经常被陈述折磨的人一定听过这样一句话:“新人不知愁滋味，爱满足诉求，为陈述而头晕，一个能坚持一周。”
作为一个做了十几年数据的报表开发人员，回想刚到公司的时候，公司的数据系统里什么都没有，连提取数据都困难，更别说做报表了。每次都是东拼西凑，做一些简单的图表就是一份报告。
更多的时候，业务方拿出一堆纸放在我们面前:“就这么办。”顿时，我的头就晕了。两三天随便选一个都是家常便饭，我这种运气不好折腾一周的也不少见。
后来公司的数据仓库慢慢成型，我也慢慢走出了用Excel做报表的低级阶段，但新的问题也随之而来:
整个运营部门，只有我这个主持人负责全公司的报表数据。每隔一段时间，数据平台就会停止运行，数据系统停止运行就会丢失数据。最惨的就是天天担惊受怕，更别说损失严重了。
举个简单的例子，我们之前用了一个国内厂商的举报平台，业务不多的时候表现正常。一旦到了业务高峰期，根本就切换不了窗口。我们当时就想把资源切换到另一台服务器上，但是发现无论怎么操作都没有办法切换资源。领导们听说这事来了，围在一起商量怎么解决。同时，厂家技术支持立即赶到现场灭火。后来我们终于发现了问题:报表系统在读取数据库的日志时，数据量过大，直接导致系统堵塞，导致业务系统宕机，无法处理业务请求。
我们处理完故障后，看看时间。这个时间过去了一个小时，相关外联单位的电话一直响个不停，耽误了业务系统的处理，大家都走不开。
这也说明，我们在为企业选择报表工具时，不仅要关注报表工具的灵活性、功能性和性价比，更重要的是要关注其功能性和技术性，比如是否存在技术瓶颈、是否有预览缓存、是否有集群缓存机制、是否会频繁宕机等。，这些都是一般商务人士找不到的东西。
根据我们近几年的经验，国外的工具如JasterReport和BIRT基本上不需要考虑。对于国内厂商来说，FineReport等一些工具在技术上已经比较成熟。基本上报表平台的稳定性都很强，基本没有宕机。
我将结合报表平台FineReport和自己的经验，总结以下五项硬技术，简单梳理一个优秀的报表工具应该具备怎样的“精良”技术:
一.网络集群
什么是集群？简单来说，有一家银行只开了一个业务办理窗口，但是来办理业务的人有100个，所以排了很长的队。突然，这个窗口的银行柜员忙得晕过去，于是窗口上挂了“暂停服务”的牌子，整个队列都要等窗口重新开放。
如果你是总统，你会怎么做？你肯定会说，这个不简单，多开几个窗口一起处理就行了。
没错！这就是集群，报表服务器相当于银行的窗口。以前我们把所有的工程负载都集中在一台主机上，也就是只有一个窗口，但是一旦数据达到阈值，就会出现宕机。此时，整个系统会出现故障并停止运行。这时，我们需要集群来增加服务器节点，以实现并发线性增长:
这也是解决停机的常用方法。FineReport在这方面做的很完美，可以根据算法把需求合理的分配到各个节点。任何节点宕机都不会影响系统的正常工作，即“无主机模式”。
后来我发现FineReport有非常成熟的集群架构。我总结为“负载均衡+web容器+状态服务器+文件服务器+外部数据库”，几乎可以成为国内报表集群方案的标准模板！
负载均衡就是合理分流，速度快的节点多，速度慢的节点少，这也是集群系统的入口。web容器相当于银行柜台，功能是处理客户端的请求；当有请求时，需要进行验证和缓存，状态服务器用于管理服务器缓存。服务器相当于银行前台的电脑，保证了各个窗口的信息同步更新，即资源文件的实时一致性；最后，虽然服务器节点很多，但是需要使用同一个外部数据库，这样才能保证节点之前的配置信息相同；
第二，迅捷的引擎
报表开发人员知道，我们所有的报表日志和文件都需要写入数据库，然后在需要数据时从数据库中提取出来。然而，许多报告工具在访问日志方面效率低下，一旦日志过大，系统就会太慢甚至停机。
