CN115600567B - 一种报表导出方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例涉及一种报表导出方法及装置，所述方法包括：根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中；依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端；依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数；将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件；将导出文件输出至文件服务器，以使得客户端从该文件服务器中下载导出文件。本发明实施例的技术方案，通过等待唤醒机制激活对应的查询任务，并采用并行处理解决大数据量查询的效率问题。

Description

一种报表导出方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及数据文件处理技术领域，尤其涉及一种报表导出方法及装置。
背景技术
随着微服务技术的发展，越来越多的企业会将一个软件的功能拆分成多个独立的服务，通过远程过程调用(Remote Procedure Call，以下简称“RPC”)对该功能进行调用。为了应对高并发的访问压力，每个服务被部署在一个或多个云端服务器上，因此针对云端大数据的报表导出需求也随之而来。
现有的技术针对Excel报表导出的方法中，主要分为同步导出和异步导出的方法，同步的导出方法随着数据量的激增，导出响应时间也随之延长，严重时会导致服务器瘫痪。现有技术中用到异步导出的方法包括：将源查询语句拆分成多个子查询语句，而该种方法在数据分布不均的情况下，并不能保证在每个数据检索服务器上的查询效率，从而影响整体的查询效率；采用PHPExcel类库将目标数据存储到Excel中，而该种方法中，PHP作为一种脚本语言应对高并发的场景时性能堪忧，并且该方法中需要采用定时任务获取导出请求，其定时间隔过小会导致很多无谓的轮询，空耗CPU资源，间隔过大又会严重影响导出效率。
因此，在高并发请求下，分布式微服务系统出现报表导出响应时间长，多任务导出效率慢成为亟待解决的问题。
发明内容
基于现有技术的上述情况，本发明实施例的目的在于提供一种报表导出方法及装置，通过等待唤醒机制激活对应的查询任务，并采用并行处理解决大数据量查询的效率问题，以及利用通道的特性来保证导出Excel数据的有序性。
为达到上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种报表导出方法，所述方法包括：
根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中；
依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端；
依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数；
将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件；
将导出文件输出至文件服务器，以使得客户端从该文件服务器中下载导出文件。
进一步的，所述导出任务信息包括任务ID和查询条件；
所述将各注册函数分配至多个不同类型的服务中，包括根据各注册函数对应的查询条件分配不同类型的服务。
进一步的，所述任务注册信息包括注册消息和注册状态。
进一步的，所述方法还包括：
针对已向通道监听队列发送的导出任务信息，根据该导出任务相对应的注册消息和注册状态生成已导出任务识别码。
进一步的，针对所述多个不同类型的服务中的每一个服务，
根据任务ID将各注册函数依次分配至不同的CPU中执行。
进一步的，所述不同的CPU之间相互独立；
所述方法还包括：
通过设置环境变量控制可用CPU的数量。
进一步的，针对所述不同的CPU中的每一个CPU，
将待查询数据根据查询条件进行数据等量切分，以使得该CPU以并发方式执行查询任务以生成查询数据，所述待查询数据为注册函数对应的导出任务信息中的待查询数据。
进一步的，所述方法还包括：
将CPU生成的查询数据按照查询条件中排序字段，依次放入通道导出文件队列；
依次提取通道导出文件队列中的查询数据，将所述查询数据写入对应的文件中以生成导出文件。
进一步的，所述方法还包括：
更新数据库列表中的导出任务信息状态，以使得客户端根据更新的导出任务信息状态从文件服务器中下载导出文件。
根据本发明的另一个方面，提供了一种报表导出装置，所述装置包括：
导出任务信息提取模块，用于根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中；
任务注册信息发送模块，用于依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端；
注册函数激活模块，用于依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数；
导出文件生成模块，用于将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件；
导出文件输出模块，用于将导出文件输出至文件服务器，以使得客户端从该文件服务器中下载导出文件。
综上所述，本发明实施例提供了一种报表导出方法及装置，所述方法包括：根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中；依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端；依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数；将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件；将导出文件输出至文件服务器，以使得客户端从该文件服务器中下载导出文件。本发明实施例的技术方案，通过等待唤醒机制激活对应的查询任务，并采用并行处理解决大数据量查询的效率问题，以及利用通道的特性来保证导出Excel数据的有序性，能够高效且完整地查询特定条件的数据，以Excel报表的形式展示给客户端，还能够应对高并发请求下大量的数据的报表导出任务，适用于分布式的微服务架构。
