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大数据hashmap

 发布时间：2023-07-07 08:18:21

① java将数据导出excel计算其文件大小

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大数据导出excel大小限制_java 导出Excel 大数据量，自己经验总结！ 原创
2020-12-19 01:58:16

weixin_39655377
码龄5年
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分析导出实现代码，XLSX支持：

/*** 生成XLSX,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制，但是到了一定数量，可能内存溢出，

* 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试，14W可以导出。列数量在8列左右

*

*@paramfileOut

* 输出流

*@paramsheetMap

* 要设置的数据信息

*@throwsSQLException*/

public static voidcreateXSLXByResultSet(OutputStream fileOut, WriteXLSBean... beans)throwsSQLException {try{//重点 Workbook

Workbook wb = newXSSFWorkbook();for (int i = 0, len = beans.length; i < len; i++) {

WriteXLSBean xlsBean=beans[i];

Sheet sheet=wb.createSheet(xlsBean.getSheetName());

ResultSet rs=xlsBean.getRs();

ResultSetMetaData rsmd=rs.getMetaData();

TypeHandlerRegistry tr=BeanContext.tr;

Map th =xlsBean.getTh();int index = 0;while(rs.next()) {long t1 =System.currentTimeMillis();

org.apache.poi.ss.usermodel.Row row=sheet

.createRow(index);for (int j = 0, numberOfColumns = rsmd.getColumnCount(); j < numberOfColumns; j++) {

String key= rsmd.getColumnLabel(j + 1).toLowerCase();if(th.containsKey(key)) {

TypeHandler> type =tr.getTypeHandler(JdbcType

.forCode(rsmd.getColumnType(j+ 1)));

Object obj=type.getResult(rs, key);

row.createCell(j).setCellValue(obj== null ? "": obj.toString());

}

}

System.out.println(index+ " :"

+ (System.currentTimeMillis() -t1));

index++;

}

}//重点 Workbook

wb.write(fileOut);

}catch(IOException e) {

e.printStackTrace();throw new ServiceRunTimeException("生产xls文档错误", e);

}finally{

}

}

在上面 标注了重点的两处，分别是：

1.构建一个Excel对象

2.将该对象写入一个OutPutStream

而在构建过程中，没有地方写入OutPutSteam ,也就是说必须在内存中构建整个 Excel，才能进行写出操作，在大数据量情况下，这样将导致所有数据加载到内存中，而不能输出，导致最后 内存溢出。

根据运行环境不用，可能内存溢出的 情况不同

根据情况，如果数据量达到10W以上，建议使用

1、多个Excel，每个Excel一个Sheet,因为所有Sheet都是Workbook的组成部分。如果不分多个Excel,即使分Sheet也没用，

2、每个Excel中列数适中，比如： 5W行每个Excel档，实现分多次导出和分页查询原理一样

3、对多个Excel导出到一个临时目录，并通过程序压缩，然后提供给客户下载

2003版通过数据库结果存到List中，然后进行生产：Table 就是List Row 是Map

/*** 生产xls,2003版本的excel,每个sheet有6.5W的行数限制

*

*@paramfileOut

* 输出流，未关闭

*@paramsheetMap

* 要导出的数据信息*/

public static void createXSLByMap(OutputStream fileOut, Map>>sheetMap) {try{

HSSFWorkbook wb= newHSSFWorkbook();

Set keys =sheetMap.keySet();for (Iterator iterator =keys.iterator(); iterator

.hasNext();) {

String SheetKey=iterator.next();

Sheet sheet=wb.createSheet(SheetKey);

List> sheetRows =sheetMap.get(SheetKey);for (int i = 0, len = sheetRows.size(); i < len; i++) {

Map cellMap =sheetRows.get(i);

Set cellSet =cellMap.keySet();

org.apache.poi.ss.usermodel.Row row=sheet.createRow(i);int j = 0;for (Iterator iterCell =cellSet.iterator(); iterCell

.hasNext(); j++) {

String cellKey=iterCell.next();

