1 前言
Spring Batch是一個輕量級的、完善的批處理框架，作為Spring體系中的一員，它擁有靈活、方便、生產可用的特點。在應對高效處理大量信息、定時處理大量數據等場景十分簡便。
結合調度框架能更大地發揮Spring Batch的作用。
2 Spring Batch的概念知識
2.1 分層架構
Spring Batch的分層架構圖如下：
通過例子講解Spring Batch入門，優秀的批處理框架
可以看到它分為三層，分別是：
- Application應用層：包含了所有任務batch jobs和開發人員自定義的代碼，主要是根據項目需要開發的業務流程等。
- Batch Core核心層：包含啟動和管理任務的運行環境類，如JobLauncher等。
- Batch Infrastructure基礎層：上面兩層是建立在基礎層之上的，包含基礎的讀入reader和寫出writer、重試框架等。
2.2 關鍵概念
理解下圖所涉及的概念至關重要，不然很難進行后續開發和問題分析。
通過例子講解Spring Batch入門，優秀的批處理框架
2.2.1 JobRepository
專門負責與數據庫打交道，對整個批處理的新增、更新、執行進行記錄。所以Spring Batch是需要依賴數據庫來管理的。
2.2.2 任務啟動器JobLauncher
負責啟動任務Job。
2.2.3 任務Job
Job是封裝整個批處理過程的單位，跑一個批處理任務，就是跑一個Job所定義的內容。
通過例子講解Spring Batch入門，優秀的批處理框架
上圖介紹了Job的一些相關概念：
- Job：封裝處理實體，定義過程邏輯。
- JobInstance：Job的運行實例，不同的實例，參數不同，所以定義好一個Job后可以通過不同參數運行多次。
- JobParameters：與JobInstance相關聯的參數。
- JobExecution：代表Job的一次實際執行，可能成功、可能失敗。
所以，開發人員要做的事情，就是定義Job。
2.2.4 步驟Step
Step是對Job某個過程的封裝，一個Job可以包含一個或多個Step，一步步的Step按特定邏輯執行，才代表Job執行完成。
通過例子講解Spring Batch入門，優秀的批處理框架
通過定義Step來組裝Job可以更靈活地實現復雜的業務邏輯。
2.2.5 輸入——處理——輸出
所以，定義一個Job關鍵是定義好一個或多個Step，然后把它們組裝好即可。而定義Step有多種方法，但有一種常用的模型就是輸入——處理——輸出，即Item Reader、Item Processor和Item Writer。比如通過Item Reader從文件輸入數據，然后通過Item Processor進行業務處理和數據轉換，最后通過Item Writer寫到數據庫中去。
Spring Batch為我們提供了許多開箱即用的Reader和Writer，非常方便。
3 代碼實例
理解了基本概念后，就直接通過代碼來感受一下吧。整個項目的功能是從多個csv文件中讀數據，處理后輸出到一個csv文件。
3.1 基本框架
添加依賴：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
需要添加Spring Batch的依賴，同時使用H2作為內存數據庫比較方便，實際生產肯定是要使用外部的數據庫，如Oracle、PostgreSQL。
入口主類：
@SpringBootApplication
@EnableBatchProcessing
public class PkslowBatchJobMain {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PkslowBatchJobMain.class, args);
}
}
也很簡單，只是在Springboot的基礎上添加注解@EnableBatchProcessing。
領域實體類Employee：
package com.pkslow.batch.entity;
public class Employee {
String id;
String firstName;
String lastName;
}
對應的csv文件內容如下：
id,firstName,lastName
1,Lokesh,Gupta
2,Amit,Mishra
3,Pankaj,Kumar
4,David,Miller
3.2 輸入——處理——輸出
3.2.1 讀取ItemReader
因為有多個輸入文件，所以定義如下：
@Value("input/inputData*.csv")
private Resource[] inputResources;
@Bean
public MultiResourceItemReader<Employee> multiResourceItemReader()
{
MultiResourceItemReader<Employee> resourceItemReader = new MultiResourceItemReader<Employee>();
resourceItemReader.setResources(inputResources);
resourceItemReader.setDelegate(reader());
return resourceItemReader;
}
@Bean
public FlatFileItemReader<Employee> reader()
{
FlatFileItemReader<Employee> reader = new FlatFileItemReader<Employee>();
//跳過csv文件第一行，為表頭
reader.setLinesToSkip(1);
reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() {
{
setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {
{
//字段名
setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" });
}
});
setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Employee>() {
{
//轉換化后的目標類
