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Java Excel处理利器EasyExcel：注解驱动与流式解析实战

news 2026/8/17 9:43:49

1. 项目概述：为什么是EasyExcel？

在Java后端开发里，处理Excel的导入导出是个高频且容易“踩坑”的需求。早年我们可能用Apache POI，功能强大但API繁琐，处理大文件时内存溢出（OOM）是家常便饭。后来有了JXL，但功能又略显单薄。直到阿里巴巴开源的EasyExcel出现，它基于POI但做了深度封装和优化，核心就两点：简单和省内存。

简单，体现在它的注解驱动模型。你不需要去记忆POI里那些复杂的Cell、Row、Sheet对象操作，通过几个注解就能完成Java对象和Excel单元格的映射。省内存，则是它采用了SAX模式解析和异步无模型刷写。简单说，它解析Excel时不是一次性把整个文件加载到内存，而是像读XML一样一行行“流式”读取；写入时也是边处理数据边写入磁盘，避免在内存中构建完整的DOM树。这对于动辄几十万、上百万行的数据报表场景，是至关重要的。

所以，当你接到一个“把用户列表导出成Excel”或者“上传一个Excel批量更新产品信息”的需求时，EasyExcel几乎成了当前Java生态下的首选工具。它解决的不仅是功能实现问题，更是生产环境下的稳定性和性能问题。接下来，我会结合一个完整的用户信息管理案例，拆解如何使用EasyExcel实现稳健的导入导出，并分享那些官方文档里不会写的实操细节和避坑指南。

2. 核心设计：模型驱动与监听器模式

EasyExcel的优雅，很大程度上源于其清晰的分层设计。理解这个设计，是灵活使用它的前提。

2.1 注解驱动的数据模型

一切始于一个普通的Java Bean。EasyExcel通过一组注解，定义了该Bean的属性如何与Excel的表头（Header）和单元格（Cell）对应。

@Data // 使用Lombok简化代码 public class UserDTO { @ExcelProperty(value = "用户ID", index = 0) private Long id; @ExcelProperty(value = "姓名", index = 1) @ColumnWidth(20) // 设置列宽 private String name; @ExcelProperty(value = "年龄", index = 2) private Integer age; @ExcelProperty(value = "邮箱", index = 3) @ColumnWidth(30) private String email; @ExcelProperty(value = "入职日期", index = 4) @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd") // 日期格式 private LocalDate joinDate; @ExcelProperty(value = "薪资", index = 5) @NumberFormat("#,##0.00") // 数字格式，千分位，两位小数 private BigDecimal salary; }

关键注解解析：

  • @ExcelProperty: 核心注解。value定义表头名称，index定义该字段对应Excel的第几列（从0开始）。index在导出时用于控制列顺序，在导入时用于映射数据，强烈建议显式指定，避免因Java反射获取字段顺序的不确定性导致错列。
  • @ColumnWidth: 设置导出Excel的列宽，单位是字符宽度。
  • @DateTimeFormat: 指定日期字段的格式化模式。写入时，Date/LocalDate/LocalDateTime等对象会按此格式转为字符串；读取时，字符串会按此格式解析为对象。
  • @NumberFormat: 指定数字字段的格式化模式。如会计格式、百分比等。

注意：@ExcelProperty的index属性在复杂表头（多行表头）时尤为重要。EasyExcel通过index来定位数据单元格，而不是表头文字。这意味着即使表头文字被用户修改，只要列顺序不变，导入功能依然正常。

2.2 监听器：导入的灵魂组件

如果说模型是骨骼，那么监听器就是导入功能的神经中枢。EasyExcel采用基于监听器的SAX解析模式，这是其高性能的秘诀。

为什么需要监听器？因为SAX解析是“事件驱动”的。解析器一行行读取Excel，每读一行数据（不包括表头），就会触发一次监听器的invoke方法。这意味着：

  1. 内存友好：永远只保持一行数据在内存中，处理完即丢弃。
  2. 灵活可控：你可以在invoke方法中对每一行数据进行校验、转换、甚至中断读取。
  3. 异步处理：你可以在invoke方法中将数据放入队列，由其他线程异步消费，实现极致的吞吐量。