Object obj=cellMap.get(cellKey);

row.createCell(j).setCellValue(obj== null ? "": obj.toString());

}

}

}

wb.write(fileOut);

}catch(IOException e) {

e.printStackTrace();throw new ServiceRunTimeException("生产xls文档错误", e);

}finally{

}

}

新版本 POI+office 2007版本excel可以导出几十万条而不内存溢出，详细见：

导出大量数据到 excel 的 xlsx文件

static String src="SFGHJKJGHFERTUIO";

public static void main(String[] args) throwsThrowable {

SXSSFWorkbook wb = new SXSSFWorkbook(100); //这里100是在内存中的数量，如果大于此数量时，会写到硬盘，以避免在内存导致内存溢出

Sheet sh =wb.createSheet();

for (int rownum = 0; rownum < 1000000; rownum++) {

Row row =sh.createRow(rownum);

for (int cellnum = 0; cellnum < 10; cellnum++) {

Cell cell =row.createCell(cellnum);

String address = newCellReference(cell).formatAsString();

cell.setCellValue(address+src.substring(rownum%10*10+1, (rownum%10+1)*10));

}

}

File file = new File("F:/aa.xlsx");

file.createNewFile();

FileOutputStream out = newFileOutputStream(file);

wb.write(out);

out.close();

}

内存使用情况：

根据以上前辈经验，自己在结果自身需求考虑，整合出一个工具。解决了excle表.xls格式行数65535行的限制。我实现的形式是导出一张表，里面有多页

(我是已65000为一页)

这里是用反射来使用所有传入进行的实体的属性的值。这里只针对String和基本数据类型。如有自己定义的类型需要自己加上。

packagecom.tommy.fundation.util;importjava.lang.reflect.Field;importjava.lang.reflect.InvocationTargetException;importjava.lang.reflect.Method;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Date;importjava.util.List;public classRelectUtil {public static List reflectEntity(T model,Class> cals) throwsNoSuchMethodException, IllegalAccessException, IllegalArgumentException, InvocationTargetException, SecurityException, NoSuchFieldException{

List list = new ArrayList();

Field[] field= model.getClass().getDeclaredFields(); //获取实体类的所有属性，返回Field数组

for(int j=0 ; j

String nam = field[j].getName(); //获取属性的名字

String name =nam;

name= name.substring(0,1).toUpperCase()+name.substring(1);

String type= field[j].getGenericType().toString(); //获取属性的类型

if(type.equals("class java.lang.String")){ //如果type是类类型，则前面包含"class "，后面跟类名

Method m = model.getClass().getMethod("get"+name);

String value= (String) m.invoke(model); //调用getter方法获取属性值

if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.lang.Integer")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Integer value=(Integer) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.lang.Short")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Short value=(Short) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.lang.Double")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Double value=(Double) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.lang.Boolean")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Boolean value=(Boolean) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.util.Date")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Date value=(Date) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}

}returnlist;

}

}

下面将是重点实现导出excel表

packagecom.tommy.fundation.util;importjava.io.OutputStream;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Date;importjava.util.HashMap;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importjava.util.Map;importjava.util.Set;importjavax.servlet.http.HttpServletResponse;importorg.apache.poi.hssf.record.formula.functions.T;importorg.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow;importorg.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet;importorg.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;

@SuppressWarnings("hiding")public class ExportExcel{/*** 导出多张excel表,解决xls格式行数65535的限制

*@authorOnlyOne

*@paramresponse

*@paramlist 需要处理的list数据集合

*@throwsException*/@SuppressWarnings("deprecation")public void doExcel(HttpServletResponse response,List list,String fileName) throwsException {

OutputStream os= response.getOutputStream();//获取输出流

response.reset();//设置下载头部信息。Content-disposition为属性名。attachment表示以附件方式下载，如果要在页面中打开，则改为inline。filename为文件名

response.setHeader("Content-disposition", "attachment; filename=excell.xls");

response.setContentType("application/msexcel");

