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核心方法的执行顺序和规则

1. invokeHead（可选）

• 触发条件：解析到 Excel 的表头行（第一行）。
• 用途：获取表头数据（例如动态列名）。
• 示例：

override fun invokeHead(headMap: Map<Int, String>, context: AnalysisContext) {println("表头数据: $headMap")
}

2. invoke

• 触发条件：每解析成功一行数据后触发。
• 用途：处理单行数据（例如保存到数据库）。
• 注意：此方法必须实现。
• 示例：

override fun invoke(user: User, context:AnalysisContext) {println("处理数据: $user")
}

3. doAfterAllAnalysed

• 触发条件：整个 Sheet 解析完成后触发。
• 用途：收尾操作（例如关闭资源、提交事务）。
• 注意：此方法在 EasyExcel 3.3+ 中默认空实现，需手动覆盖。
• 示例：

override fun doAfterAllAnalysed(context:AnalysisContext) {println("所有数据解析完成")
}

4. onException

• 触发条件：解析过程中发生异常时触发（例如数据类型不匹配）。
• 用途：自定义异常处理逻辑（例如记录错误日志）。
• 注意：如果不覆盖此方法，默认会抛出异常并终止解析。
• 示例：

override fun onException(exception: Exception, context:AnalysisContext) {println("解析异常: ${exception.message}")throw exception // 可选择终止或忽略
}

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完整的执行流程图

以下是解析一个 3 行数据（含表头）的 Excel 时的典型流程：

EasyExcel.read(inputStream, User::class.java, listener).sheet().doRead()

流程步骤：

1. invokeHead → 解析表头（如果覆盖了该方法）。
2. invoke → 解析第一行数据。
3. invoke → 解析第二行数据。
4. invoke → 解析第三行数据。
5. doAfterAllAnalysed → 整个 Sheet 解析完成。
6. onException → 如果中间某行解析失败，会直接跳转到这里。

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高级场景：异常处理逻辑

如果某行数据解析失败（例如字段类型不匹配）：

1. onException 被触发，处理异常。
2. doAfterAllAnalysed 仍然会被调用（即使中途出错）。
3. 后续行解析终止（默认行为，可通过 context.interrupt() 显式控制）。

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Kotlin 代码实战示例

监听器完整实现

class UserDataListener : ReadListener<User> {override fun invokeHead(headMap: Map<Int, String>, context: AnalysisContext) {println("表头: ${headMap.values}")}override fun invoke(user: User, context: AnalysisContext) {println("处理数据: $user")// 业务逻辑：保存到数据库等}override fun doAfterAllAnalysed(context: AnalysisContext) {println("解析完成，释放资源")}override fun onException(exception: Exception, context: AnalysisContext) {println("第 ${context.readRowHolder().rowIndex} 行解析失败: ${exception.message}")// 继续解析后续行（不抛出异常）// context.interrupt() // 强制终止解析}
}

控制解析行为

• 终止解析：在 onException 中调用 context.interrupt()。
• 忽略错误继续解析：在 onException 中不抛出异常。

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性能优化建议

1. 批量处理：在 invoke 中不要逐条操作数据库，改为批量提交。
2. 内存控制：通过 ReadCache 管理缓存数据（默认 100 条）。
3. 异步处理：在 invoke 中将数据发送到队列，由后台线程处理。

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通过以上规则，你可以精准控制 Excel 解析的生命周期，确保数据处理的可靠性和高性能。