using System.IO; using System.IO.MemoryMappedFiles; using System.Threading.Tasks; using OfficeOpenXml; public void ConvertCsvToExcel(string csvPath, string excelPath, string sheetName) { ExcelPackage.LicenseContext = LicenseContext.NonCommercial; // 使用内存映射文件读取CSV using (var mmf = MemoryMappedFile.CreateFromFile(csvPath, FileMode.Open, null, 0, MemoryMappedFileAccess.Read)) using (var stream = mmf.CreateViewStream(0, 0, MemoryMappedFileAccess.Read)) using (var reader = new StreamReader(stream)) { // 并行读取并处理数据 var lines = new System.Collections.Concurrent.ConcurrentBag<string[]>(); Parallel.ForEach(ReadLines(reader), line => { lines.Add(line.Split(',')); }); // 创建Excel包 using (var package = new ExcelPackage()) { // 工作表处理（保持原有逻辑） var existingSheet = package.Workbook.Worksheets[sheetName]; if (existingSheet != null) { package.Workbook.Worksheets.Delete(sheetName); } var worksheet = package.Workbook.Worksheets.Add(sheetName); // 按原始顺序写入数据 var orderedLines = lines.OrderBy(x => x[0]).ToArray(); // 需要根据实际调整排序依据 for (int row = 0; row < orderedLines.Length; row++) { var columns = orderedLines[row]; for (int col = 0; col < columns.Length; col++) { worksheet.Cells[row + 1, col + 1].Value = columns[col]; } } // 自动调整列宽 worksheet.Cells[worksheet.Dimension.Address].AutoFitColumns(); // 条件删除行（保持原有逻辑） if (csvPath.Contains("Customer")) { worksheet.DeleteRow(10); } // 保存文件 FileInfo excelFile = new FileInfo(excelPath); package.SaveAs(excelFile); } } } // 流式逐行读取迭代器 private IEnumerable<string> ReadLines(StreamReader reader) { string line; while ((line = reader.ReadLine()) != null) { yield return line; } } 这个方法会导致读取数据丢失

<think>好的，我现在需要分析用户提供的C#代码，找出为什么ConvertCsvToExcel方法会导致数据丢失。用户提到使用这个方法时数据会丢失，我需要仔细检查代码的逻辑，特别是与文件读取、并行处理和排序相关的部分。 首先，代码的整体结构是这样的：使用内存映射文件读取CSV，然后并行处理每一行，分割成字符串数组并存入ConcurrentBag。接着创建Excel包，将数据按排序后写入工作表，最后保存文件。用户指出问题可能出在数据丢失，所以需要逐步检查每个环节。 首先看文件读取部分。代码使用MemoryMappedFile.CreateFromFile打开CSV文件，创建视图流并用StreamReader读取。这里可能的问题是内存映射文件的设置是否正确。注意到CreateFromFile的第三个参数是mapName，设置为null应该没问题。第四个参数是capacity，这里设置为0，根据文档，如果设置为0，容量会等于文件的实际大小。这可能没问题，但需要确认是否正确读取了整个文件。 接下来是并行处理部分。使用Parallel.ForEach遍历ReadLines(reader)返回的每一行，然后分割成数组存入ConcurrentBag。这里可能存在几个问题。首先，ReadLines方法使用StreamReader.ReadLine()逐行读取，而StreamReader本身不是线程安全的。当Parallel.ForEach并发读取时，多个线程可能同时调用ReadLine，导致数据错乱或丢失。这是非常关键的一点，因为StreamReader的实例在多个线程中同时使用会导致竞争条件，从而漏掉某些行或者读取错误的数据。 另外，ConcurrentBag是一个线程安全的集合，但它的特性是顺序不确定的。即使并行处理正确地将所有行加入集合，由于ConcurrentBag的存储顺序不保证添加顺序，后续的排序步骤可能会错误地重新排列数据。例如，代码中使用OrderBy(x => x[0])按第一列排序，如果原始数据没有按该列排序，这会导致行顺序改变，但用户可能期望保持原顺序。