最近阿里发布公告通知，停止对EasyExcel 更新和维护，EasyExcel 是一款知名的 Java Excel 工具库，由阿里巴巴开源，作者是玉箫，在 GitHub 上有 30k+ stars、7.5k forks。

据了解，EasyExcel作者玉箫去年已经从阿里离职，开始创业，也是开源数据库客户端 Chat2DB 的作者，今天他宣布启动EasyExcel-Plus项目，称这个新版本将在原有的基础上进一步提升性能和扩展功能。

EasyExcel的诞生与初衷

在2016年，我作为开发者参与了一个电商后台系统的搭建，这个系统需要处理大量的业务数据，经常涉及到Excel文件的批量导入和导出。然而，随着数据量的激增，Apache POI在Excel处理方面的局限性开始显现出来，尤其是它的内存占用过高，导致系统频繁出现内存溢出。这种情况不仅影响了开发效率，更使得我们的业务进程无法顺利推进。面对这个问题，我开始深入研究Apache POI的内存管理机制，试图找到一种方法优化其在大数据环境中的表现。

我的思考点是，如何能够在不影响POI核心功能的情况下，开发出一个高效的工具，以便在处理数百万条Excel数据时保持内存稳定性。这个过程花费了很多时间和精力，尤其是周末和晚上，我时常会在图书馆和实验室内逐步测试不同方案，终于找到了一个可行的优化方法。这个工具就是EasyExcel的雏形。

EasyExcel技术创新的突破

EasyExcel的技术核心在于解决大数据量下的内存优化问题。与传统Excel解析方法相比，EasyExcel采用了流式读取模式，通过将数据流切分成小片段进行处理，从而降低了单次读取的内存开销。这一创新使得EasyExcel能够轻松应对数十万甚至上百万行的数据操作。

在实现流式读取时，我对内存管理做了大量实验，最终选择了基于字节流的分片式数据管理方法，确保每次仅加载所需的数据片段到内存。除此之外，EasyExcel设计了极简的API，让开发者仅需一行代码便能完成Excel数据的读取和写入。例如，EasyExcel.read(fileName, DemoData.class, new DemoDataListener()).sheet().doRead();，这行代码实现了传统方法中需要几十行代码才能完成的操作。开发者不再需要关心复杂的Excel操作细节，而是专注于业务逻辑，大大提升了开发体验。

EasyExcel的开源之路

最初，EasyExcel仅仅是为了满足内部需求，但随着越来越多阿里同事开始使用并反馈需求，我意识到这个工具可能会对更多开发者产生帮助。我在阿里技术社区（ATA）上发表了一篇文章，详细介绍了EasyExcel的实现原理和应用场景。很快，其他部门的同事纷纷找到我，询问是否可以共享代码，因为他们在项目中遇到了相同的问题。

有一次，凌晨时分，我接到一位同事的电话，他的系统因大数据Excel导出操作而崩溃，急需解决方案。我立即分享了EasyExcel的代码，并协助其成功解决问题。这样的场景不断重复，促使我决定将EasyExcel从业务代码中抽离出来，独立成一个开源项目，并在2018年初正式面向社区。我的初衷很简单，希望帮助更多开发者免于Excel大数据操作的困扰。

开源心路历程与EasyExcel的广泛应用

从EasyExcel开源的那一刻起，责任就变得更大。开源不仅是代码的共享，更是为用户提供可持续支持的一种承诺。过去六年中，EasyExcel关闭了超过3000个issue，每隔两天我都会对社区反馈的问题做出回复或修复。这种高强度的维护并不是为了“造轮子”，而是为了切实解决开发者的实际需求。

EasyExcel不仅在国内获得了广泛应用，也逐渐在国际上引起了关注。通过与社区用户的交流，我意识到它在金融、教育、电商等多个行业的价值。许多企业将EasyExcel集成到自己的系统中，有效避免了大量数据导入和导出过程中遇到的性能瓶颈。