一个基础的读取监听器长这样：

// 注意：监听器不能被Spring管理！每次读取都要new一个实例。 // 如果需要在监听器里注入Spring Bean，可以通过构造器传入。 public class UserDataListener extends AnalysisEventListener<UserDTO> { /** * 每隔100条存储数据库，然后清理列表，方便内存回收 */ private static final int BATCH_COUNT = 100; private List<UserDTO> cachedDataList = new ArrayList<>(BATCH_COUNT); private UserService userService; // 假设通过构造器传入 public UserDataListener(UserService userService) { this.userService = userService; } /** * 每解析一行数据，都会调用此方法 * @param data 一行数据对应的对象 * @param context 分析上下文 */ @Override public void invoke(UserDTO data, AnalysisContext context) { // 1. 数据校验（示例：邮箱格式） if (!isValidEmail(data.getEmail())) { throw new ExcelDataConvertException(context.readRowHolder().getRowIndex(), context.readRowHolder().getCellMap(), new IllegalArgumentException("邮箱格式错误")); } // 2. 数据转换（示例：姓名去空格） data.setName(data.getName().trim()); cachedDataList.add(data); // 达到BATCH_COUNT，模拟批量入库，并清空列表 if (cachedDataList.size() >= BATCH_COUNT) { saveData(); cachedDataList.clear(); } } /** * 所有数据解析完成后调用 */ @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { // 确保最后一批数据也被保存 if (!cachedDataList.isEmpty()) { saveData(); } log.info("Excel数据导入完成！"); } private void saveData() { // 这里调用service进行批量保存 userService.batchSave(cachedDataList); log.info("成功批量存储{}条数据", cachedDataList.size()); } private boolean isValidEmail(String email) { // 简单的邮箱格式校验，实际应用请用更严谨的正则 return email != null && email.matches("^[A-Za-z0-9+_.-]+@(.+)$"); } }

监听器设计要点：

  • 批量操作：务必像示例中一样使用缓存列表进行批量处理（如BATCH_COUNT = 100）。逐条操作数据库是性能杀手。
  • 异常处理：在invoke中校验失败时，可以抛出RuntimeException（如ExcelDataConvertException）。EasyExcel会捕获并停止解析，将异常信息通过ReadListener的onException方法回调（如果需要自定义异常处理，需重写onException）。
  • 状态管理：监听器对象是多例的，不要在其中保存与单次读取无关的全局状态。

3. 实战：导出功能深度实现

导出功能相对直观，但要把细节做好，同样需要一番功夫。核心类是EasyExcel.write()。

3.1 基础导出与Web响应

最常见的场景是通过HTTP接口下载Excel文件。

@RestController @RequestMapping("/api/user") public class UserExportController { @Autowired private UserService userService; @GetMapping("/export") public void exportUsers(HttpServletResponse response) throws IOException { // 1. 设置响应头 String fileName = URLEncoder.encode("用户列表", "UTF-8").replaceAll("\\+", "%20"); response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"); response.setCharacterEncoding("utf-8"); response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename*=utf-8''" + fileName + ".xlsx"); // 注意：filename* 是RFC 5987标准，支持中文等特殊字符。旧浏览器可用`filename`，但需做URL编码。 // 2. 查询数据 List<UserDTO> userList = userService.listAllUsers(); // 假设的业务方法 // 3. 使用EasyExcel写出到HttpServletResponse的OutputStream // 这里“UserDTO.class”指定了写入的数据模型和表头 EasyExcel.write(response.getOutputStream(), UserDTO.class) .sheet("用户信息") // 指定Sheet名称 .doWrite(userList); // 执行写入 } }

关键点与避坑：

  • 响应头：Content-Type必须是application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet对应.xlsx格式。.xls格式对应application/vnd.ms-excel。
  • 文件名编码：处理中文文件名是经典问题。filename*=utf-8''是现代浏览器的推荐做法。为了兼容性，可以同时设置filename（URL编码后的）和filename*。
  • 资源关闭：EasyExcel.write()会自动关闭传入的OutputStream，无需手动关闭。
  • 大数据量导出：上面的例子一次性查询所有数据并写入，如果数据量巨大（如50万行），会导致内存压力和数据库查询超时。解决方案是使用分页查询+异步刷写。