Map> sheetMap =daData(list);

HSSFWorkbook wb= newHSSFWorkbook();

Set keys =sheetMap.keySet();for (Iterator iterator =keys.iterator(); iterator.hasNext();) {

Integer SheetKey=iterator.next();

HSSFSheet sheet= wb.createSheet((fileName+SheetKey).toString());

List sheetRows =sheetMap.get(SheetKey);for (int i = 0, len = sheetRows.size(); i < len; i++) {

T en=(T) sheetRows.get(i);

List dataList = RelectUtil.reflectEntity(en, en.getClass());

HSSFRow row=sheet.createRow(i);

row.createCell(0).setCellValue(String.valueOf(i));for(int m=0; m

row.createCell(m+1).setCellValue(dataList.get(m).toString());

}

}

}

wb.write(os);

}/*** 此方法将数据集合按65000个进行分割成多个子集合

*@authorOnlyOne

*@paramlist 需要处理的list数据集合

*@return

*/

public Map> daData(Listlist){int count = list.size()/65000;int yu = list.size() % 65000;

Map> map = new HashMap>();for (int i = 0; i <= count; i++) {

List subList = new ArrayList();if (i ==count) {

subList= list.subList(i * 65000, 65000 * i +yu);

}else{

subList= list.subList(i * 65000, 65000 * (i + 1)-1);

}

map.put(i, subList);

}returnmap;

}

}

在Java中调用的方式

@RequestMapping(value = "/doExcel", method =RequestMethod.GET)public void doExcel(HttpServletResponse response,HttpServletRequest request) throwsException {

List list =enrolltgService.findAll();new ExportExcel().doExcel(response, list, "黑白淡奶");

}

大功搞成，以后再也不会为了数据量太大而导不出来烦恼了！！！

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② memcache和mysql的区别

Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较：

1、Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。

2、内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。

3、性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。


具体为什么会出现上面的结论，以下为收集到的资料：

1、数据类型支持不同

与Memcached仅支持简单的key-value结构的数据记录不同，Redis支持的数据类型要丰富得多。最为常用的数据类型主要由五种：String、Hash、List、Set和Sorted Set。Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如图所示：

type代表一个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int，如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:”123″ “456”这样的字符串。只有打开了Redis的虚拟内存功能，vm字段字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的。

1）String

③ hashmap的最大容量是多少，在多少的时候会导致查询响应过慢

原则上，hashmap的插入和搜索，复杂度都是1，是非常快速的跟你的容量大小通常是没有直接关系的但是这是理想的情况。
这里说的理想，是在你所存储的对象的hashcode这个方法写的非常有效的情况下。根据hash的原理，存放一个对象是根据他的hashcode来计算的，如果没有哈希冲突，那么他的存储效率是最高，最完美的。
为什么哈希冲突会使得效率下降呢？
具体来分析，假设一个对象O1，他的hashcode算出来是1，另一个对象是O2，hashcode算起来也是1. 先放入O1对象，这时候速度很快，根据hashcode计算出来这个对象应该在哪个位置存放，然后直接放进去。但是到了放O2的时候，根据hashcode计算的地址存放，发现之前已经有O1了，那么显然是不能放的，因此就要采取些措施，比如，再计算一次，然后分配存放的地址（如果冲突，将继续，知道解决），一种最恶劣的情况下，很多很多的对象都存在hash冲突，那么重要就变得存储越来越慢。但是这个不是hashmap的责任，而是你的对象的hashcode方法没有定义好，使得冲突频繁
另外，哈希表为了避免这种冲突，会有一点优化。简单的说，原本可以放100个数据的空间，当放到80个的时候，根据经验，接下去冲突的可能性会更加高，就好比一个靶子上80%都是箭的时候你再射一箭出去，射中箭的可能性很大。因此就自动增加空间来减小冲突可能性。
80/100 = 0.8 这个0.8就是负载因子。
java中的hashmap的负载因子是0.75说了写理论。说这个的原因是想解释一下你的疑问“10000条的时候在搜索的时候很快，那么在多少条的时候可能导致效率下降呢”。这个答案是肯定的，就是存储的量跟存储效率没有直接的关系。
这页是hash表这个数据结构的优势所在
如果你觉得效率出现问题的时候，应该去关注一下你的存储对象的hashcode方法写的是否有问题
如果想更完美的解决效率问题，还可以手动指定hashmap的负载因子（用HashMap（int factor）这个构造方法），负载因子越低，冲突可能越小。但是牺牲的空间会相应增加