阿里巴巴对开源的贡献

阿里巴巴多年来在开源领域的贡献是显著的，这不仅体现在EasyExcel上，还包括Dubbo、Seata、RocketMQ等一系列广受好评的项目。这些开源项目极大地推动了国内技术生态的进步，使得本土开发者可以在世界领先的技术基础上开发创新的应用。

在阿里的支持下，EasyExcel得以在资源和技术上获得足够的保障，使得它能够持续迭代和优化。阿里的开源团队在项目推广、用户反馈和技术支持上给予了我极大的帮助，这使得我能够专注于代码的优化和改进。

EasyExcel的未来：新项目EasyExcel-Plus

面对阿里宣布停止更新的消息，我深感惋惜，但同时也感到一种新的使命感。我决定启动EasyExcel-Plus项目，这个新版本将在原有的基础上进一步提升性能和扩展功能。我计划在EasyExcel-Plus中引入更多的数据格式支持，以及更加丰富的内存优化策略，以满足不同数据规模的需求。

EasyExcel-Plus预计在11月底正式发布。对于已经习惯EasyExcel的用户，新项目将提供更高效的性能、更稳定的结构，且完全免费开源。我希望更多的开发者能够关注并支持这个项目，让它在更广阔的场景中发挥作用。

新项目地址地址：

https://github.com/CodePhiliaX/easyexcel-plus

07 创业与Chat2DB的构思与实现

阿里之后，我决定辞职创业，投身于数据库管理工具的研发。我的新产品Chat2DB是一款AI驱动的数据库管理和数据分析工具，它不仅能够帮助用户高效管理数据库，还集成了智能分析和自动化报告生成功能，使得数据库管理变得更加智能和直观。

Chat2DB的核心理念是为开发者和数据分析师提供一个一站式的数据操作平台，它支持20多种数据库，能够快速完成数据导入、导出、查询和分析。通过智能算法，我们实现了数据管理的自动化和高效化，为用户提供更强大的操作能力。

08 Chat2DB的市场定位与未来发展

目前，数据库管理和数据分析市场需求旺盛，但传统工具在功能和用户体验上存在不足。Chat2DB的市场定位是填补这一空白，通过AI和智能算法提升数据管理的效率和准确性。Chat2DB不仅能帮助开发者快速上手，还支持高级用户的自定义操作，满足多层次的需求。

未来，我们将进一步优化Chat2DB的功能，并计划扩展到更多数据库类型，支持跨平台使用，以适应更广泛的市场需求。对于那些渴望高效数据库管理的企业和个人，Chat2DB将是一个理想的选择。

Github地址：

https://github.com/CodePhiliaX/Chat2DB

官网地址：

https://chat2db-ai.com

09 从EasyExcel到Chat2DB：我的技术与产品哲学

回顾EasyExcel和Chat2DB的成长历程，我深刻体会到一个技术产品的价值在于其解决实际问题的能力。无论是EasyExcel的内存优化，还是Chat2DB的智能数据库管理，每一个决定和设计都是基于用户需求和实际痛点出发。我希望自己的产品不仅仅是工具，更是用户可以信赖的伙伴。

对于那些立志从事技术开发的同行，我想分享几点经验：始终专注于解决问题、拥抱开源精神、坚持技术创新，并不断向社区学习。只有这样，我们才能在技术领域走得更远，创造出真正有价值的产品。

10 结语

EasyExcel的过去和Chat2DB的现在，都是我在技术路上的重要里程碑。尽管阿里停止了EasyExcel的维护，但我会继续为EasyExcel-Plus注入新的活力。感谢一路支持EasyExcel的朋友们，也期待大家能够关注和支持我的新项目Chat2DB。

再次感谢那些为EasyExcel贡献过的开发者，正是你们的支持让这个项目充满了生命力。我相信，技术改变未来的旅程才刚刚开始。

希望可以为您提供一个思路，并且达到您的目标。如果有任何需要交流的地方，欢迎随时告诉我！

如何系统的去学习大模型LLM ？

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
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