3.2 大数据量分页导出

对于海量数据导出，必须采用分页查询，并利用EasyExcel的WriteSheet和多次doWrite。

public void exportLargeData(HttpServletResponse response) throws IOException { response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"); response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=large_data.xlsx"); ExcelWriter excelWriter = null; try { excelWriter = EasyExcel.write(response.getOutputStream(), UserDTO.class).build(); WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet("大数据Sheet").build(); int pageNum = 1; int pageSize = 5000; // 每页5000条 List<UserDTO> pageData; do { // 分页查询数据，需业务层支持 pageData = userService.listUsersByPage(pageNum, pageSize); if (CollectionUtils.isEmpty(pageData)) { break; } // 分批写入Excel excelWriter.write(pageData, writeSheet); pageNum++; // 可选：每写几页清理一次上下文，防止内存缓慢增长（对于极端大量数据） if (pageNum % 20 == 0) { excelWriter.finish(); // 注意：finish会关闭流，这里用法不对！正确做法见下方。 // 实际上，对于同一个OutputStream，不能多次finish。更优方案是使用`SxssfSheet`的flush机制。 // 更常见的做法是信任EasyExcel的内存管理，或直接使用其“重复多次写入”API。 } } while (pageData.size() == pageSize); // 如果查不满一页，说明是最后一页 } finally { // 非常重要！最终必须finish，才会真正写出文件尾并关闭流 if (excelWriter != null) { excelWriter.finish(); } } }

重要提示：上面的分页示例中，关于finish的注释是关键。实际上，EasyExcel在设计上已经考虑了大文件写入，其底层在默认情况下会使用SXSSFWorkbook（POI的流式API），它会自动将一定行数后的数据刷写到磁盘临时文件。因此，在大多数情况下，你只需要像基础导出那样调用一次doWrite，即使数据量很大，EasyExcel和POI也会在内部进行分片处理。更优雅的大数据导出做法是使用“模板填充”或自定义WriteHandler来精确控制内存。上面的分页循环写入方式，适用于数据来源不是单一SQL查询，而是多个不同查询或混合数据源的场景。

3.3 自定义样式与复杂表头

有时我们需要导出的Excel带有特定的样式（如标题行加粗、背景色）或复杂的多级表头。

方案一：使用WriteHandler回调接口这是最灵活的方式。你可以实现CellWriteHandler、RowWriteHandler等，在单元格/行创建时介入并设置样式。

@Component // 可以注册为Spring Bean复用 public class CustomCellStyleHandler implements CellWriteHandler { // 表头样式 private CellStyle headerCellStyle(WriteSheetHolder writeSheetHolder) { Workbook workbook = writeSheetHolder.getParentWriteWorkbookHolder().getWorkbook(); CellStyle style = workbook.createCellStyle(); Font font = workbook.createFont(); font.setBold(true); // 加粗 font.setFontHeightInPoints((short)12); // 字号 style.setFont(font); style.setFillForegroundColor(IndexedColors.GREY_25_PERCENT.getIndex()); // 背景色 style.setFillPattern(FillPatternType.SOLID_FOREGROUND); style.setAlignment(HorizontalAlignment.CENTER); // 居中 return style; } @Override public void afterCellDispose(CellWriteHandlerContext context) { // 只在表头行设置样式 if (context.getRowIndex() == 0) { // 假设表头在第0行 Cell cell = context.getCell(); CellStyle style = headerCellStyle(context.getWriteSheetHolder()); cell.setCellStyle(style); } // 还可以在这里根据单元格内容、行号等设置不同的数据行样式 } } // 使用时注入Handler EasyExcel.write(outputStream, UserDTO.class) .registerWriteHandler(new CustomCellStyleHandler()) // 注册自定义处理器 .sheet("用户表") .doWrite(data);

方案二：使用@ExcelProperty组合复杂表头对于多级表头，可以直接在注解中定义。

public class ComplexHeaderDTO { // 第一行表头是“基本信息”，它横跨了下方的“姓名”和“年龄”两列 @ExcelProperty(value = {"基本信息", "姓名"}) private String name; @ExcelProperty(value = {"基本信息", "年龄"}) private Integer age; @ExcelProperty(value = {"联系信息", "邮箱"}) private String email; @ExcelProperty(value = {"联系信息", "电话"}) private String phone; }