FineReport独立开发了一个很棒的引擎——Swift Engine，其实就是一个分布式数据库。我们可以理解为公共账本。你可以在这个账本上写数据，我也可以写数据。我可以读取记录的数据，并获得我自己的单独数据。
但是这个公众号能允许记录多少数据呢？在调查期间你必须排队等候吗？会不会因为数据太多而崩溃？当我想看数据的时候会影响到别人吗？
这就是swift引擎真正强大的地方。我一直在担心以上问题，没想到雨燕引擎全部解决了！
首先，swift没有使用cube导入数据进行查询的方式，而是改变了一套数据结构。只要插入了数据，就可以零延迟地进行查询，根本不需要排队。
而且理论上支持数据的无限增长，只要不超过单机的物理瓶颈，就可以放心的把数据放在这里；
最后，swift engine支持非对称分发，服务之间分工明确，互不干扰。比如导入机和查询机分开，避免导入数据时资源过多影响查询。
3.基于JVMTI的增强型内存管理技术
虽然这个技术听起来很深奥，但是我发现这是提高报表平台稳定性的最好方法！
许多其他工具是如何防止停机的？方法比较简单，就是一旦负载过载，内存达到一定阈值，就排队，并且总是预留一定的内存空，防止内存空在宕机的时候不够用，但同时也会出现一个问题——不宕机的时候继续排队。
而且不得不佩服FineReport。他们应该已经深入研究了jvm GC机制的底层原理，采用jvmTI来检测JVM的编程接口，并加入了强制GC机制:
即内存达到阈值后进入队列，触发一次GC，如果没有释放足够多的空槽，就再次GC；但如果内存达到阈值触发了GC，释放的空空间足够，系统会继续运行，不再触发GC，不会导致宕机，大大增加了平台的稳定性。
第四，HTML解析技术
大家都知道html是用来写网站的语言。我在使用以前的报表工具打印导出报表模板时，经常会遇到“以HTML显示内容”的情况，可能会导致导出后出现数据错误和行不显示的情况。后来，我找到了真正的原因:
现在用户开发的系统基本都倾向于基于BS的浏览器。这些系统可能由不同的语言开发，包括HTML、ASP、JSP、PHP等。如果我们想将准备好的报表嵌入到这些页面中，我们必须解析HTML，但是如果你的工具没有这项技术，就会出现上述情况。
像我这样的代码狗，一般都是直接找源代码，调用参数来解决，但是对于很多业务人员来说，基本上是无能为力的。
FineReport显然考虑到了这一点，其html解析器基本消除了html显示的问题，实现了PDF、Excel、Word导出的HTML解析。
动词 （verb的缩写）大数据集的导出
在开发报表时，我经常会遇到一个问题:当我导出一个数据量很大的模板时，非常容易耗时过长或者占用内存过多。
这是为什么呢？因为在检索数据集的过程中，现在必须计算报表才能导出。类似excel的函数计算会大大增加停机风险。
而且用了之后发现FineReport不会有这样的问题。直到我问了他们的开发者，才明白FR在技术层面是如何解决大数据集导出问题的:
首先他们用SXSSFWorkbook流行导出，真的很快。此外，它们采用生产者-消费者模式。一个线程用于获取数据，将数据行存储在队列中，另一个线程读取数据行以便导出。
一般来说，生产者是生产数据的线程，消费者是消费数据的线程。如果生产者处理速度快，而消费者速度慢，那么生产者必须等待消费者完成处理后才能继续产生数据，反之亦然。
FineReport的生产者-消费者模型相当于充当了一个容器。生产者和消费者并不直接交流。生产者产生数据后，不用等消费者处理，直接扔进阻塞队列。消费者不要求生产者提供数据，而是直接从阻塞队列中获取数据。阻塞队列相当于一个缓冲区，平衡生产者和消费者的处理能力。
摘要
对于一个从事报表工作十年的人来说，一个成熟、强大、简洁的报表平台工具是极其重要的。它不仅要解决各种中国式的复杂报表，最重要的是，它要能够快速为企业搭建一个数据平台。这样的工具对企业真的有用，否则只会空自带表，华而不实！
