Java数据导入导出核心是明确格式、边界与错误粒度:POI易OOM需流式读取,CSV须遵循RFC 4180并加BOM,导出需熔断校验与业务规则统一转换。

Java 中实现数据导入导出,核心不在于“用什么框架”,而在于「明确数据格式、边界场景和错误处理粒度」。Excel 是高频需求,但直接手写 POI 逻辑极易写出内存溢出、日期错乱、空指针或公式误读的代码;CSV 看似简单,却常因分隔符冲突、换行嵌套、编码不一致导致解析失败。
用 Apache POI 处理 Excel 导入时为什么 WorkbookFactory.create(inputStream) 会 OOM?
因为默认加载方式将整个 .xlsx 文件解压并构建 DOM 式对象树,10MB 文件可能占用 500MB 堆内存。尤其在 Web 环境中,多个并发上传极易触发 Full GC 或直接 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。
- 改用
StreamingReader.builder().rowCacheSize(100).read(inputStream)(需引入excel-streaming-reader库),按行流式拉取,内存占用稳定在 MB 级 - 避免调用
cell.getStringCellValue()前不判空 ——cell为null时抛NullPointerException - 日期类型单元格必须用
cell.getDateCellValue(),而非先getStringCellValue()再 parse,否则返回的是 Excel 内部序列值(如44926.0) - 若模板含合并单元格,
Row.getCell(int)可能返回null,需配合Sheet.getMergedRegion()手动查找归属值
导出 CSV 时中文乱码、字段含逗号或换行怎么办?
本质是没遵循 RFC 4180 标准:字段必须用双引号包裹,内部双引号要转义为两个双引号,换行符必须在双引号内,且文件必须以 UTF-8 BOM 开头(否则 Windows 记事本默认用 GBK 解码)。
- 不要自己拼接字符串,用
OpenCSV的CsvWriter或Apache Commons CSV的CSVPrinter - 创建
OutputStreamWriter时显式指定StandardCharsets.UTF_8,并在首行写入\uFEFF(BOM) - 字段含双引号时,
CSVPrinter.print("他说\"Hello\"")会自动转义为"他说""Hello""" - 避免用
FileWriter—— 它默认使用平台编码(Windows 是 GBK),必然乱码
try (OutputStream os = response.getOutputStream();
OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(os, StandardCharsets.UTF_8);
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(osw);
CSVPrinter printer = new CSVPrinter(bw, CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader())) {
// 写入 BOM
bw.write('\uFEFF');
// 写表头和数据
printer.printRecord("姓名", "城市", "备注");
printer.printRecord("张三", "上海", "第一行\n含换行");
}
Spring Boot 项目中如何统一拦截导出请求并防止恶意大文件生成?
导出接口若无校验,攻击者可构造 ?limit=10000000 参数触发全表导出,拖垮数据库和 JVM。不能只靠前端限制,后端必须做硬性熔断。
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- 在 Controller 方法上加
@PreAuthorize("@exportAuthChecker.check(#params) == true"),自定义ExportAuthCheckerBean 校验用户角色 + 当前时间窗口内导出次数 + 查询条件是否含必要过滤字段(如tenant_id) - 使用
@Async将导出任务扔进独立线程池(ThreadPoolTaskExecutor配置maxPoolSize=3),避免阻塞主线程 - 导出前执行
SELECT COUNT(*),若超阈值(如 10 万行)直接抛ExportLimitException并返回400 Bad Request - 生成文件后不存磁盘,而是用
ResponseEntity直接流式写回,避免临时文件清理遗漏
真正难的不是读写文件,而是把业务规则映射到每一行数据:比如导出订单时,“支付状态”字段要从 pay_status 整型转成“已支付/退款中/已关闭”,而导入时又要反向校验该文本能否映射回合法枚举值。这类转换逻辑一旦散落在各处,维护成本远高于 IO 本身。