附图说明
图1是本发明实施例提供的报表导出方法的流程图；
图2是本发明实施例各注册函数分配至多个不同类型的服务中并行处理的示意图；
图3是本发明实施例根据任务ID将各注册函数依次分配至不同的CPU中执行的示意图；
图4是本发明实施例将待查询数据根据查询条件进行数据切分执行的示意图；
图5是本发明实施例提供的报表导出装置的构成框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
下面对结合附图对本发明实施例的技术方案进行详细说明。本发明的实施例中，提供了一种报表导出方法，例如为Excel报表导出的方法，本发明实施例提供的方法采用异步导出的方式，异步方式中报表的生成是在后端服务器中进行的，报表下载是在客户端页面上操作的，这样做可以有效避免大量数据导致接口超时问题，提高了报表导出的效率，优化用户体验。图1中示出了该报表导出方法的流程图，该方法例如可以应用于分布式微服务系统的服务器中，所述方法包括如下步骤：
S102、根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中，该数据库例如为服务器中建立的MySQL数据库，将导出任务信息存储至数据库中，可以在后续导出任务完成后更新该导出任务信息的状态，可以使得用户在可视化的报表下载页面选择对应的报表进行下载。其中，导出任务信息包括任务ID、任务状态、任务类型和查询条件。例如：需要下载一周内主机名为abc的系统漏洞数据，其任务ID为数据库的自增ID，任务状态为待执行，任务类型为A类型(查询漏洞数据)，主要用来激活漏洞模块的注册函数，查询条件为用户设定的数据过滤条件(一周、主机名为abc)。
S104、依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端，返回已添加导出任务的消息至客户端可以通知客户端该导出任务已经处于处理状态。其中，任务注册信息包括注册消息和注册状态。通道监听队列可以通过Go语言中的通道(channel)实现，Go语言中的通道(channel)是一种特殊的类型，可以当作队列来使用，结合select指令可以监听通道，用于在多个goroutine之间传递数据，采用这种等待唤醒机制触发导出任务能够用于使用定时任务轮询的方式。
S106、依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数。
S108、将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件。其中，将各注册函数分配至多个不同类型的服务中，可以根据各注册函数对应的查询条件分配不同类型的服务。图2中示出了各注册函数分配至多个不同类型的服务中并行处理的示意图，如图2所示，其中以包括服务A、服务B和服务C为例，分别用来查询漏洞模块的数据，资产模块的数据，告警模块的数据，针对上文中给出的示例，可以根据任务的类型将上述查询任务分配到服务A上查询漏洞数据，可以采用Go语言实现本发明实施例提供的方法，在Go语言中，可以利用goroutine并发执行注册函数。针对所述多个不同类型的服务中的每一个服务，还可以根据任务ID将各注册函数依次分配至不同的CPU中执行。图3中示出了根据任务ID将各注册函数依次分配至不同的CPU中执行的示意图，如图3所示，所述不同的CPU之间是相互独立的，可以通过设置环境变量(例如GOMAXPROCS)的值来控制所述可用CPU的数量，从而实现多个导出任务并行处理的效果。例如：当存在多个客户端发送不同条件的报表导出请求，分配到服务A上的导出任务有2个，可以根据任务ID的顺序将导出任务依次分给当前空闲的CPU，针对所述不同的CPU中的每一个CPU，即针对每一个导出任务，将待查询数据根据查询条件进行数据切分，以使得该CPU以并发方式执行查询任务以生成查询数据，所述待查询数据为注册函数对应的导出任务信息中的待查询数据。图4中示出了将待查询数据根据查询条件进行数据切分执行的示意图，如图4所示，为了提高数据导出效率，借鉴MapReduce的思想，将需要查询的数据切分成若干个独立的数据块，以并发的方式查询获取，然后将CPU生成的查询数据根据导出顺序依次放入通道导出文件队列；依次提取通道导出文件队列中的查询数据，将所述查询数据写入对应的Excel文件中以生成导出文件。可以根据查询条件并行获取定量的数据，这种定量获取能够解决因为数据分布不均导致的查询效率问题，每次的查询结果根据导出顺序依次放入通道导出文件队列中。
S110、将导出文件输出至文件服务器(例如minio)，更新数据库列表中的导出任务信息状态，以使得客户端根据更新的导出任务信息状态从文件服务器中下载导出文件，从而客户端的用户可以在可视化的报表下载页面选择对应的报表进行下载。
根据某些可选的实施例，所述方法还包括：针对已向通道监听队列发送的导出任务信息，根据该导出任务相对应的注册消息和注册状态生成已导出任务识别码。例如可以根据查询条件和注册消息的类型和状态生成MD5，通过该方式可以避免高并发请求下添加重复的导出任务。
本发明上述实施例提供的方法，可以通过基于MapReduce的模型实现，MapReduce是一种适用于大数据下分布式并行计算的编程模型，主要分为两部分：Map和Reduce。Map的任务是用来并行处理相同的查询任务，Reduce的任务用来组装Map的数据到Excel报表中生成需要的结果。本发明上述实施例提供的方法，可以使用Go语言实现，因为Go语言本身具有高并发的特性，可以很方便实现多线程运算，能够充分发挥服务器多核的优势。其次，Go语言中的通道(channel)是一种特殊的类型，可以当作队列来使用，结合select指令可以监听通道，用于在多个协程之间传递数据，采用这种等待唤醒机制触发导出任务能够优于使用定时任务轮询的方式。
本发明的实施例，还提供了一种报表导出装置，图5中示出了该装置的构成框图，所述装置包括：
导出任务信息提取模块501，用于根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中；
