01 引言

在Java处理Excel文件的生态中，EasyExcel一度成为广大开发者的主流选择。然而，随着阿里巴巴官方宣布停止维护该项目，这一广受欢迎的开源工具逐渐陷入停滞状态。在此关键时刻，原项目作者挺身而出，承接后续维护工作，并在原有代码基础上进行深度重构与性能优化，最终推出全新升级版本——

FastExcel，旨在为开发者提供更高效、更稳定且持续迭代的Excel操作解决方案。

02 FastExcel 核心特性解析

FastExcel是一款专注于实现高性能Excel读写操作的Java类库。作为EasyExcel的精神继承者，它不仅保留了原有的API设计风格，还在内存管理、执行效率以及功能拓展方面实现了全面增强。

核心定位

• 性能优先：针对海量数据场景进行了专项优化，显著提升处理速度。
• 持续维护：拥有活跃的社区支持和定期更新机制，保障长期可用性。
• 平滑迁移：完全兼容原EasyExcel的代码结构，现有项目可无缝切换。

官方资源链接

官网地址：
readmex.com/fast-excel/

GitHub仓库：
github.com/fast-excel/fastexcel

核心优势概览

03 实战应用指南

3.1 环境搭建

使用Maven构建项目时，引入以下依赖：

<dependency>
  <groupId>cn.idev.excel</groupId>
  <artifactId>fastexcel</artifactId>
  <version>1.2.0</version>
  <!-- 建议使用最新版本以获取更多功能和修复 -->
</dependency>

若采用Gradle，则添加如下配置：

implementation 'cn.idev.excel:fastexcel:1.2.0'

3.2 数据模型定义

以下是一个典型的图书信息实体类示例，用于映射Excel中的字段：

import cn.idev.excel.annotation.ExcelProperty;
import cn.idev.excel.annotation.format.DateTimeFormat;
import cn.idev.excel.annotation.format.NumberFormat;
import lombok.Data;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Date;

/**
 * 图书信息数据模型
 * 用于Excel导入导出的数据映射
 */
@Data
public class Book {
    @ExcelProperty(value = "书名", index = 0)
    private String bookName;

    @ExcelProperty(value = "作者", index = 1)
    private String author;

    @ExcelProperty(value = "价格", index = 2)
    @NumberFormat("#,###.00")  // 千分位分隔，保留两位小数
    private BigDecimal price;

    @ExcelProperty(value = "上架时间", index = 3)
    @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd")  // 日期格式化
    private Date saleDate;

    // 可扩展构造方法或业务逻辑方法...
}

关键注解说明：

@ExcelProperty

@NumberFormat

@DateTimeFormat

3.3 Excel数据读取实践

基础读取操作示例如下：

@Test
void testReadExcelBasic() throws FileNotFoundException {
    File excelFile = ResourceUtils.getFile("classpath:excels/book-data.xlsx");
    List<Book> bookList = new ArrayList<>();

    FastExcel.read(excelFile, Book.class, new ReadListener<Book>() {
        private static final int BATCH_SIZE = 100;

        @Override
        public void invoke(Book book, AnalysisContext context) {
            // 每解析一行数据触发一次回调
            System.out.println("解析到数据: " + JSON.toJSONString(book));
        }
    }).sheet().doRead();
}

@Test
void testWriteExcelBasic() {
    // 创建模拟数据集
    List<Book> bookList = generateSampleData(100);
    
    // 执行导出操作
    String outputPath = "generated-excels/books-export.xlsx";
    FastExcel.write(outputPath, Book.class)
             .sheet("图书列表")  // 指定工作表名称
             .doWrite(bookList); // 写入数据到文件

    System.out.println("Excel文件生成成功: " + outputPath);
}

/**
 * 生成示例数据用于测试
 */

读取API核心配置参数说明

file

File

head

Class<T>

readListener

ReadListener<T>

高级读取功能演示

@Test
void testReadExcelAdvanced() throws FileNotFoundException {
    // 加载多Sheet的Excel文件
    File excelFile = ResourceUtils.getFile("classpath:excels/multi-sheet-data.xlsx");
    
    // 构建读取器实例
    ExcelReaderBuilder readerBuilder = FastExcel.read(excelFile, Book.class);

    // 读取特定名称的工作表
    readerBuilder.sheet("图书数据")           // 按Sheet名读取
                 .headRowNumber(2)            // 声明前两行为表头
                 .doRead(new SimpleReadListener<>());

