# 通过例子讲解Spring Batch入门，优秀的批处理框架
# 1 前言
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.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
@EnableBatchProcessing
public 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,lastName
1,Lokesh,Gupta
2,Amit,Mishra
3,Pankaj,Kumar
4,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;
@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<Employee>() {
{
//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<Employee, Employee> 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");
@Bean
public FlatFileItemWriter<Employee> writer()
{
FlatFileItemWriter<Employee> writer = new FlatFileItemWriter<>();
writer.setResource(outputResource);
//是否为追加模式
writer.setAppendAllowed(true);
writer.setLineAggregator(new DelimitedLineAggregator<Employee>() {
{
//设置分割符
setDelimiter(",");
setFieldExtractor(new BeanWrapperFieldExtractor<Employee>() {
{
//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：
@Bean
public Step csvStep() {
return stepBuilderFactory.get("csvStep").<Employee, Employee>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：
@Bean
public 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：
@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();
}
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。
项目的代码在：https://github.com/LarryDpk/pkslow-samples
参考：