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1 前言

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到錦州網(wǎng)站設(shè)計與錦州網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名注冊、網(wǎng)絡(luò)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋錦州地區(qū)。

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(chǎn)可用的特點。在應(yīng)對高效處理大量信息、定時處理大量數(shù)據(jù)等場景十分簡便。

結(jié)合調(diào)度框架能更大地發(fā)揮Spring Batch的作用。

2 Spring Batch的概念知識

2.1 分層架構(gòu)

Spring Batch的分層架構(gòu)圖如下：

通過例子講解Spring Batch入門，優(yōu)秀的批處理框架

可以看到它分為三層，分別是：

•  Application應(yīng)用層：包含了所有任務(wù)batch jobs和開發(fā)人員自定義的代碼，主要是根據(jù)項目需要開發(fā)的業(yè)務(wù)流程等。
•  Batch Core核心層：包含啟動和管理任務(wù)的運行環(huán)境類，如JobLauncher等。
•  Batch Infrastructure基礎(chǔ)層：上面兩層是建立在基礎(chǔ)層之上的，包含基礎(chǔ)的讀入reader和寫出writer、重試框架等。

2.2 關(guān)鍵概念

理解下圖所涉及的概念至關(guān)重要，不然很難進行后續(xù)開發(fā)和問題分析。

通過例子講解Spring Batch入門，優(yōu)秀的批處理框架

2.2.1 JobRepository

專門負責(zé)與數(shù)據(jù)庫打交道，對整個批處理的新增、更新、執(zhí)行進行記錄。所以Spring Batch是需要依賴數(shù)據(jù)庫來管理的。

2.2.2 任務(wù)啟動器JobLauncher

負責(zé)啟動任務(wù)Job。

2.2.3 任務(wù)Job

Job是封裝整個批處理過程的單位，跑一個批處理任務(wù)，就是跑一個Job所定義的內(nèi)容。

通過例子講解Spring Batch入門，優(yōu)秀的批處理框架

上圖介紹了Job的一些相關(guān)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(shù)不同，所以定義好一個Job后可以通過不同參數(shù)運行多次。
•  JobParameters：與JobInstance相關(guān)聯(lián)的參數(shù)。
•  JobExecution：代表Job的一次實際執(zhí)行，可能成功、可能失敗。

所以，開發(fā)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(zhí)行，才代表Job執(zhí)行完成。

通過例子講解Spring Batch入門，優(yōu)秀的批處理框架

通過定義Step來組裝Job可以更靈活地實現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。

2.2.5 輸入——處理——輸出

所以，定義一個Job關(guān)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(shù)據(jù)，然后通過Item Processor進行業(yè)務(wù)處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，最后通過Item Writer寫到數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，處理后輸出到一個csv文件。

3.1 基本框架

添加依賴：

 
 
 
 

  
  
  
  
 
  
  
  
  
  org.springframework.boot 
  
  
  
  
  spring-boot-starter-batch 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
  com.h2database 
  
  
  
  
  h2 
  
  
  
  
  runtime 
  
  
  
  

 
 
 
 

需要添加Spring Batch的依賴，同時使用H2作為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫比較方便，實際生產(chǎn)肯定是要使用外部的數(shù)據(jù)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(chǔ)上添加注解@EnableBatchProcessing。

領(lǐng)域?qū)嶓w類Employee：

 
 
 
 

  
  
  
  
package com.pkslow.batch.entity; 
  
  
  
  
public class Employee { 
  
  
  
  
    String id; 
  
  
  
  
    String firstName; 
  
  
  
  
    String lastName; 
  
  
  
  
}
 
 
 
 

對應(yīng)的csv文件內(nèi)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 multiResourceItemReader() 
  
  
  
  
{
  
  
  
  
  MultiResourceItemReader resourceItemReader = new MultiResourceItemReader(); 
  
  
  
  
  resourceItemReader.setResources(inputResources); 
  
  
  
  
  resourceItemReader.setDelegate(reader());
  
  
  
  
  return resourceItemReader; 
  
  
  
