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(shù)據(jù)等場景十分簡便。

結合調度框架能更大地發(fā)揮Spring Batch的作用。

2 Spring Batch的概念知識

2.1 分層架構

Spring Batch的分層架構圖如下：

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應用層：包含了所有任務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)務流程等。
•  Batch Core核心層：包含啟動和管理任務的運行環(huán)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(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。

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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(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。

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通過定義Step來組裝Job可以更靈活地實現(xiàn)復雜的業(yè)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(shù)據(jù)，然后通過Item Processor進行業(yè)務處理和數(shù)據(jù)轉換，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： 

<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(shù)據(jù)庫比較方便，實際生產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(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(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<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(xiàn)的監(jiān)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(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(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。