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SpringBoot整合Spring Batch批處理框架，處理大數據新方案

發布時間：2023-09-30 21:03:26 作者：網友整理

環境：Springboot2.6.12 + Spring Batch4.2.7

Spring Batch是一個輕量級的，完全面向Spring的批處理框架，可以應用于企業級大量的數據處理系統。Spring Batch以POJO和大家熟知的Spring框架為基礎，使開發者更容易的訪問和利用企業級服務。Spring Batch可以提供大量的，可重復的數據處理功能，包括日志記錄/跟蹤，事務管理，作業處理統計工作重新啟動、跳過，和資源管理等重要功能。

業務場景：

定期提交批處理。
并行批處理：作業的并行處理
分階段、企業消息驅動的處理
大規模并行批處理
故障后手動或計劃重新啟動
相關步驟的順序處理（擴展到工作流驅動的批處理）
部分處理：跳過記錄（例如，回滾時）
整批事務，適用于小批量或現有存儲過程/腳本的情況

技術目標：

批處理開發人員使用Spring編程模型：專注于業務邏輯，讓框架負責基礎設施。
基礎架構、批處理執行環境和批處理應用程序之間的關注點清晰分離。
提供通用的核心執行服務，作為所有項目都可以實現的接口。
提供可“開箱即用”的核心執行接口的簡單和默認實現。
通過在所有層中利用spring框架，可以輕松配置、定制和擴展服務。
所有現有的核心服務都應該易于替換或擴展，而不會對基礎架構層造成任何影響。
提供一個簡單的部署模型，使用Maven構建的架構JAR與應用程序完全分離。

Spring Batch的結構：

此分層體系結構突出了三個主要的高級組件：應用程序、核心和基礎架構。該應用程序包含開發人員使用SpringBatch編寫的所有批處理作業和自定義代碼。批處理核心包含啟動和控制批處理作業所需的核心運行時類。它包括JobLauncher、Job和Step的實現。應用程序和核心都構建在公共基礎架構之上。此基礎結構包含公共讀寫器和服務（如RetryTemplate），應用程序開發人員（讀寫器，如ItemReader和ItemWriter）和核心框架本身（retry，它是自己的庫）都使用這些服務。

下面介紹開發流程

本例完成讀取文件內容，經過處理后，將數據保存到數據庫中

引入依賴

<dependency>  <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId></dependency><dependency>  <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency>  <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency><dependency>  <groupId>MySQL</groupId>  <artifactId>mysql-connector-JAVA</artifactId></dependency><dependency>  <groupId>org.hibernate</groupId>  <artifactId>hibernate-validator</artifactId>  <version>6.0.7.Final</version></dependency>

應用配置文件

spring:  datasource:    driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver    url: jdbc:mysql://localhost:3306/batch?serverTimezone=GMT%2B8    username: root    password: *******    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource    hikari:      minimumIdle: 10      maximumPoolSize: 200      autoCommit: true      idleTimeout: 30000      poolName: MasterDatabookHikariCP      maxLifetime: 1800000      connectionTimeout: 30000      connectionTestQuery: SELECT 1---spring:  jpa:    generateDdl: false    hibernate:      ddlAuto: update    openInView: true    show-sql: true---spring:  batch:    job:      enabled: false #是否自動執行任務    initialize-schema: always  #自動為我們創建數據庫腳本

開啟批處理功能

@Configuration@EnableBatchProcessingpublic class BatchConfig extends DefaultBatchConfigurer{}

任務啟動器

接著上一步的配置類BatchConfig重寫對應方法

@Overrideprotected JobLauncher createJobLauncher() throws Exception {  SimpleJobLauncher jobLauncher = new SimpleJobLauncher();  jobLauncher.setJobRepository(createJobRepository());  jobLauncher.afterPropertiesSet();  return jobLauncher;}

任務存儲

接著上一步的配置類BatchConfig重寫對應方法

@Resourceprivate PlatformTransactionManager transactionManager ;@Overrideprotected JobRepository createJobRepository() throws Exception {  JobRepositoryFactoryBean factory = new JobRepositoryFactoryBean();  factory.setDatabaseType("mysql");  factory.setTransactionManager(transactionManager);  factory.setDataSource(dataSource);  factory.afterPropertiesSet();  return factory.getObject();}