    // 一次性读取所有Sheet
    readerBuilder.doReadAll(new SimpleReadListener<>());
}

/**
 * 简化数据读取监听器实现
 */
private static class SimpleReadListener<T> implements ReadListener<T> {

    private final List<T> dataList = new ArrayList<>();

    @Override
    public void invoke(T data, AnalysisContext context) {
        // 收集每条解析成功的数据
        dataList.add(data);
    }

    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 全部读取完成后回调
        System.out.println("读取完成，数据量: " + dataList.size());
    }
}

批量数据处理逻辑封装

/**
 * 对收集的数据进行分批处理（可用于数据库批量插入等场景）
 */
private void processBatchData(List<Book> batchData) {
    // 模拟业务处理过程
    System.out.println("批量处理 " + batchData.size() + " 条数据");
    
    // 实际应用中可调用服务层方法执行持久化操作
    // bookService.batchSave(batchData);
}

@Override
public void invoke(Book book, AnalysisContext context) {
    // 添加当前行数据至缓存列表
    bookList.add(book);

    // 达到设定批次大小时触发处理
    if (bookList.size() % BATCH_SIZE == 0) {
        processBatchData(bookList);
        bookList.clear(); // 清空已处理数据
    }
}

@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
    // 解析结束后的收尾工作
    System.out.println("Excel解析完成，总计处理: " + bookList.size() + " 条数据");

    // 处理最后不足一个批次的剩余数据
    if (!bookList.isEmpty()) {
        processBatchData(bookList);
    }
}

@Override
public void onException(Exception exception, AnalysisContext context) {
    // 异常情况下的日志输出与错误抛出
    System.err.println("解析异常: " + exception.getMessage());
    throw new RuntimeException("Excel解析失败", exception);
}
}).sheet().doRead();

private List<Book> generateSampleData(int count) {
    List<Book> books = new ArrayList<>();
    Random random = new Random();
    for (int i = 1; i <= count; i++) {
        Book book = new Book();
        book.setBookName("Java编程思想 " + i);
        book.setAuthor("作者" + (char)('A' + random.nextInt(26)));
        book.setPrice(new BigDecimal("98." + random.nextInt(99)));
        book.setSaleDate(new Date(System.currentTimeMillis() - 
            random.nextInt(365) * 24 * 60 * 60 * 1000L));
        books.add(book);
    }
    return books;
}

高级写入功能实现

通过以下测试方法展示如何使用模板进行复杂数据写入操作：

@Test
void testWriteExcelAdvanced() {
    List<Book> bookList = generateSampleData(50);
    String templatePath = "templates/book-template.xlsx";
    String outputPath = "generated-excels/books-with-template.xlsx";
    try {
        FastExcel.write(outputPath, Book.class)
            .withTemplate(templatePath)
            .sheet()
            .includeColumnFieldNames(Arrays.asList("bookName", "author", "price", "saleDate"))
            .doWrite(bookList);
    } catch (Exception e) {
        FastExcel.write(outputPath, Book.class)
            .sheet()
            .doWrite(bookList);
    }
}

分Sheet写入大规模数据

针对大量数据的导出场景，可采用分页写入方式避免内存溢出：

@Test
void testWriteLargeData() {
    List<Book> largeData = generateSampleData(100000);
    String outputPath = "generated-excels/large-books-data.xlsx";

    FastExcel.write(outputPath, Book.class)
        .autoCloseStream(true)
        .sheet("第一页")
        .doWrite(largeData.subList(0, 50000));
}

常用写入配置选项说明

以下是常见的写入配置方法及其应用场景：

.sheet(name)

.withTemplate(template)

.autoCloseStream(boolean)

.excludeColumnFieldNames()

.includeColumnFieldNames()

性能优化与最佳实践

4.1 内存管理策略

处理大体积Excel文件时，合理的内存控制至关重要。以下是一个服务类示例，用于高效读取大型表格文件：

/**
 * 大文件读取优化方案
 */
@Service
public class LargeExcelProcessor {
    private static final int BATCH_PROCESS_SIZE = 1000;

    public void processLargeExcel(File excelFile) {
        AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
        List<Book> batchBuffer = new ArrayList<>(BATCH_PROCESS_SIZE);

