1 前言

“

欢迎访问南瓜慢说 www.pkslow.com获取更多精彩文章！

Spring Batch是一个轻量级的、完善的批处理框架，作为Spring体系中的一员，它拥有灵活、方便、生产可用的特点。在应对高效处理大量信息、定时处理大量数据等场景十分简便。

结合调度框架能更大地发挥Spring Batch的作用。

2 Spring Batch的概念知识

2.1 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。

2.2 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。

2.2.1 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。

2.2.2 任务启动器JobLauncher

负责启动任务Job。

2.2.3 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。

2.2.4 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。

2.2.5 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。

3 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。

3.1 基本框架

添加依赖：

<dependency>  <groupId>org.springframework.bootgroupId>  <artifactId>spring-boot-starter-batchartifactId>dependency><dependency>  <groupId>com.h2databasegroupId>  <artifactId>h2artifactId>  <scope>runtimescope>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@EnableBatchProcessingpublic 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,lastName1,Lokesh,Gupta2,Amit,Mishra3,Pankaj,Kumar4,David,Miller

3.2 输入——处理——输出

3.2.1 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;

@Beanpublic MultiResourceItemReader multiResourceItemReader(){  MultiResourceItemReader resourceItemReader = new MultiResourceItemReader();  resourceItemReader.setResources(inputResources);  resourceItemReader.setDelegate(reader());return resourceItemReader;}@Beanpublic FlatFileItemReader reader(){  FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader();//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() {        {//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。

3.2.2 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 itemProcessor() {  return employee -> {    employee.setLastName(employee.getLastName().toUpperCase());    return employee;  };}

3.2.3 输出ItremWriter

比较简单，代码及注释如下：

private Resource outputResource = new FileSystemResource("output/outputData.csv");

@Beanpublic FlatFileItemWriter writer(){  FlatFileItemWriter writer = new FlatFileItemWriter<>();  writer.setResource(outputResource);//是否为追加模式  writer.setAppendAllowed(true);  writer.setLineAggregator(new DelimitedLineAggregator() {    {//设置分割符      setDelimiter(",");      setFieldExtractor(new BeanWrapperFieldExtractor() {        {//设置字段          setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" });        }      });    }  });return writer;}

3.3 Step

有了Reader-Processor-Writer后，就可以定义Step了：

@Beanpublic Step csvStep() {  return stepBuilderFactory.get("csvStep").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。

3.4 Job

完成了Step的编码，定义Job就容易了：

@Beanpublic Job pkslowCsvJob() {  return jobBuilderFactory    .get("pkslowCsvJob")    .incrementer(new RunIdIncrementer())    .start(csvStep())    .build();}

3.5 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。

4 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：

@Beanpublic Step csvStep() {  return stepBuilderFactory.get("csvStep").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。

5 总结

Spring Batch还有许多优秀的特性，如面对大量数据时的并行处理。本文主要入门介绍为主，不一一介绍，后续会专门讲解。

欢迎关注微信公众号<南瓜慢说>，将持续为你更新...

多读书，多分享；多写作，多整理。