如果用户的数据本身没有按第一列排序，这样的排序会导致数据行在Excel中的顺序与CSV不同，看起来像是丢失，但实际上是被重新排列了。不过用户明确提到是数据丢失，而不仅仅是顺序问题，所以这可能不是主要原因，但需要检查。 然后，写入Excel的部分，代码将orderedLines数组按行和列写入单元格。这里可能的错误是，如果某些行在分割时出错，或者在并行处理时没有正确捕获异常，导致部分数据未被处理。例如，某些行可能在Split(',')时出现异常（比如空行或格式错误），但代码中没有异常处理，导致这些行被忽略。 另外，关于ReadLines方法，它返回的是一个IEnumerable<string>，通过yield return逐行返回。但是当Parallel.ForEach并发处理这个迭代器时，可能会出现线程安全问题，因为多个线程同时调用MoveNext方法，可能导致某些行被跳过或者重复读取。因为IEnumerable的枚举器默认不是线程安全的，这在并行环境中是不安全的，会导致数据丢失或重复。 此外，当使用Parallel.ForEach处理行时，如果某些行在分割时抛出异常（例如，空行导致Split结果为空），这些异常会被吞没，导致数据未被加入集合，从而丢失。但由于代码中没有异常处理，任何Split时的错误都会导致整个循环终止吗？不，Parallel.ForEach默认会聚合异常，但在此代码中并未处理，可能导致程序崩溃，但用户观察到的是数据丢失，所以可能部分行处理失败而未被注意到。 还有一个可能的问题是，在并行处理完成后，使用OrderedLines.OrderBy(x => x[0])对行进行排序。如果原始CSV文件的行顺序不是按照第一列排序的，那么写入Excel的顺序会改变，这可能让用户觉得某些行丢失了，但实际上是被重新排序了。但用户明确提到是数据丢失，所以这可能是次要问题，但需要确认用户的数据是否包含唯一标识，以便检查是否真的丢失还是顺序变化。 另一个可能的点是，在保存Excel时，如果文件路径已存在，是否会被覆盖？代码中使用package.SaveAs(excelFile)，如果文件存在，会被覆盖，所以这应该不是问题。但如果在保存过程中发生错误，可能导致文件未正确写入，但用户的问题是关于数据丢失，不是文件保存失败。 总结可能的问题点： 1. 主要的线程安全问题：StreamReader在并行读取时不是线程安全的，导致部分行未被正确处理，造成数据丢失。 2. ConcurrentBag的顺序问题导致排序后的行顺序混乱，但可能被误认为丢失。 3. 异常未被处理，导致部分行未被处理，例如Split时出现错误。 其中，最可能的原因是问题1：使用Parallel.ForEach并发读取StreamReader的行，导致线程竞争，部分行未被读取，从而导致数据丢失。 验证这个问题的方法是，将Parallel.ForEach改为顺序处理，即使用普通的foreach循环，看是否仍然出现数据丢失。如果顺序处理时数据完整，那么问题就出在并行读取上。 此外，ReadLines方法返回的IEnumerable在并行处理时，枚举器可能被多个线程同时访问，导致行被遗漏或重复。例如，假设两个线程同时调用MoveNext，一个线程可能获取下一行，而另一个线程获取下下行，导致中间的行被跳过。 因此，正确的做法应该是先将所有行读取到内存中（例如List<string>），然后再进行并行处理，或者使用线程安全的方式读取所有行后再处理。或者，如果必须流式读取，应确保读取部分是线程安全的。 另外，代码中使用ConcurrentBag来收集分割后的行，但由于并行处理，行的顺序会被打乱，之后使用OrderBy(x => x[0])进行排序，如果原始数据的第一列不能保证唯一或顺序，这会导致最终Excel中的行顺序与CSV不一致，但用户可能误以为是数据丢失。例如，如果CSV中有多行具有相同的第一列值，排序后可能会覆盖或顺序错乱。 解决方案建议： 1. 避免在读取StreamReader时使用并行处理，因为StreamReader不是线程安全的。改为先顺序读取所有行到内存中，然后再进行并行处理（如果确实需要并行处理分割操作）。 2. 如果必须并行处理，确保读取行的部分是线程安全的。例如，先将所有行读取到List<string>中，然后使用Parallel处理这个列表。 3. 检查OrderBy的使用是否符合预期，是否需要保持原有行顺序。如果需要保持CSV中的原始顺序，应避免使用ConcurrentBag，因为它不保持顺序，改用其他并发集合或者先读取所有行并保留顺序。 修改后的代码可能的结构： - 先顺序读取所有行到List<string>中。 - 然后使用Parallel.ForEach处理这些行，分割并保存到数组，但需要考虑如何保持顺序。或者，使用并行处理但保留原始顺序，例如使用Parallel.For循环，或者处理完后根据行号排序。 或者，完全放弃并行处理，因为IO操作可能已经是瓶颈，并行分割可能不会带来明显性能提升，反而引入复杂性。 例如，修改后的代码： public void ConvertCsvToExcel(string csvPath, string excelPath, string sheetName) { ExcelPackage.LicenseContext = LicenseContext.NonCommercial; var lines = new List<string[]>(); // 顺序读取所有行 using (var reader = new StreamReader(csvPath)) { string line; while ((line = reader.ReadLine()) != null) { lines.Add(line.Split(',')); } } // 后续处理... } 这样可以避免并行读取导致的数据丢失。