需求背景：用户需要数据库中的全量数据，数据量较大，此时出现导出时间过长，内存溢出等问题。

业务分析：需分析导出的数据量大小、并发量、数据关联的表的数量、是否需要排序、导出时用户能够容忍的时间。

技术分析：导出时是否会内存溢出、是否占用数据库表锁行锁。

优化思路：数据库优化、jvm优化、业务优化、线程优化

一：异步发送

1.1 异步邮件发送

当用户需要下载时，需用户填写邮箱地址，由后台导出后发送给用户。

优势: 无需实时发送，可以容忍效率低的导出，实现简单

劣势：降低了用户体验

二：缓存技术

2.1 CSV存储引擎缓存

新建一张数据库表，使用mysql的csv存储引擎，定期更新表数据，用户导出时，直接将csv文件发送给用户。

优势：导出效率高

劣势：需要维护csv的表，选择更新方式

2.2：物化视图缓存

新建一张物化视图，刷新方式为自动刷新+增量刷新，导出时直接单表查询

场景：适用于关联表数较多的导出

2.3：文件缓存

编写定时任务，定时将数据生成excel文件，用户下载时，直接下载缓存的excel文件。

2.4： 数据缓存

将数据缓存至Redis，使用Redission的RList取数据

三：实时性数据导出

3.1 多sheet页的导出

3.1.1 文件拆分

将多sheet页的数据拆分成多个excel文件，每个文件一个sheet页

缺点：降低了用户体验。

3.1.2 多线程

   当sheet页为5个之内，使用线程池，每个sheet页使用一个线程，主线程等待（使 用CountDownLantch实现）所有线程取完数据并使用输出流写入文件后，主线程将文件 流发送给用户

3.1.3 微服务

当sheet页大于5个时，进行服务拆分，将每个sheet页的取数开发成微服务（使用Dubbo或者Eureka实现），主服务负责将数据写入文件流，写完后导出给用户。

3.2 单sheet页大数据的导出

3.2.1  多线程

当数据量不是特别多的情况下，使用单机多线程技术，例如，总数据量为100万，分拆五个线程，每个线程20万条数据，同时写入excel中，主线程等待所有其他线程执行完毕后告知用户（使用CountDownLantch实现）。

3.2.1 微服务

将取数据分拆多个服务，使其共同取数据，由主服务写入文件流

3.2.3 分页

为了防止内存溢出，可以选择一次性取出几百条数据后就写入文件流。

例如：实现Mybatis的ResultHandler接口

3.3.4 excel生成优化

  当数据量超过65535行时，无法直接使用Excel打开，建议生成csv文件，导出时使用字符串拼接的方式，效率更高。