如果还是不能很好理解，可以先参看hash这个数据结构的特点，和JDK中HashMap的源代码，以及注释

学好java，数据结构是很重要的，理解原理的使用，跟生搬硬套的使用，不可同年而语
所以，去面试淘宝，腾讯，化为这种公司不会问你struts怎么用，只会问你struts怎么写。如同不会问你hashmap怎么用，而会问你hashmap的设计理念，和实现原理

希望对你有所帮助

④ JAVA高并发问题,大数据，频繁I/O操作。

建议采用缓存处理，按照你说的这种数据量，基于redis的缓存完全可以版满足，存取速度可以10W+的，另外，拟采权用的hashMap 是ConcurrentHashMap还是其他，页面展示是增量查询还是直接所有的再查询一次，socket数据接收你是用的netty还是mina，这都需要经过仔细的斟酌考虑设计的。有这么大的并发的需求，完全可以考虑做分布式集群的，估计这只是领导想要的目标吧

⑤ android中hashmap是什么意思有什么作用

在认识hashmap中要先认识Map。在数组中我们是通过数组下标来对其内容索引的，而在Map中我们通过对象来对对象进行索引，用来索引的对象叫做key，其对应的对象叫做value。
HashMap的初始过程 :在并发环境下使用HashMap
而没有做同步，可能会引起死循环，关于这一点，sun的官方网站上已有阐述，这并非是bug。
HashMap的数据结构 ：HashMap主要是用数组来存储数据的，我们都知道它会对key进行哈希运算，哈系运算会有重复的哈希值，对于哈希值的冲突，HashMap采用链表来解决的。在HashMap里有这样的一句属性声明：
transient Entry[]
table;

因此hashmap可以在andriod中用来存储数据。

⑥ 自学 Java 怎么入门

能看懂，但是自己写不出来，是因为自己对自己所学的知识技能还不够了解，还不知道怎么用，还不会用编程思想去解决问题，对于初学者来说，这是很普遍的问题。

学Java，光听课看视频是不够的，你需要大量的敲代码，做项目，完成一个个小功能。刚开始可以跟着老师的思路，去把完整的代码敲一遍。然后根据需求尝试自己去完成，培养自己的思路。学Java最大的秘诀就是：多敲代码。

Java学习是一个漫长的过程，涉及到的内容非常多，简单的网页制作，简单的js脚本，数据库，各种常用的框架等等。

当然，我一直的观点就是：兴趣是最好的老师，如果你真心热爱编程，以编程为乐，那么想要学成一门语言，并不是一件难事。

同时你还需要一个系统的Java学习路线

Java的学习，个人将其分为以下几个阶段：

  1. JavaSE阶段

  2. JavaWeb基础

  3. 掌握开发框架

  4. 其它常用技术

对应的视频可到：Java学习

第一阶段：掌握JavaSE

该阶段是学习JavaEE的入门阶段，也是基础阶段，每个零基础的Java的学习者都必须掌握。

第三阶段：掌握开发框架

SSM和SpringBoot这两个框架是现在很公司在用的框架，所以JAVA学习者必须掌握。

第四阶段：其他常用技术

查看Java工程师岗位的要求你会发现，企业除了要求掌握框架的使用外，还会对其它一些常用的技术有所要求，比如JAVA项目构建工具maven，oracle数据库，开源的全文搜索引擎Lucene，开源的搜索服务器solr，Web Service，linux等技术。

对应的视频可到：Java学习

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