  
} 
  
  
  
  
@Bean
  
  
  
  
public FlatFileItemReader reader() 
  
  
  
  
{ 
  
  
  
  
  FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader(); 
  
  
  
  
  //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() { 
  
  
  
  
        { 
  
  
  
  
          //轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)。

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(zhuǎn)為大寫：

 
 
 
 

  
  
  
  
public ItemProcessor 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 writer() 
  
  
  
  
{ 
  
  
  
  
  FlatFileItemWriter writer = new FlatFileItemWriter<>(); 
  
  
  
  
  writer.setResource(outputResource); 
  
  
  
  
  //是否為追加模式
  
  
  
  
   writer.setAppendAllowed(true); 
  
  
  
  
  writer.setLineAggregator(new DelimitedLineAggregator() { 
  
  
  
  
    { 
  
  
  
  
      //設(shè)置分割符
  
  
  
  
       setDelimiter(","); 
  
  
  
  
      setFieldExtractor(new BeanWrapperFieldExtractor() { 
  
  
  
  
        { 
  
  
  
  
          //設(shè)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").chunk(5) 
  
  
  
  
    .reader(multiResourceItemReader()) 
  
  
  
  
    .processor(itemProcessor()) 
  
  
  
  
    .writer(writer()) 
  
  
  
  
    .build(); 
  
  
  
  
}
 
 
 
 

這里有一個chunk的設(shè)置，值為5，意思是5條記錄后再提交輸出，可以根據(jù)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(zhí)行程序，結(jié)果如下：

通過例子講解Spring Batch入門，優(yōu)秀的批處理框架

成功讀取數(shù)據(jù)，并將最后字段轉(zhuǎn)為大寫，并輸出到outputData.csv文件。

4 監(jiān)聽Listener

可以通過Listener接口對特定事件進行監(jiān)聽，以實現(xiàn)更多業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)等。

我們分別對Read、Process和Write事件進行監(jiān)聽，對應(yīng)分別要實現(xiàn)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(xiàn)代碼：

 
 
 
 

  
  
  
  
public class PkslowWriteListener implements ItemWriteListener { 
  
  
  
  
    private static final Log logger = LogFactory.getLog(PkslowWriteListener.class); 
  
  
  
  
    @Override 
  
  
  
  
    public void beforeWrite(List list) { 
  
  
  
  
        logger.info("beforeWrite: " + list); 
  
  
  
  
    } 
  
  
  
  
    @Override 
  
  
  
  
    public void afterWrite(List list) { 
  
  
  
  
        logger.info("afterWrite: " + list); 
  
  
  
  
    } 
  
  
  
  
    @Override 
  
  
  
  
    public void onWriteError(Exception e, List list) { 
  
  
  
  
        logger.info("onWriteError: " + list); 
  
  
  
  
    } 
  
  
  
  
}
 
 
 
 

把實現(xiàn)的監(jiān)聽器listener整合到Step中去：

 
 
 
 

  
  
  
  
@Bean 
  
  
  
  
public Step csvStep() { 
  
  
  
  
  return stepBuilderFactory.get("csvStep").chunk(5) 
  
  
  
  
    .reader(multiResourceItemReader()) 
  
  
  
  
    .listener(new PkslowReadListener()) 
  
  
  
  
    .processor(itemProcessor()) 
  
  
  
  
    .listener(new PkslowProcessListener()) 
  
  
  
  
    .writer(writer()) 
  
  
  
  
    .listener(new PkslowWriteListener()) 
  
  
  
  
    .build(); 
  
  
  
  
}
 
 
 
 

執(zhí)行后看一下日志：

通過例子講解Spring Batch入門，優(yōu)秀的批處理框架

這里就能明顯看到之前設(shè)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(jié)

Spring Batch還有許多優(yōu)秀的特性，如面對大量數(shù)據(jù)時的并行處理。本文主要入門介紹為主，不一一介紹，后續(xù)會專門講解。

分享標題：SpringBatch真是個優(yōu)秀的批處理框架，用完愛不釋手！
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