答案：采用流式解析与边解析边写入策略可高效处理大型XML转Excel。1. 使用SAX或StAX流式读取XML，逐条解析节点并释放内存；2. 选用SXSSF写入Excel，仅保留固定行在内存（如1000行），超量自动刷入磁盘；3. 按逻辑分片输出多个文件，结合多线程与队列解耦解析与写入；4. 裁剪冗余字段，预设数据类型，启用共享字符串表以减少开销。
处理大型XML文件并将其转换为Excel时，性能和内存使用是关键挑战。XML通常结构复杂、嵌套深，而Excel对行数有限制（如XLSX最多约104万行），直接加载整个XML到内存容易导致OOM（内存溢出）。以下是提升XML转Excel性能的实用技巧与最佳实践。
1. 流式解析XML：避免全量加载
不要使用DOM解析器加载整个XML树，它会将全部内容读入内存，不适合大文件。
- 采用SAX或StAX解析器进行流式处理。SAX是事件驱动，适合只读遍历；StAX（如Java中的XMLInputFactory）支持拉模式，控制更灵活。
- 逐条读取记录，解析后立即写入Excel，避免缓存大量对象。
- 示例：处理订单数据时，每遇到一个
2. 使用高性能Excel写入库
传统HSSF（XLS）和简单XSSF在大数据量下性能差且耗内存。
- 使用SXSSF（Streaming Usermodel API）——基于XSSF，但只维护固定数量行在内存，其余刷入磁盘临时文件。
- 设置合适的窗口大小，如
new SXSSFWorkbook(1000)，表示保留1000行在内存，超出则写入临时文件。 - 若需更高性能，考虑Apache POI的低级别API（如SXSSFSheet.flushRows）主动触发刷新。
3. 分片输出与多线程处理（按场景选择）
单个Excel文件受限于格式容量，可拆分输出以提升效率。
- 将大XML按逻辑拆分（如按日期、客户ID），生成多个Excel文件，便于后续合并或分布式处理。
- 在结构允许的情况下，用多线程并行处理不同XML块（注意线程安全写文件问题，建议每个线程写独立文件）。
- 结合队列机制，解析线程生产数据，写入线程消费，解耦处理流程。
4. 数据类型优化与字段裁剪
减少不必要的转换和写入操作，提升整体吞吐。
- 只提取所需字段，跳过冗余节点（如日志、注释），降低CPU和IO负担。
- 预定义单元格类型（日期、数字等），避免POI自动推断开销。
- 对重复字符串使用共享字符串表（SXSSF默认开启，确保未禁用）。
基本上就这些。关键是“流式处理 + 边解析边写入 + 控制内存占用”。只要避免一次性加载全部数据，合理利用流式API和高效写入模型，处理GB级XML转Excel也能稳定运行。