定義JOB

@Beanpublic Job myJob(JobBuilderFactory builder, @Qualifier("myStep")Step step){  return builder.get("myJob")      .incrementer(new RunIdIncrementer())      .flow(step)      .end()      .listener(jobExecutionListener)      .build();}

定義ItemReader讀取器

@Beanpublic ItemReader<Person> reader(){  FlatFileItemReader<Person> reader = new FlatFileItemReader<>();  reader.setResource(new ClassPathResource("cvs/persons.cvs"));  reader.setLineMApper(new DefaultLineMapper<Person>() {    // 代碼塊    {      setL.NETokenizer(new DelimitedLineTokenizer(",") {        {          setNames("id", "name");        }      }) ;      setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Person>() {        {          setTargetType(Person.class) ;        }      });    }  });  return reader;}

定義ItemProcessor處理器

@Beanpublic ItemProcessor<Person, Person2> processorPerson(){  return new ItemProcessor<Person, Person2>() {      @Override      public Person2 process(Person item) throws Exception {        Person2 p = new Person2() ;        p.setId(item.getId()) ;        p.setName(item.getName() + ", pk");        return p ;      }  } ;}

定義ItemWriter寫數據

@Resourceprivate Validator<Person> validator ;@Resourceprivate EntityManagerFactory entityManagerFactory ;@Beanpublic ItemWriter<Person2> writerPerson(){  JpAItemWriter<Person2> writer = null ;  JpaItemWriterBuilder<Person2> builder = new JpaItemWriterBuilder<>() ;  builder.entityManagerFactory(entityManagerFactory) ;  writer = builder.build() ;  return writer;}

定義Step

@Beanpublic Step myStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader<Person> reader, ItemWriter<Person> writer, ItemProcessor<Person, Person> processor){  return stepBuilderFactory    .get("myStep")    .<Person, Person>chunk(2) // Chunk的機制(即每次讀取一條數據，再處理一條數據，累積到一定數量后再一次性交給writer進行寫入操作)    .reader(reader).faultTolerant().retryLimit(3).retry(Exception.class).skip(Exception.class).skipLimit(2).listener(new MyReadListener())    .processor(processor)    .writer(writer).faultTolerant().skip(Exception.class).skipLimit(2)    .listener(new MyWriteListener())    .build();}

定義相應的監聽器

public class MyReadListener implements ItemReadListener<Person> {
  private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyReadListener.class);
  @Override  public void beforeRead() {  }
  @Override  public void afterRead(Person item) {    System.out.println("reader after: " + Thread.currentThread().getName()) ;  }
  @Override  public void onReadError(Exception ex) {    logger.info("讀取數據錯誤：{}", ex);  }}

@Componentpublic class MyWriteListener implements ItemWriteListener<Person> {      private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyWriteListener.class);     @Override    public void beforeWrite(List<? extends Person> items) {    }        @Override    public void afterWrite(List<? extends Person> items) {      System.out.println("writer after: " + Thread.currentThread().getName()) ;    }        @Override    public void onWriteError(Exception exception, List<? extends Person> items) {      try {        logger.info(format("%s%n", exception.getMessage()));        for (Person item : items) {            logger.info(format("Failed writing BlogInfo : %s", item.toString()));        }      } catch (Exception e) {        e.printStackTrace();      }    }}

person.cvs文件內容

實體類：

@Entity@Table(name = "t_person")public class Person { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Integer id ; private String name ;}

啟動任務執行

@RestController@RequestMapping("/demo")public class DemoController {  @Resource  @Qualifier("myJob")  private Job job ;  @Resource  private JobLauncher launcher ;  @GetMapping("/index")  public Object index() {    JobParameters jobParameters = new JobParametersBuilder().toJobParameters() ;    try {      launcher.run(job, jobParameters) ;    } catch (JobExecutionAlreadyRunningException | JobRestartException | JobInstanceAlreadyCompleteException        | JobParametersInvalidException e) {      e.printStackTrace();    }    return "success" ;  }}