任务注册信息发送模块502，用于依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端；
注册函数激活模块503，用于依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数；
导出文件生成模块504，用于将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件；
导出文件输出模块505，用于将导出文件输出至文件服务器，以使得客户端从该文件服务器中下载导出文件。
本发明该实施例提供的报表导出装置中各模块实现其各自功能的步骤与本发明上述实施例中报表导出方法的各步骤相同，在此将省略其重复描述。
本发明的实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明上述实施例中所述的方法中的步骤。计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器((RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
应当理解的是，本发明实施例中的处理器可以为中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
综上所述，本发明实施例涉及一种报表导出方法及装置，所述方法包括：根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中；依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端；依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数；将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件；将导出文件输出至文件服务器，以使得客户端从该文件服务器中下载导出文件。本发明实施例的技术方案，通过等待唤醒机制激活对应的查询任务，并采用并行处理解决大数据量查询的效率问题，以及利用通道的特性来保证导出Excel数据的有序性，能够高效且完整地查询特定条件的数据，以Excel报表的形式展示给客户端，还能够应对高并发请求下大量的数据的报表导出任务，适用于分布式的微服务架构。
应当理解的是，以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (7)

1.一种报表导出方法，其特征在于，所述方法包括：
根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中；所述导出任务信息包括任务ID和查询条件；
依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端；
依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数；
将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件；针对所述多个不同类型的服务中的每一个服务，根据任务ID将各注册函数依次分配至不同的CPU中执行；所述不同的CPU之间相互独立；针对所述不同的CPU中的每一个CPU，将待查询数据根据查询条件进行数据等量切分，以使得该CPU以并发方式执行查询任务以生成查询数据，所述待查询数据为注册函数对应的导出任务信息中的待查询数据；
将CPU生成的查询数据按照查询条件中排序字段，依次放入通道导出文件队列；依次提取通道导出文件队列中的查询数据，将所述查询数据写入对应的文件中以生成导出文件；
将导出文件输出至文件服务器，以使得客户端从该文件服务器中下载导出文件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述将各注册函数分配至多个不同类型的服务中，包括根据各注册函数对应的查询条件分配不同类型的服务。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述任务注册信息包括注册消息和注册状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对已向通道监听队列发送的导出任务信息，根据该导出任务相对应的注册消息和注册状态生成已导出任务识别码。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过设置环境变量控制可用CPU的数量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
更新数据库列表中的导出任务信息状态，以使得客户端根据更新的导出任务信息状态从文件服务器中下载导出文件。
7.一种报表导出装置，其特征在于，所述装置包括：
导出任务信息提取模块，用于根据至少一个客户端发送的报表导出请求，提取导出任务信息并将导出任务信息及其状态存储在数据库的列表中；所述导出任务信息包括任务ID和查询条件；
任务注册信息发送模块，用于依次向通道监听队列发送与所述导出任务信息相对应的任务注册信息，同时返回已添加导出任务的消息至客户端；
注册函数激活模块，用于依次根据通道监听队列中的任务注册信息，激活各任务注册信息对应的注册函数；
导出文件生成模块，用于将各注册函数分配至多个不同类型的服务中以并发执行各注册函数并生成导出文件；针对所述多个不同类型的服务中的每一个服务，根据任务ID将各注册函数依次分配至不同的CPU中执行；所述不同的CPU之间相互独立；针对所述不同的CPU中的每一个CPU，将待查询数据根据查询条件进行数据等量切分，以使得该CPU以并发方式执行查询任务以生成查询数据，所述待查询数据为注册函数对应的导出任务信息中的待查询数据；
将CPU生成的查询数据按照查询条件中排序字段，依次放入通道导出文件队列；依次提取通道导出文件队列中的查询数据，将所述查询数据写入对应的文件中以生成导出文件；
导出文件输出模块，用于将导出文件输出至文件服务器，以使得客户端从该文件服务器中下载导出文件。
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