        FastExcel.read(excelFile, Book.class, new ReadListener<Book>() {
            @Override
            public void invoke(Book data, AnalysisContext context) {
                batchBuffer.add(data);
                if (batchBuffer.size() >= BATCH_PROCESS_SIZE) {

private void processAndClearBuffer(List<Book> buffer, AtomicInteger counter) {
    try {
        // 执行实际的业务逻辑：如批量保存至数据库或发送到消息队列
        bookService.batchSave(buffer);
        counter.addAndGet(buffer.size());
    } finally {
        buffer.clear(); // 确保缓冲区被及时清空，防止内存堆积
    }
}

@Override
public void invoke(Book data, AnalysisContext context) {
    batchBuffer.add(data);
    if (batchBuffer.size() >= BATCH_SIZE) {
        processAndClearBuffer(batchBuffer, counter);
    }
}

@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
    if (!batchBuffer.isEmpty()) {
        processAndClearBuffer(batchBuffer, counter);
    }
    System.out.println("处理完成，总计: " + counter.get() + " 条记录");
}
}).sheet().doRead();

4.2 异常处理与数据校验

为了提升数据读取过程中的健壮性，可对导入内容进行前置校验，并统一捕获异常信息。以下为增强型 Excel 读取处理器的实现示例：

/**
 * 增强型Excel读取处理器
 */
@Component
public class EnhancedExcelReader {

    public ExcelImportResult<Book> readWithValidation(File excelFile) {
        ExcelImportResult<Book> result = new ExcelImportResult<>();

        FastExcel.read(excelFile, Book.class, new ReadListener<Book>() {

            @Override
            public void invoke(Book data, AnalysisContext context) {
                // 对每条数据执行校验
                ValidationResult validation = validateBookData(data);
                if (validation.isValid()) {
                    result.addSuccessData(data);
                } else {
                    result.addErrorData(data, validation.getErrors());
                }
            }

            @Override
            public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
                result.setCompleted(true); 
@ExcelProperty
            }

            @Override
            public void onException(Exception exception, AnalysisContext context) {
                result.setHasError(true);
                result.setErrorMessage(exception.getMessage());
            }
        }).sheet().doRead();

        return result;
    }

    /**
     * 校验图书数据的有效性
     */
    private ValidationResult validateBookData(Book book) {
        ValidationResult result = new ValidationResult();

        if (book.getPrice() == null || book.getPrice().compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0) {
            result.addError("价格必须大于0");
        }

        if (book.getSaleDate() == null || book.getSaleDate().after(new Date())) {
            result.addError("上架时间不能晚于当前时间");
        }

        return result;
    }
}

05 迁移指南与总结

从 EasyExcel 平滑迁移到 FastExcel 的关键步骤如下：

依赖变更

在项目构建配置中替换原有依赖：

<!-- 原始EasyExcel依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easyexcel</artifactId>
    <version>${easyexcel.version}</version>
</dependency>

<!-- 替换为FastExcel -->
<dependency>
    <groupId>cn.idev.excel</groupId>

@ExcelProperty

<dependency>
    <groupId>cn.idev</groupId>
    <artifactId>fastexcel</artifactId>
    <version>${fastexcel.version}</version>
</dependency>

包名变更说明

// 旧版本导入路径
import com.alibaba.excel.*;
import com.alibaba.excel.annotation.*;

// 更新后的导入路径
import cn.idev.excel.*;
import cn.idev.excel.annotation.*;

@ExcelProperty

迁移核心优势

• 持续维护：项目保持高频更新，及时修复已知问题，保障长期可用性。
• 性能优化：在内存占用和处理效率方面均有显著提升，适用于高负载环境。
• 功能扩展：引入多项新特性，并对原有功能进行完善与增强。
• 高度兼容：API 接口与原版本完全兼容，几乎无需修改代码即可完成迁移。
• 社区活跃：拥有更积极的技术交流氛围，问题响应更快，支持更全面。

技术选型指导建议

新启动项目：推荐直接使用 FastExcel，充分利用其稳定性和性能优势。

已有项目升级：可在评估影响后分阶段迁移，逐步享受持续迭代带来的好处。

大数据量处理场景：FastExcel 在大文件读写、低内存消耗方面表现更优，适合高性能需求。

FastExcel 在继承 EasyExcel 优秀架构的基础上，通过不断的技术打磨与优化，为 Java 平台下的 Excel 操作提供了更为高效可靠的解决方案，已成为当前环境下值得优先考虑的技术选型。