导出后，Excel表头将呈现为：

| 基本信息 | 联系信息 | | 姓名 | 年龄 | 邮箱 | 电话 |

4. 实战：导入功能深度实现

导入比导出更复杂，因为要处理用户上传文件的不确定性（格式错误、数据错误、网络中断等）。

4.1 基础导入与数据校验

基础导入的核心是配置监听器并执行读取。

@RestController @RequestMapping("/api/user") public class UserImportController { @PostMapping("/import") public ApiResponse<String> importUsers(@RequestParam("file") MultipartFile file) { if (file.isEmpty()) { return ApiResponse.fail("请选择文件"); } try { // 1. 创建监听器实例。注意：监听器不能是单例，每次读取需新建。 UserDataListener listener = new UserDataListener(userService); // 2. 读取文件 EasyExcel.read(file.getInputStream(), UserDTO.class, listener) .sheet() // 默认读取第一个sheet .headRowNumber(1) // 指定表头行数，默认为1。如果有多级表头，需调整。 .doRead(); // 开始同步读取，读取完整个方法才返回 return ApiResponse.success("导入成功"); } catch (ExcelDataConvertException e) { // 捕获数据转换异常（如数字格填了文字） log.error("第{}行，第{}列数据解析失败", e.getRowIndex() + 1, e.getColumnIndex() + 1); return ApiResponse.fail(String.format("第%d行数据格式错误，请检查", e.getRowIndex() + 1)); } catch (Exception e) { log.error("导入失败", e); return ApiResponse.fail("导入失败：" + e.getMessage()); } } }

数据校验的三种境界：

  1. 基础类型校验：由EasyExcel自动完成。例如，模型中是Integer age，Excel单元格里是字符串“abc”，框架会抛出ExcelDataConvertException。这是第一道防线。
  2. 业务逻辑校验：在监听器的invoke方法中进行。如邮箱格式、手机号格式、年龄范围、数据唯一性等。校验失败可以抛出异常，或更优雅地，将错误信息收集起来，在doAfterAllAnalysed中统一返回。
  3. 数据库约束校验：在批量保存（saveData）时进行。如唯一索引冲突、外键约束等。这部分错误通常需要回滚事务，并给出明确的批处理错误报告。

4.2 复杂表头与动态表头导入

用户上传的Excel表头可能和你的模型不完全一致（比如列顺序换了，或者有额外的列）。EasyExcel默认按index或value严格匹配。

  • headRowNumber：如果表头有多行，通过这个参数指定。例如headRowNumber(2)，会合并前两行作为最终的表头映射。
  • extraHead与ignore：@ExcelProperty注解的index是精准定位的利器。即使表头文字不匹配，只要列顺序对，就能读。你可以设置@ExcelProperty(index = 2)来读取第三列的数据，而不管它表头叫什么。
  • 动态表头：对于表头完全不固定的场景（比如用户自定义报表），EasyExcel的模型映射就不适用了。此时应该使用无模型读取。
// 无模型读取：返回的数据是List<List<Object>>，每个内层List代表一行，Object是单元格的值 List<Object> list = EasyExcel.read(file.getInputStream()) .sheet() .headRowNumber(0) // 设置为0，表示没有表头，所有行都是数据 .doReadSync(); // 同步读取，直接返回结果 for (List<Object> row : list) { // 手动处理每一行数据 String name = (String) row.get(0); // ... 自己实现映射逻辑 }

无模型读取给了你最大的灵活性，但代价是需要自己编写所有的解析和校验逻辑。

4.3 导入结果反馈与错误文件生成

一个专业的导入功能，不应该只返回“成功”或“失败”，而应该告诉用户：成功了哪些，失败了哪些，失败的原因是什么。通常的做法是生成一个带有错误标记的Excel文件供用户下载。

