从服务端生成 Excel 电子表格（GcExcel + SpreadJS）

[GrapeCityChina]

在服务端生成 Excel 电子表格，除了使用 Node.js + SpreadJS 外，葡萄城官方推荐使用 SpreadJS + GcExcel 。该方案不仅能够解决批量绑定数据源并导出 Excel 、批量修改大量 Excel 内容及样式、服务端批量打印以及生成 PDF 文档等需求，还提供了远超行业标准的组件性能。

为了验证 SpreadJS + GcExcel 的处理性能，本文将就GcExcel for Java和 Node.js 中运行 SpreadJS 的各项数据进行对比。由于 SpreadJS 和 GcExcel 的组件功能非常丰富，本文仅选择最为常见的两个功能点做对比，分别是设置区域数据和导出 Excel 文档。

一、本次测试的几个大前提

由于 Node.js 是基于 V8 引擎来执行 JavaScript 的，因此它的 js 也是基于事件机制的非阻塞单线程运行，其文件的 I/O 都是异步执行的，而 Node.js 之所以选择单线程的方式是因为编码简单、开发难度低、对"码农"码农的心智消耗相对较小；而且它的文件 I/O 是异步执行的，所以不需要像 Java 那样需要创建、回收线程（ Node.js 的 I/O 操作在底层也是线程，这里不做深入讨论），这方面开销较小。 但是，单线程在做复杂运算方面相比多线程则没有任何优势，也无法利用多线程来有效调配多核 CPU 进行优化，因此在 Node.js 中运行 SpreadJS 就只能是单线程 JS ，这也会影响 SpreadJS 的数据处理性能。

所以，为了获得更加准确的测试结果，本篇中设计的测试用例，在两个环境（ Java 和 Node.js ）中都采用单线程执行，并且选择了与 Node.js 更加匹配的批量 I/O 操作作为测试用例。

二、Node.js 与 SpreadJS 的测试代码和结果：

软件版本	CPU	内存
Node.js 16.10.0	Intel(R) Core(TM) i7-9750HQ CPU @ 2.80 GHz	32G

测试代码：如下所示，用一个 Performance 类执行 1000 次设置数据、导出 Excel 文档的操作。

const fs = require('fs');

// Initialize the mock browser variables
const mockBrowser = require('mock-browser').mocks.MockBrowser;
global.window = mockBrowser.createWindow();
global.document = window.document;
global.navigator = window.navigator;
global.HTMLCollection = window.HTMLCollection;
global.getComputedStyle = window.getComputedStyle;

const fileReader = require('filereader');
global.FileReader = fileReader;

const GC = require('@grapecity/spread-sheets');
const GCExcel = require('@grapecity/spread-excelio');

GC.Spread.Sheets.LicenseKey = GCExcel.LicenseKey = "Your License";

const dataSource = require('./data');

function runPerformance(times) {

  const timer = `test in ${times} times`;
  console.time(timer);

  for(let t=0; t<times; t++) {
    // const hostDiv = document.createElement('div');
    // hostDiv.id = 'ss';
    // document.body.appendChild(hostDiv);
    const wb = new GC.Spread.Sheets.Workbook()//global.document.getElementById('ss'));
    const sheet = wb.getSheet(0);
    for(let i=0; i<dataSource.length; i++) {
      sheet.setValue(i, 0, dataSource[i]["Film"]);
      sheet.setValue(i, 1, dataSource[i]["Genre"]);
      sheet.setValue(i, 2, dataSource[i]["Lead Studio"]);
      sheet.setValue(i, 3, dataSource[i]["Audience Score %"]);
      sheet.setValue(i, 4, dataSource[i]["Profitability"]);
      sheet.setValue(i, 5, dataSource[i]["Rating"]);
      sheet.setValue(i, 6, dataSource[i]["Worldwide Gross"]);
      sheet.setValue(i, 7, dataSource[i]["Year"]);
    }
    exportExcelFile(wb, times, t);
  }
  
}

function exportExcelFile(wb, times, t) {
    const excelIO = new GCExcel.IO();
    excelIO.save(wb.toJSON(), (data) => {
        fs.appendFile('results/Invoice' + new Date().valueOf() + '_' + t + '.xlsx', new Buffer(data), function (err) {
          if (err) {
            console.log(err);
          }else {
            if(t === times-1) {
              console.log('Export success');
              console.timeEnd(`test in ${times} times`);
            }
          }
        });
    }, (err) => {
        console.log(err);
    }, { useArrayBuffer: true });
}

runPerformance(1000)