setTargetType(Employee.class);
}
});
}
});
return reader;
}
這里使用了FlatFileItemReader，方便我們從文件讀取數據。
3.2.2 處理ItemProcessor
為了簡單演示，處理很簡單，就是把最后一列轉為大寫：
public ItemProcessor<Employee, Employee> itemProcessor() {
return employee -> {
employee.setLastName(employee.getLastName().toUpperCase());
return employee;
};
}
3.2.3 輸出ItremWriter
比較簡單，代碼及注釋如下：
private Resource outputResource = new FileSystemResource("output/outputData.csv");
@Bean
public FlatFileItemWriter<Employee> writer()
{
FlatFileItemWriter<Employee> writer = new FlatFileItemWriter<>();
writer.setResource(outputResource);
//是否為追加模式
writer.setAppendAllowed(true);
writer.setLineAggregator(new DelimitedLineAggregator<Employee>() {
{
//設置分割符
setDelimiter(",");
setFieldExtractor(new BeanWrapperFieldExtractor<Employee>() {
{
//設置字段
setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" });
}
});
}
});
return writer;
}
3.3 Step
有了Reader-Processor-Writer后，就可以定義Step了：
@Bean
public Step csvStep() {
return stepBuilderFactory.get("csvStep").<Employee, Employee>chunk(5)
.reader(multiResourceItemReader())
.processor(itemProcessor())
.writer(writer())
.build();
}
這里有一個chunk的設置，值為5，意思是5條記錄后再提交輸出，可以根據自己需求定義。
3.4 Job
完成了Step的編碼，定義Job就容易了：
@Bean
public Job pkslowCsvJob() {
return jobBuilderFactory
.get("pkslowCsvJob")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.start(csvStep())
.build();
}
3.5 運行
完成以上編碼后，執行程序，結果如下：
通過例子講解Spring Batch入門，優秀的批處理框架
成功讀取數據，并將最后字段轉為大寫，并輸出到outputData.csv文件。
4 監聽Listener
可以通過Listener接口對特定事件進行監聽，以實現更多業務功能。比如如果處理失敗，就記錄一條失敗日志；處理完成，就通知下游拿數據等。
我們分別對Read、Process和Write事件進行監聽，對應分別要實現ItemReadListener接口、ItemProcessListener接口和ItemWriteListener接口。因為代碼比較簡單，就是打印一下日志，這里只貼出ItemWriteListener的實現代碼：
public class PkslowWriteListener implements ItemWriteListener<Employee> {
private static final Log logger = LogFactory.getLog(PkslowWriteListener.class);
@Override
public void beforeWrite(List<? extends Employee> list) {
logger.info("beforeWrite: " + list);
}
@Override
public void afterWrite(List<? extends Employee> list) {
logger.info("afterWrite: " + list);
}
@Override
public void onWriteError(Exception e, List<? extends Employee> list) {
logger.info("onWriteError: " + list);
}
}
把實現的監聽器listener整合到Step中去：
@Bean
public Step csvStep() {
return stepBuilderFactory.get("csvStep").<Employee, Employee>chunk(5)
.reader(multiResourceItemReader())
.listener(new PkslowReadListener())
.processor(itemProcessor())
.listener(new PkslowProcessListener())
.writer(writer())
.listener(new PkslowWriteListener())
.build();
}
執行后看一下日志：
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這里就能明顯看到之前設置的chunk的作用了。Writer每次是處理5條記錄，如果一條輸出一次，會對IO造成壓力。
5 總結
Spring Batch還有許多優秀的特性，如面對大量數據時的并行處理。本文主要入門介紹為主，不一一介紹，后續會專門講解。
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/mNNMkVQGALypJLVMTlyv0Q
