詳解批處理框架之Spring Batch
一、Spring Batch的概念知識
1.1、分層架構(gòu)
Spring Batch的分層架構(gòu)圖如下：
可以看到它分為三層，分別是：
Application應(yīng)用層：包含了所有任務(wù)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(wù)流程等。Batch Core核心層：包含啟動和管理任務(wù)的運(yùn)行環(huán)境類，如JobLauncher等。Batch Infrastructure基礎(chǔ)層：上面兩層是建立在基礎(chǔ)層之上的，包含基礎(chǔ)的讀入reader和寫出writer、重試框架等。
1.2、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(jìn)行后續(xù)開發(fā)和問題分析。
1.2.1、JobRepository
專門負(fù)責(zé)與數(shù)據(jù)庫打交道，對整個批處理的新增、更新、執(zhí)行進(jìn)行記錄。所以Spring Batch是需要依賴數(shù)據(jù)庫來管理的。
1.2.2、任務(wù)啟動器JobLauncher
負(fù)責(zé)啟動任務(wù)Job。
1.2.3、任務(wù)Job
Job是封裝整個批處理過程的單位，跑一個批處理任務(wù)，就是跑一個Job所定義的內(nèi)容。
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(yùn)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(yùn)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。
1.2.4、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。
通過定義Step來組裝Job可以更靈活地實現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。
1.2.5、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(jìn)行業(yè)務(wù)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。
二、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。
2.1、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(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(chǔ)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(yīng)的csv文件內(nèi)容如下：
id,firstName,lastName
1,Lokesh,Gupta
2,Amit,Mishra
3,Pankaj,Kumar
4,David,Miller
2.2、輸入——處理——輸出
2.2.1、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(biāo)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)。
2.2.2、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;
};
}
2.2.3、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(shè)置分割符
setDelimiter(",");
setFieldExtractor(new BeanWrapperFieldExtractor<Employee>() {
{
//設(shè)置字段
setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" });
}
});
}
});
return writer;
}
2.3、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(shè)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。
2.4、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();
}
2.5、運(yùn)行
完成以上編碼后，執(zhí)行程序，結(jié)果如下：
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。
三、監(jiān)聽Listener
可以通過Listener接口對特定事件進(jìn)行監(jiān)聽，以實現(xiàn)更多業(yè)務(wù)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(jìn)行監(jiān)聽，對應(yīng)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：
這里就能明顯看到之前設(shè)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。
以上就是詳解Spring Batch入門之優(yōu)秀的批處理框架的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Spring Batch 批處理框架的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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