完整的测试工程请参考：https://gitee.com/GrapeCity/Node.js-SpreadJS-two.git

测试工程运行方式：

• npm install
• node ./app.js

运行结果：平均每次花费 18.1 ms

三、GcExcel 的测试代码和结果

软件版本	CPU	内存
GcExcel V5.0	Intel(R) Core(TM) i7-9750HQ CPU @ 2.80 GHz	32G

测试代码如下所示：

public class Performance {

        public static void main(String[] args) {
                System.out.println(System.getProperty("user.dir") + "/sources/jsonData");
                String jsonStr = readTxtFileIntoStringArrList(System.getProperty("user.dir") + "/sources/jsonData");
                JSONArray jsonArr = JSON.parseArray(jsonStr);
                //JSONObject jsonObj = (JSONObject) jsonArr.get(0);
                //System.out.println(jsonObj.get("Film"));
                run(1000, jsonArr);
        }

        public static void run(int times, JSONArray dataArr) {
                String path = System.getProperty("user.dir") + "/results/";
                System.out.println(path + "result.xlsx");
                long start = new Date().getTime();
                for (int i = 0; i < times; i++) {
                        Workbook workbook = new Workbook();
                        IWorksheet worksheet = workbook.getWorksheets().get(0);
                        for (int j = 0; j < dataArr.size(); j++) {
                                JSONObject jsonObj = (JSONObject) dataArr.get(j);
                                worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(0).setValue(jsonObj.get("Film"));
                                worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(1).setValue(jsonObj.get("Genre"));
                                worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(2).setValue(jsonObj.get("Lead Studio"));
                                worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(3).setValue(jsonObj.get("Audience Score %"));
                                worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(4).setValue(jsonObj.get("Profitability"));
                                worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(5).setValue(jsonObj.get("Rating"));
                                worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(6).setValue(jsonObj.get("Worldwide Gross"));
                                worksheet.getRange(j, 0, 1, 8).get(7).setValue(jsonObj.get("Year"));
                        }
                        workbook.save(path + "result" + i + ".xlsx");
                }
                System.out.println("运行"+times+"次花费时常（ ms ）: " + (new Date().getTime() - start));

        }

        public static String readTxtFileIntoStringArrList(String filePath) {
                StringBuilder list = new StringBuilder();
                try {
                        String encoding = "GBK";
                        File file = new File(filePath);
                        if (file.isFile() && file.exists()) {
                                InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(file), encoding);// 考虑到编码格式
                                BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(read);
                                String lineTxt = null;

                                while ((lineTxt = bufferedReader.readLine()) != null) {
                                        list.append(lineTxt);
                                }
                                bufferedReader.close();
                                read.close();
                        } else {
                                System.out.println("找不到指定的文件");
                        }
                } catch (Exception e) {
                        System.out.println("读取文件内容出错");
                        e.printStackTrace();
                }
                return list.toString();
        }

}

完整的测试工程 zip 请参考附件：https://gitee.com/GrapeCity/Node.js-SpreadJS-two.git

测试脚本运行方式：导入 Eclipse 后直接 run as Application

运行结果如下所示：平均每次花费 8.4 ms

四、总结分析：

1 、测试结果分析：node.js 平均每次花费 18.1 ms ，GcExcel 平均每次花费 8.4 ms ，两者同时执行 1000 次设置数据、导出 Excel 文档的操作，性能相差 2 倍。

2 、处理性能的对比分析：

即便对于单线程的批量 I/O 操作，SpreadJS 在 Node.js 的运行性能仍不如 SpreadJS 在 GcExcel for Java 中运行，一方面是由于 GcExcel 性能的确非常优秀，它在 Java 平台上运用了很多优秀、成熟的解决方案，做到了同类产品中最一流的性能表现，另一方面是由于 GcExcel 对 Excel 和 SpreadJS 有更加全面的功能支持。目前，GcExcel 已经作为行业内服务器端处理 Excel 文档的首选方案。

3 、技术选型的分析：

除了性能、编码难度外，对于技术选型而言，有一点也不容忽视，即平台。如果项目本身采用的是 Java Web 或 .Net Web 架构，那么对于提供双平台支持的 GcExcel （GcExcel for java和 GcExcel for .NET）来说显然更加合适。

以上就是本篇的全部内容，结合本文的测试结果，对于批量处理、修改、导出 Excel ，以及服务端批量打印和生成 PDF 文档的需求， SpreadJS + GcExcel都能提供更加优秀的性能和稳定性表现，可以放心将其作为未来项目的首选方案。