laravel 大数据分块导出,避免内存溢出

2024-08-20 16:52

本文主要是介绍laravel 大数据分块导出,避免内存溢出,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

laravel 大数据分块导出,避免内存溢出

数据来源:服务层(userService.php)

控制器:UserController

    public function lists(Request $request){$this->service = new UserService();$params = $request->all();$result = $this->service->lists($params);//功能:分页查询数据if(!empty($params['is_down'])) {return Excel::download(new SignContractExport($this->service, $params, 100), '合约.xlsx');}return  $this->successJson($result, "操作成功");}

导出类:SignContractExport

<?phpnamespace App\Exports;use Maatwebsite\Excel\Concerns\FromCollection;
use Maatwebsite\Excel\Concerns\WithHeadings;
use Maatwebsite\Excel\Concerns\ShouldAutoSize;
use Maatwebsite\Excel\Concerns\WithColumnWidths;
use Maatwebsite\Excel\Concerns\WithStyles;
use Modules\Admin\Services\UserService;
use Maatwebsite\Excel\Concerns\WithTitle;class SignContractExport implements FromCollection,WithHeadings,ShouldAutoSize,WithStyles,WithTitle,WithColumnWidths
{protected $batchSize = 100;public $params = [];private array $header = ['ID','姓名'];public $status;protected $service;protected $chunkSize;/*** 导出*/public function __construct(UserService $service, $params,$chunkSize = 1000){$this->status = $params['status'];$this->myHeader($params['status']);$this->service = $service;//业务对象,里面 提供分页查询的方法$this->params = $params;$this->chunkSize = $chunkSize;}public function map($row): array{$itemMap['id'] = $row->id;$itemMap['mobile'] = $row->user_mobile;}public function title():string{return '合约导出';}public function headings($add = []): array{return $this->header;}public function collection(){$data = collect();// 使用 getDataChunked 方法$this->service->getDataChunked($this->params, $this->chunkSize, function ($chunk) use ($data) {foreach ($chunk as $row) {$data->push($this->map($row));}});return $data;}
}

业务层:UserService

    /*** 大数据导出防止内存溢出做分块儿查询*/public function getDataChunked($params, $chunkSize, callable $callback){$totalFetched = 0;// 通过 chunk 的方式来处理数据,每次处理 $chunkSize 条数据do {$params['page'] = $totalFetched / $chunkSize + 1;$params['page_size'] = $chunkSize;// 获取数据(这里重用 lists 方法)$result = $this->lists($params);if (!empty($result['list'])) {//list:列表数据// 回调函数处理每块数据$callback($result['list']);$totalFetched += count($result['list']);} else {break; // 如果没有数据,跳出循环}} while ($totalFetched < $result['total']);//total:总条数}public function lists($params) {$list = User::query()->->paginate($params['page_size']??10,$columns = ['*'], $pageName = 'page', $params['page']??null);return ['page' => $list->currentPage(),'page_size' => $list->perPage(),'total' => $list->total(),'list' => $data,];}

分析与实现
在 Laravel 中处理大数据导出时,直接加载所有数据到内存中可能导致内存溢出问题。为了避免这种情况,你的实现使用了“分块查询”(chunking)的方法,通过分块处理数据,逐块加载和导出,从而有效地管理内存使用。以下是对你的实现如何避免内存溢出的详细分析:

  1. 数据分块的基本思路
    分块查询:通过 getDataChunked 方法,将大数据集分成若干小块(每块 chunkSize 条数据)。每次查询只处理一块数据,处理完后立即释放内存,再进行下一块的处理。这种方式确保了内存中只保留当前处理的那一小部分数据,避免一次性加载所有数据而导致内存溢出。

回调函数的使用:通过传递一个回调函数 callback 来处理每一块查询到的数据块。这样,你可以在导出 Excel 的过程中,逐块地将数据添加到 Excel 文件中,而不是一次性加载所有数据。

  1. 具体的实现步骤
    Step 1: 获取数据总量并初始化分页
    首先,在 getDataChunked 方法中通过 lists 方法获取数据的总数 total。
    通过初始化的 params[‘page’] 和 params[‘page_size’] 来定义分页的大小和当前页数。
    Step 2: 分块查询和处理
    使用 do…while 循环进行数据的分块查询。每次循环中,根据当前已获取的数据量计算出当前页数,然后查询这一页的数据。
    每次查询到的数据块(如 1000 条)通过 callback 回调函数立即处理(在本例中,导出到 Excel 文件中)。
    处理完一块数据后,循环检查是否还需要继续查询更多数据,直到所有数据都被处理完。
    Step 3: 内存释放
    每次处理完一块数据后,相关的内存就可以被释放,只有当前正在处理的数据块会驻留在内存中。这是通过在回调函数中逐块导出数据而实现的。这意味着即使是非常大的数据集,也能被逐块处理,而不会导致内存溢出。
  2. Excel 导出流程
    在 SignContractExport 类中:

collection() 方法利用 getDataChunked 方法分块查询数据。
每获取一块数据(通过 map() 方法处理格式化后),立即 push 到 data 集合中,直到所有块的数据都被处理完。
最终的 Excel 导出:

在 UserController 中,当 is_down 参数为 true 时,调用 Excel::download,传入 SignContractExport 对象和相关参数。
Laravel Excel 包会利用 collection() 返回的分块数据生成 Excel 文件并下载,过程中每一块数据都是在内存中处理完成后再处理下一块,避免一次性加载所有数据导致内存溢出。
4. 内存优化效果
通过这种分块处理,大数据导出的内存占用相对于一次性加载所有数据来说大大减少。每次只需要处理一块数据,内存中只会驻留当前块的数据,而不需要一次性加载整个数据集。

这种实现方式特别适合在数据量特别大的情况下使用,如数百万行的数据导出。分块查询和处理的方式使得导出过程既高效又能避免内存耗尽的问题。

这篇关于laravel 大数据分块导出,避免内存溢出的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1090637

相关文章

SQL Server修改数据库名及物理数据文件名操作步骤

《SQLServer修改数据库名及物理数据文件名操作步骤》在SQLServer中重命名数据库是一个常见的操作,但需要确保用户具有足够的权限来执行此操作,:本文主要介绍SQLServer修改数据... 目录一、背景介绍二、操作步骤2.1 设置为单用户模式(断开连接)2.2 修改数据库名称2.3 查找逻辑文件名

C++高效内存池实现减少动态分配开销的解决方案

《C++高效内存池实现减少动态分配开销的解决方案》C++动态内存分配存在系统调用开销、碎片化和锁竞争等性能问题,内存池通过预分配、分块管理和缓存复用解决这些问题,下面就来了解一下... 目录一、C++内存分配的性能挑战二、内存池技术的核心原理三、主流内存池实现:TCMalloc与Jemalloc1. TCM

canal实现mysql数据同步的详细过程

《canal实现mysql数据同步的详细过程》:本文主要介绍canal实现mysql数据同步的详细过程,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的... 目录1、canal下载2、mysql同步用户创建和授权3、canal admin安装和启动4、canal

使用SpringBoot整合Sharding Sphere实现数据脱敏的示例

《使用SpringBoot整合ShardingSphere实现数据脱敏的示例》ApacheShardingSphere数据脱敏模块,通过SQL拦截与改写实现敏感信息加密存储,解决手动处理繁琐及系统改... 目录痛点一:痛点二:脱敏配置Quick Start——Spring 显示配置:1.引入依赖2.创建脱敏

Redis过期删除机制与内存淘汰策略的解析指南

《Redis过期删除机制与内存淘汰策略的解析指南》在使用Redis构建缓存系统时,很多开发者只设置了EXPIRE但却忽略了背后Redis的过期删除机制与内存淘汰策略,下面小编就来和大家详细介绍一下... 目录1、简述2、Redis http://www.chinasem.cn的过期删除策略(Key Expir

详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流

《详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流》这篇文章将通过真实工作场景拆解,为大家展示如何用Python构建自动化工作流,让工具代替人力完成这些数字苦力活,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录一、Excel处理:从数据搬运工到智能分析师二、PDF处理:文档工厂的智能生产线三、邮件自动化:

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

pandas实现数据concat拼接的示例代码

《pandas实现数据concat拼接的示例代码》pandas.concat用于合并DataFrame或Series,本文主要介绍了pandas实现数据concat拼接的示例代码,具有一定的参考价值,... 目录语法示例:使用pandas.concat合并数据默认的concat:参数axis=0,join=

C#代码实现解析WTGPS和BD数据

《C#代码实现解析WTGPS和BD数据》在现代的导航与定位应用中,准确解析GPS和北斗(BD)等卫星定位数据至关重要,本文将使用C#语言实现解析WTGPS和BD数据,需要的可以了解下... 目录一、代码结构概览1. 核心解析方法2. 位置信息解析3. 经纬度转换方法4. 日期和时间戳解析5. 辅助方法二、L

使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)

《使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)》字体设计和矢量图形处理是编程中一个有趣且实用的领域,通过Python的matplotlib库,我们可以轻松将字体轮廓... 目录背景知识字体轮廓的表示实现步骤1. 安装依赖库2. 准备数据3. 解析路径指令4. 绘制图形关键