Java批量导入核心是分批+事务+异常隔离，需分片读取处理防内存溢出和超时；POI用SAX或StreamingUserModel，CSV用OpenCSV流式解析；批次大小建议500~2000条。
Java批量数据导入的核心是“分批+事务+异常隔离”，不是一次性塞进数据库，而是控制节奏、保障稳定、便于排查。
分批次读取与处理
避免内存溢出和数据库连接超时，必须对大文件或大数据集做切片处理。
- 使用Apache POI读Excel时，用
SAX模式（XSSF and SAX）或StreamingUserModel逐行解析，不加载全量到内存 - 读CSV可用OpenCSV的
CsvToBeanBuilder配合自定义RowProcessor实现流式处理 - 设定合理批次大小（如500~2000条），通过
for (int i = 0; i 切分
事务边界要精准控制
整个导入不能包在一个大事务里——失败会回滚全部，也不宜每条都开事务——性能太差。
- 按批次提交：每个批次开启独立事务，成功则提交，失败则只回滚当前批次
- Spring中可用
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)标注批量处理方法，但需注意线程上下文与事务传播问题 - 手动管理事务更可控：用
TransactionTemplate执行批次逻辑，捕获异常后记录错误行并继续下一批
错误隔离与结果反馈
用户需要知道哪几行失败、为什么失败，而不是“导入失败”四个字。
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- 为每条记录封装
ImportResult对象，含原始数据、状态（成功/失败）、错误信息、行号 - 失败原因分类处理：数据格式错（提示用户改文件）、唯一约束冲突（查重后跳过或更新）、业务校验不通过（返回具体规则）
- 最终汇总返回：成功数、失败数、失败详情列表（可导出为Excel供用户修正）
异步导入 + 进度查询更友好
前端上传后立刻响应，后台慢慢跑，用户可随时查看进度。
- 导入任务入库生成
import_task记录，状态为“处理中”，带唯一任务ID - 用线程池（如
ThreadPoolTaskExecutor）异步执行，避免阻塞Web容器线程 - 提供REST接口查询任务状态，返回已处理条数、错误数、预计剩余时间（基于历史平均速率估算）
基本上就这些。关键不在技术多炫，而在把“断点续传”“错行定位”“用户可理解的反馈”落到实处。