如果用户确实需要并行处理以提高性能，可以考虑在读取所有行到内存后，再并行处理这些行，例如进行数据转换或其他计算密集型操作，但在此例中，分割CSV行可能并不是性能瓶颈，顺序读取可能更合适。 另一个需要注意的点是，在原始代码中，当使用OrderBy(x => x[0])时，如果CSV的某行的第一个字段为空或null，可能会导致排序异常，但代码中未处理这种情况，可能导致某些行被排除在orderedLines之外。但根据代码，所有行都被处理，只是排序可能有问题。 此外，条件删除行的逻辑（worksheet.DeleteRow(10)）可能导致用户误以为第10行数据丢失，但这是在所有数据处理之后的操作，如果CSV行数不足10行，可能导致异常。但用户的问题是关于读取阶段的数据丢失，因此这可能不是主要原因。 综上所述，主要问题在于并行读取StreamReader导致的数据丢失，解决方案是改为顺序读取所有行后再进行处理。</think>这是一个使用C#将CSV转换为Excel的方法，主要存在**并行读取导致数据丢失**的问题。以下是对代码的逐层解析和改进建议： --- ### **问题分析：数据丢失原因** 1. **线程不安全的流读取** $\texttt{StreamReader}$ 不是线程安全类，$\texttt{Parallel.ForEach}$ 多线程并发读取会导致： - 行读取错位（部分行被跳过） - 数据重复 - 流指针竞争 2. **无序集合导致排序失真** $\texttt{ConcurrentBag}$ 是**无序集合**，使用 $\texttt{OrderBy(x => x[0])}$ 后： - 若首列值不唯一，排序会打乱原始顺序 - 无法还原CSV原始行序 3. **异常处理缺失** - $\texttt{Split(',')}$ 可能因格式错误抛出异常 - 并行循环中未捕获异常，导致部分数据静默丢失 --- ### **改进方案** #### **1. 改用顺序读取（修复核心问题）** ```csharp var lines = new List<string[]>(); using (var reader = new StreamReader(csvPath)) { string line; while ((line = reader.ReadLine()) != null) { lines.Add(line.Split(',')); } } ``` #### **2. 保留原始行序** ```csharp // 直接按读取顺序写入Excel for (int row = 0; row < lines.Count; row++) { var columns = lines[row]; // 写入逻辑... } ``` #### **3. 可选：安全并行处理（仅用于计算密集型操作）** ```csharp var lines = File.ReadAllLines(csvPath) .AsParallel() .AsOrdered() // 保持原始顺序 .Select(line => line.Split(',')) .ToList(); ``` --- ### **完整优化代码** ```csharp public void ConvertCsvToExcel(string csvPath, string excelPath, string sheetName) { ExcelPackage.LicenseContext = LicenseContext.NonCommercial; // 顺序读取CSV var lines = new List<string[]>(); using (var reader = new StreamReader(csvPath)) { string line; while ((line = reader.ReadLine()) != null) { lines.Add(line.Split(',')); } } // 创建Excel using (var package = new ExcelPackage()) { // 工作表处理（略） var worksheet = package.Workbook.Worksheets.Add(sheetName); // 按原始顺序写入 for (int row = 0; row < lines.Count; row++) { var columns = lines[row]; for (int col = 0; col < columns.Length; col++) { worksheet.Cells[row + 1, col + 1].Value = columns[col]; } } // 后续操作（自动列宽、删行等） worksheet.Cells[worksheet.Dimension.Address].AutoFitColumns(); if (csvPath.Contains("Customer")) { worksheet.DeleteRow(10); } package.SaveAs(new FileInfo(excelPath)); } } ``` --- ### **关键改进点** 1. **线程安全** 顺序读取确保100%数据完整性 2. **保留行序** 直接按CSV原始顺序写入Excel 3. **代码简化** 移除不必要的内存映射文件操作（普通流读取足够应对大多数CSV场景） 4. **可维护性提升** 减少并行带来的调试复杂度 --- ### **性能建议** - 如需处理超大规模数据（GB级），可改用内存映射文件+分段读取 - 推荐使用专用库（如CsvHelper）处理复杂CSV格式（含引号、转义符等）