Spring Batch 批处理框架 详解批处理框架之Spring Batch
一、Spring Batch的概念知识
1.1、分层架构
Spring Batch的分层架构图如下：
可以看到它分为三层分别是：
Application应用层：包含了所有任务batch jobs和开发人员自定义的代码主要是根据项目需要开发的业务流程等Batch Core核心层：包含启动和管理任务的运行环境类如JobLauncher等Batch Infrastructure基础层：上面两层是建立在基础层之上的包含基础的读入reader和写出writer、重试框架等
1.2、关键概念
理解下图所涉及的概念至关重要不然很难进行后续开发和问题分析
1.2.1、JobRepository
专门负责与数据库打交道对整个批处理的新增、更新、执行进行记录所以Spring Batch是需要依赖数据库来管理的
1.2.2、任务启动器JobLauncher
负责启动任务Job
1.2.3、任务Job
Job是封装整个批处理过程的单位跑一个批处理任务就是跑一个Job所定义的内容
上图介绍了Job的一些相关概念：
Job：封装处理实体定义过程逻辑JobInstance：Job的运行实例不同的实例参数不同所以定义好一个Job后可以通过不同参数运行多次JobParameters：与JobInstance相关联的参数JobExecution：代表Job的一次实际执行可能成功、可能失败
所以开发人员要做的事情就是定义Job
1.2.4、步骤Step
Step是对Job某个过程的封装一个Job可以包含一个或多个Step一步步的Step按特定逻辑执行才代表Job执行完成
通过定义Step来组装Job可以更灵活地实现复杂的业务逻辑
1.2.5、输入——处理——输出
所以定义一个Job关键是定义好一个或多个Step然后把它们组装好即可而定义Step有多种方法但有一种常用的模型就是输入——处理——输出即Item Reader、Item Processor和Item Writer比如通过Item Reader从文件输入数据然后通过Item Processor进行业务处理和数据转换最后通过Item Writer写到数据库中去
Spring Batch为我们提供了许多开箱即用的Reader和Writer非常方便
二、代码实例
理解了基本概念后就直接通过代码来感受一下吧整个项目的功能是从多个csv文件中读数据处理后输出到一个csv文件
2.1、基本框架
添加依赖：
<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的依赖同时使用H2作为内存数据库比较方便实际生产肯定是要使用外部的数据库如Oracle、PostgreSQL
入口主类：
@SpringBootApplication
@EnableBatchProcessing
public class PkslowBatchJobMain {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PkslowBatchJobMain.class, args);
}
}
也很简单只是在Springboot的基础上添加注解@EnableBatchProcessing
领域实体类Employee：
package com.pkslow.batch.entity;
public class Employee {
String id;
String firstName;
String lastName;
}
对应的csv文件内容如下：
id,firstName,lastName
1,Lokesh,Gupta
2,Amit,Mishra
3,Pankaj,Kumar
4,David,Miller
2.2、输入——处理——输出
2.2.1、读取ItemReader
因为有多个输入文件所以定义如下：
@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>();
//跳过csv文件第一行为表头
reader.setLinesToSkip(1);
reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() {
{
setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {
{
//字段名
setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" });
}
});
setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Employee>() {
{
//转换化后的目标类
setTargetType(Employee.class);
}
});
}
});
return reader;
}
这里使用了FlatFileItemReader方便我们从文件读取数据
2.2.2、处理ItemProcessor
为了简单演示处理很简单就是把最后一列转为大写：
public ItemProcessor<Employee, Employee> itemProcessor() {
return employee -> {
employee.setLastName(employee.getLastName().toUpperCase());
return employee;
};
}
2.2.3、输出ItremWriter
比较简单代码及注释如下：
private Resource outputResource = new FileSystemResource("output/outputData.csv");
@Bean
public FlatFileItemWriter<Employee> writer()
{
FlatFileItemWriter<Employee> writer = new FlatFileItemWriter<>();
writer.setResource(outputResource);
//是否为追加模式
writer.setAppendAllowed(true);
writer.setLineAggregator(new DelimitedLineAggregator<Employee>() {
{
//设置分割符
setDelimiter(",");
setFieldExtractor(new BeanWrapperFieldExtractor<Employee>() {
{
//设置字段
setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" });
}
});
}
});
return writer;
}
2.3、Step
有了Reader-Processor-Writer后就可以定义Step了：
@Bean
public Step csvStep() {
return stepBuilderFactory.get("csvStep").<Employee, Employee>chunk(5)
.reader(multiResourceItemReader())
.processor(itemProcessor())
.writer(writer())
.build();
}
这里有一个chunk的设置值为5意思是5条记录后再提交输出可以根据自己需求定义
2.4、Job
完成了Step的编码定义Job就容易了：
@Bean
public Job pkslowCsvJob() {
return jobBuilderFactory
.get("pkslowCsvJob")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.start(csvStep())
.build();
}
2.5、运行
完成以上编码后执行程序结果如下：
成功读取数据并将最后字段转为大写并输出到outputData.csv文件
三、监听Listener
可以通过Listener接口对特定事件进行监听以实现更多业务功能比如如果处理失败就记录一条失败日志处理完成就通知下游拿数据等
我们分别对Read、Process和Write事件进行监听对应分别要实现ItemReadListener接口、ItemProcessListener接口和ItemWriteListener接口因为代码比较简单就是打印一下日志这里只贴出ItemWriteListener的实现代码：
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);
}
}
把实现的监听器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();
}
执行后看一下日志：
这里就能明显看到之前设置的chunk的作用了Writer每次是处理5条记录如果一条输出一次会对IO造成压力
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