(){
returnadded;
}

publicvoidsetAdded(Dateadded){
this.added=added;
}

@Override
publicStringtoString(){
returnthis.id+","+this.firstName+","+this.lastName+","+this.email+","+this.birthdate+","+this.added;
}
}

Mapper接口：

publicinterfaceAuthorsMapper{
ListselectByExample(AuthorsExampleexample);

ListstreamByExample(AuthorsExampleexample);//以stream形式从mysql获取数据
}

Mapper xml文件核心片段，以下两条select的唯一差异就是在stream获取数据的方式中多了一条属性： fetchSize="-2147483648"

<selectid="selectByExample"parameterType="com.alphathur.mysqlstreamingexport.domain.AuthorsExample"resultMap="BaseResultMap">
select
<iftest="distinct">
distinct
if>
'false'asQUERYID,
<includerefid="Base_Column_List"/>
fromauthors
<iftest="_parameter!=null">
<includerefid="Example_Where_Clause"/>
if>
<iftest="orderByClause!=null">
orderby${orderByClause}
if>
select>
<selectid="streamByExample"fetchSize="-2147483648"parameterType="com.alphathur.mysqlstreamingexport.domain.AuthorsExample"resultMap="BaseResultMap">
select
<iftest="distinct">
distinct
if>
'false'asQUERYID,
<includerefid="Base_Column_List"/>
fromauthors
<iftest="_parameter!=null">
<includerefid="Example_Where_Clause"/>
if>
<iftest="orderByClause!=null">
orderby${orderByClause}
if>
select>

获取数据的核心service如下，由于只做个简单演示，就懒得写成接口了。其中 streamDownload 方法即为stream取数据写文件的实现，它将以很低的内存占用从MySQL获取数据；此外还提供traditionDownload方法，它是一种传统的下载方式，批量获取全部数据，然后将每个对象写入文件。

@Service
publicclassAuthorsService{
privatefinalSqlSessionTemplatesqlSessionTemplate;
privatefinalAuthorsMapperauthorsMapper;

publicAuthorsService(SqlSessionTemplatesqlSessionTemplate,AuthorsMapperauthorsMapper){
this.sqlSessionTemplate=sqlSessionTemplate;
this.authorsMapper=authorsMapper;
}

/**
*stream读数据写文件方式
*@paramhttpServletResponse
*@throwsIOException
*/
publicvoidstreamDownload(HttpServletResponsehttpServletResponse)
throwsIOException{
AuthorsExampleauthorsExample=newAuthorsExample();
authorsExample.createCriteria();
HashMapparam=newHashMap<>();
param.put("oredCriteria",authorsExample.getOredCriteria());
param.put("orderByClause",authorsExample.getOrderByClause());
CustomResultHandlercustomResultHandler=newCustomResultHandler(newDownloadProcessor(httpServletResponse));
sqlSessionTemplate.select(
"com.alphathur.mysqlstreamingexport.mapper.AuthorsMapper.streamByExample",param,customResultHandler);
httpServletResponse.getWriter().flush();
httpServletResponse.getWriter().close();
}

/**
*传统下载方式
*@paramhttpServletResponse
*@throwsIOException
*/
publicvoidtraditionDownload(HttpServletResponsehttpServletResponse)
throwsIOException{
AuthorsExampleauthorsExample=newAuthorsExample();
authorsExample.createCriteria();
Listauthors=authorsMapper.selectByExample(authorsExample);
DownloadProcessordownloadProcessor=newDownloadProcessor(httpServletResponse);
authors.forEach(downloadProcessor::processData);
httpServletResponse.getWriter().flush();
httpServletResponse.getWriter().close();
}
}

下载的入口controller：

@RestController
@RequestMapping("download")
publicclassHelloController{
privatefinalAuthorsServiceauthorsService;

publicHelloController(AuthorsServiceauthorsService){
this.authorsService=authorsService;
}

@GetMapping("streamDownload")
publicvoidstreamDownload(HttpServletResponseresponse)
throwsIOException{
authorsService.streamDownload(response);
}

@GetMapping("traditionDownload")
publicvoidtraditionDownload(HttpServletResponseresponse)
throwsIOException{
authorsService.traditionDownload(response);
}
}

实体类对应的表结构创建语句：

CREATETABLE`authors`(
`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,
`first_name`varchar(50)CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_unicode_ciNOTNULL,
`last_name`varchar(50)CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_unicode_ciNOTNULL,
`email`varchar(100)CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_unicode_ciNOTNULL,
`birthdate`dateNOTNULL,
`added`timestampNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARYKEY(`id`)
)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=10095DEFAULTCHARSET=utf8COLLATE=utf8_unicode_ci;

这里有个问题：如何短时间内创建大批量测试数据到MySQL呢？一种方式是使用存储过程 + 大杀器 select insert 语句！不太懂？

没关系，且看我另一篇文章 MySQL如何生成大批量测试数据你就会明白了。如果你懒得看，我这里已经将生成的270多万条测试数据上传到网盘，你直接下载然后通过navicat导入就好了。