如何使用SpringBatch批處理框架

這篇文章主要講解了“如何使用Spring Batch批處理框架”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“如何使用Spring Batch批處理框架”吧！

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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(chǎn)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(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：

如何使用Spring Batch批處理框架

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(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。

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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(nèi)容。

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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。

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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(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：

<dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>  </dependency>  <dependency>    <groupId>com.h3database</groupId>    <artifactId>h3</artifactId>    <scope>runtime</scope>  </dependency>

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&mdash;&mdash;處理&mdash;&mdash;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(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<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(jié)果如下：

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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：

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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。

感謝各位的閱讀，以上就是“如何使用Spring Batch批處理框架”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對如何使用Spring Batch批處理框架這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！

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新聞來源：http://bm7419.com/article20/jcisco.html

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