Spring Batch批处理框架操作指南
简介
Spring Batch是针对于处理海量数据的批处理框架,它通过创建批处理作业(Job)来完成数据的读取、处理和写入输出的操作。本指南为您提供Spring Batch的完整操作指南。
原理
Job
: 对整个批处理过程进行定义与配置。Step
: 是Job的一部分,代表一个特定的处理阶段。ItemReader
: 用于读取数据。ItemProcessor
: 用于对读取的数据进行处理。ItemWriter
: 用于将处理后的数据写入到某个数据源中。JobLauncher
: 用于启动Job。
步骤
1. 引入Spring Batch的依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.batch</groupId>
<artifactId>spring-batch-core</artifactId>
<version>4.2.4.RELEASE</version>
</dependency>
2. 定义Job
通过Job
接口来定义批处理任务,并通过Step
接口来定义具体的处理步骤。
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {
@Autowired
private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
@Autowired
private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
@Autowired
private JobCompletionNotificationListener listener;
@Bean
public Job importJob() {
return jobBuilderFactory.get("importJob")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.listener(listener)
.flow(step1())
.end()
.build();
}
@Bean
public Step step1() {
return stepBuilderFactory.get("step1")
.<Person, Person>chunk(10)
.reader(reader())
.processor(processor())
.writer(writer())
.build();
}
@Bean
public ItemReader<Person> reader() {
// ... 在这里实现读取数据的逻辑
}
@Bean
public ItemProcessor<Person, Person> processor() {
// ... 在这里实现数据处理的逻辑
}
@Bean
public ItemWriter<Person> writer() {
// ... 在这里实现数据写入的逻辑
}
}
3. 实现读取逻辑
通过实现ItemReader
接口来读取数据。
@Component
public class PersonItemReader implements ItemReader<Person> {
private List<Person> persons;
private int currIndex = 0;
@PostConstruct
public void init() {
persons = new ArrayList<Person>();
// ... 将数据存储到persons中
}
@Override
public Person read() throws Exception, UnexpectedInputException, ParseException, NonTransientResourceException {
if (currIndex < persons.size()) {
return persons.get(currIndex++);
} else {
return null;
}
}
}
4. 实现数据处理逻辑
通过实现ItemProcessor
接口来对读取的数据进行处理。
示例:将读取到的Person对象的名字全部转成大写。
@Component
public class PersonItemProcessor implements ItemProcessor<Person, Person> {
@Override
public Person process(Person person) throws Exception {
String upperName = person.getName().toUpperCase();
Person transformedPerson = new Person(upperName, person.getAge());
return transformedPerson;
}
}
5. 实现数据写入逻辑
通过实现ItemWriter
接口来将处理后的数据写入到某个数据源中。
示例:将处理后的Person对象输出到控制台。
@Component
public class PersonItemWriter implements ItemWriter<Person> {
@Override
public void write(List<? extends Person> items) throws Exception {
for (Person item : items) {
System.out.println(item);
}
}
}
6. 实现JobLauncher的启动
通过实现JobLauncher
接口来启动Job。
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {
// ...
@Autowired
private Job importJob;
@Autowired
private JobLauncher jobLauncher;
@GetMapping("/startJob")
public String startJob() throws Exception {
JobParameters jobParameters = new JobParametersBuilder()
.addString("JobID", String.valueOf(System.currentTimeMillis()))
.toJobParameters();
jobLauncher.run(importJob, jobParameters);
return "Success";
}
}
示例
示例1:读取数据存储到数据库
该示例演示了如何将批量读取的数据存储到数据库中。
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {
// 定义数据源
@Bean
public DataSource dataSource() {
BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("root");
return dataSource;
}
// ...
@Bean
public PersonItemWriter writer() {
JdbcBatchItemWriter<Person> writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
writer.setDataSource(dataSource());
writer.setSql("INSERT INTO person (name, age) VALUES (:name, :age)");
writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<Person>());
return writer;
}
}
示例2:多线程读取数据
该示例演示了如何使用多线程的方式来读取数据。
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {
// ...
@Bean
public Step step1() {
return stepBuilderFactory.get("step1")
.<Person, Person>chunk(10)
.reader(reader())
.processor(processor())
.writer(writer())
.taskExecutor(taskExecutor())
.build();
}
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10);
executor.setMaxPoolSize(50);
executor.setQueueCapacity(30);
executor.setKeepAliveSeconds(60);
executor.initialize();
return executor;
}
}
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