实现思路：

  1. 在监听器中，不再遇到错误就抛异常，而是将错误行及其原因记录到一个列表中。
  2. 在doAfterAllAnalysed中，将成功的数据入库，将失败的数据列表（可能包含行号、原数据、错误原因）返回给控制器。
  3. 控制器根据失败数据列表，生成一个新的Excel。这个Excel可以原样包含失败行的数据，并在最后一列追加“错误原因”。
// 在监听器中定义 public class UserDataListenerWithError extends AnalysisEventListener<UserDTO> { private List<UserDTO> successList = new ArrayList<>(); private List<ImportError> errorList = new ArrayList<>(); // ImportError自定义类，包含rowIndex, data, errorMsg @Override public void invoke(UserDTO data, AnalysisContext context) { try { // 校验逻辑 validate(data); successList.add(data); } catch (ValidationException e) { errorList.add(new ImportError(context.readRowHolder().getRowIndex(), data, e.getMessage())); } } @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { if (!successList.isEmpty()) { userService.batchSave(successList); } // 将errorList通过某种方式（如ThreadLocal）传递回Controller } } // 在Controller中，根据errorList生成错误报告Excel public void generateErrorReport(List<ImportError> errors, HttpServletResponse response) { // 1. 将errors转换为一个用于导出的DTO列表（包含原数据和错误列） List<ErrorReportDTO> reportData = convert(errors); // 2. 使用EasyExcel写出 EasyExcel.write(response.getOutputStream(), ErrorReportDTO.class) .sheet("导入错误报告") .doWrite(reportData); }

5. 高级特性与性能调优

5.1 读/写拦截器（ReadListener/WriteHandler）的进阶用法

除了设置样式，拦截器还能做很多事：

  • ReadListener:
    • invokeHead: 在读取表头时调用，可用于校验表头是否正确。
    • onException: 发生异常时调用，可以在这里进行自定义的异常日志记录或转换。
    • hasNext: 在invoke之前调用，返回false可立即停止读取。
  • CellWriteHandler:
    • beforeCellCreate: 在创建单元格前，可以设置行高、列宽。
    • afterCellDispose: 在单元格创建后，可以基于单元格值设置条件格式。例如，将薪资大于10000的单元格标红。

5.2 模板填充：更灵活的导出

对于格式极其复杂、固定的报表（如合同、发票），使用模型注解导出会很吃力。此时可以用.xlsx文件作为模板，用EasyExcel进行填充。

  1. 用Excel设计好带有占位符的模板。占位符用{}表示，如{name},{date}。
  2. 使用EasyExcel的填充API。
// 准备填充数据 Map<String, Object> data = new HashMap<>(); data.put("name", "张三"); data.put("date", LocalDate.now()); data.put("items", listOfItems); // 可以填充列表，模板中对应 {.items} 和 {item.property} // 读取模板并填充 String templateFileName = "template.xlsx"; String resultFileName = "filled_contract.xlsx"; EasyExcel.write(resultFileName) .withTemplate(templateFileName) .sheet() .doFill(data);

模板填充功能将样式设计和数据逻辑完全分离，非常适合由运营或产品人员维护报表样式的场景。

5.3 性能调优要点

  • 导入侧：
    • headRowNumber：准确设置。如果表头只有一行却设为2，会浪费一行解析。
    • autoTrim：默认true，会自动去除字符串首尾空格。如果确定数据无需处理，可设为false节省微末性能。
    • 监听器中的批量大小：BATCH_COUNT需要权衡。太小则数据库交互频繁；太大则内存中缓存列表过大，失去流式读取的意义。通常建议在100-1000之间，根据单条数据大小调整。
    • 关闭自动关闭流：EasyExcel.read()默认会自动关闭输入流。如果你需要自己管理流生命周期，可以使用.autoCloseStream(false)。
  • 导出侧：
    • 使用SXSSF：EasyExcel默认使用POI的SXSSF模式（-1表示不限制内存行数，全部刷写到磁盘）。对于超大数据，可以显式配置.inMemory(false)强制使用SXSSF，或通过.autoTrim(false)等减少内存操作。
    • 避免在循环中创建样式：在WriteHandler中创建CellStyle和Font对象是昂贵的操作。务必缓存这些样式对象，在Workbook级别只创建一次。
    • 压缩临时文件：SXSSF会产生临时文件。确保系统临时目录（java.io.tmpdir）有足够空间，并考虑在JVM参数中调整-Djava.io.tmpdir指向更快的存储设备。

6. 常见问题排查与实战心得

问题1：导入时数字、日期格式解析错误。

  • 现象：ExcelDataConvertException: Convert data [xxxx] to Integer/LocalDate error。
  • 排查：
    1. 检查Excel单元格的实际格式。看似“2023-01-01”的单元格，其底层格式可能是文本。
    2. 检查模型类注解。日期字段是否使用了@DateTimeFormat，且格式与数据匹配？数字字段是否使用了@NumberFormat？
    3. 在监听器的invoke方法中，打印或日志记录原始数据data，看EasyExcel传递给你的是什么对象。有时框架已经帮你转换好了。
  • 解决：
    • 确保Excel单元格格式正确（右键-设置单元格格式）。
    • 使用@DateTimeFormat、@NumberFormat精确匹配。
    • 在监听器中做兼容性处理，例如，如果data.getJoinDate()是String类型，则手动用DateTimeFormatter解析。

问题2：导出文件打开报“文件已损坏”或内容为空。

  • 现象：下载的.xlsx文件无法用Excel打开。
  • 排查：
    1. 最可能的原因：在Web导出中，在写出Excel之前或之后，向HttpServletResponse的OutputStream写入了其他内容（如JSON错误信息），或者发生了异常被全局异常处理器包装成了JSON响应。
    2. 检查Controller方法是否被@ResponseBody或@RestController注解，导致方法返回值也被写入流。
    3. 确保在EasyExcel.write()之后，没有调用response.getWriter().write()等方法。
  • 解决：
    • Controller方法返回类型设为void。
    • 在方法开始正确设置响应头（Content-Type,Content-Disposition）。
    • 使用try-with-resources或确保excelWriter.finish()被调用。
    • 在全局异常处理器中，排除对导出接口的异常包装。

问题3：导入大量数据时内存增长，最终OOM。

  • 现象：导入一个200MB的Excel，内存持续上涨直至GC overhead limit exceeded。
  • 排查：
    1. 确认是否真的使用了EasyExcel的监听器模式。错误的用法是调用doReadSync()一次性读取所有数据到内存。
    2. 检查监听器中的cachedDataList是否及时清空。确保在saveData()后执行了clear()。
    3. 检查业务逻辑。是否在监听器中无意间将每一行数据添加到了某个全局的、不断增长的集合中？
    4. 使用JProfiler等工具监控堆内存，查看大对象是谁。
  • 解决：
    • 坚持使用监听器模式（AnalysisEventListener）。
    • 优化批量处理逻辑，确保缓存列表被及时回收。
    • 检查并修复业务代码中的内存泄漏点。

问题4：复杂表头导入，数据映射错位。

  • 现象：姓名读到了邮箱列里。
  • 排查：
    1. 确认模型类@ExcelProperty的index设置是否正确。表头行数变化可能导致索引基准变化。
    2. 使用EasyExcel的head方法打印读取到的表头信息，与你的模型定义对比。
    EasyExcel.read(inputStream) .head(UserDTO.class) .sheet() .doReadSync(); // 或者，在监听器的invokeHead方法中打印
  • 解决：
    • 使用index而非value进行映射，更稳定。
    • 如果表头动态，考虑使用无模型读取，然后自己写映射逻辑。

个人心得：

  1. 测试要用真实的、脏的数据：不要只用自己生成的完美Excel测试。让业务人员给你几个他们实际使用的、可能有合并单元格、有空行、有格式问题的文件来测试，能发现90%的边界情况。
  2. 导入做成异步的：对于耗时较长的导入任务，最好做成异步。接口立即返回一个任务ID，前端轮询任务状态。后台使用线程池或消息队列处理导入文件，处理完成后将结果（成功/失败报告）存储起来，供用户下载。这能避免HTTP超时和浏览器等待。
  3. 给导出文件加上“指纹”：在文件名或Sheet名中加入导出时间戳（如用户列表_20231027_142356.xlsx），方便区分不同时间导出的文件，也便于问题追溯。
  4. 依赖管理：EasyExcel的版本要与底层POI版本匹配。通过Maven引入easyexcel，它会自动关联一个兼容的POI版本。不要自己单独引入不同版本的POI，以免冲突。
  5. 读写分离：读和写的模型DTO可以考虑分开（UserReadDTO和UserWriteDTO）。因为读写需求可能不同，读可能需要更多校验注解，写可能需要更多样式注解。混在一起会导致类职责不清晰。
http://www.jsqmd.com/news/1410151/

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