Spring Batch 入门指南

什么是 Spring Batch？ 🧩

Spring Batch 是一个轻量级、全面的批处理框架，专门为开发企业级批处理应用程序而设计。它解决了企业应用中常见的批量数据处理需求：

• 自动化处理：无需用户交互，高效处理海量数据（如月末结算、通知生成）
• 复杂业务规则应用：跨大数据集重复执行复杂规则（如保险费率计算）
• 系统集成：格式化、验证并处理来自内外部系统的数据

核心优势

Spring Batch 继承了 Spring 框架的优良传统：

• 开发高效 ✅
• 基于 POJO 的简洁编程模型 ✅
• 轻松访问企业级服务 ✅
• 与调度框架（如 Quartz）完美协作 ⚙️

IMPORTANT

Spring Batch ≠ 调度框架！它专注于批处理任务本身，需与专业调度器配合使用

为什么需要 Spring Batch？ 🏭

行业背景

尽管微服务和 Web 架构备受关注，但企业 IT 领域仍存在显著的批处理需求缺口：

诞生历程

• 2018 年：SpringSource（现 VMware）与埃森哲强强联合
• 行业痛点：企业普遍使用自研方案，成本高效率低
• 解决方案：
  • 埃森哲贡献私有批处理架构
  • 融合 Spring 编程模型优势
  • 基于 COBOL/C++/Java 三代平台经验

企业级价值

Spring Batch 提供标准化批处理方案，帮助企业：

• 降低开发成本 💰
• 提高处理效率 ⚡
• 确保系统稳定性 🛡️

核心应用场景 🎯

典型批处理流程

业务场景分类

场景类型	典型用例	Spring Batch 特性
定时任务	月末结算	周期性执行
并行处理	大数据分析	任务分片处理
容错处理	金融对账	失败重启/记录跳过
工作流	ETL 流程	步骤依赖管理

技术目标实现

// 示例：简单批处理任务配置 (Kotlin DSL)
@Configuration
@EnableBatchProcessing
class SimpleBatchConfig {

    @Autowired
    lateinit var jobBuilderFactory: JobBuilderFactory

    @Autowired
    lateinit var stepBuilderFactory: StepBuilderFactory

    @Bean
    fun sampleJob(): Job {
        return jobBuilderFactory.get("sampleJob")
            .start(sampleStep())
            .build()
    }

    @Bean
    fun sampleStep(): Step {
        return stepBuilderFactory.get("sampleStep")
            .tasklet { contribution, chunkContext ->
                // [!code highlight] // 核心业务逻辑
                println("处理批次数据: ${chunkContext.stepContext.stepName}")
                RepeatStatus.FINISHED
            }
            .build()
    }
}

关键技术特性 ⚙️

核心服务功能

架构优势

1. 清晰分层：

   // 领域层：业务逻辑
   class ProductProcessor : ItemProcessor<Product, Product> {
       override fun process(item: Product): Product? {
           //  // 业务处理逻辑
           return item.apply { price *= 1.1 }
       }
   }
   
   // 基础设施层：框架配置
   @Configuration
   class BatchConfig {
       //  // 框架配置
   }

2. 开箱即用：

   // 使用内置组件
   @Bean
   fun flatFileReader(): FlatFileItemReader<Transaction> {
       return FlatFileItemReaderBuilder<Transaction>()
           .name("transactionReader")
           .resource(ClassPathResource("data.csv"))
           .delimited()
           .names("id", "amount", "date")
           .fieldSetMapper { fieldSet ->
               Transaction(
                   fieldSet.readString("id"),
                   fieldSet.readBigDecimal("amount"),
                   fieldSet.readDate("date")
               )
           }
           .build()
   }

3. 弹性扩展：

   // 自定义跳过策略
   class CustomSkipPolicy : SkipPolicy {
       override fun shouldSkip(t: Throwable, skipCount: Int): Boolean {
           // [!code warning] // 注意：生产环境需谨慎配置
           return t is DataFormatException && skipCount < 5
       }
   }

关键注意事项

1. 避免在 ItemReader 中实现业务逻辑 ❌
2. 大文件处理需配置合适的分块大小（chunk size）⚠️
3. 确保任务具备幂等性，支持重启 ✅

实战应用场景 🚀

典型业务案例

数据库迁移

@Bean
fun migrateJob(): Job {
    return jobBuilderFactory.get("migrateJob")
        .start(migrationStep())
        .build()
}

@Bean
fun migrationStep(): Step {
    return stepBuilderFactory.get("migrationStep")
        .<OldSchema, NewSchema>chunk(100)
        .reader(oldDbReader())
        .processor(transformProcessor())
        .writer(newDbWriter())
        .faultTolerant()
        .skipLimit(10)
        .skip(DataIntegrityViolationException::class.java)
        .build()
}

报表生成

@Bean
fun reportJob(): Job {
    return jobBuilderFactory.get("reportJob")
        .start(generateReportStep())
        .next(emailNotificationStep()) // [!code ++] // 顺序执行
        .build()
}

@Bean
fun generateReportStep(): Step {
    return stepBuilderFactory.get("generateReportStep")
        .tasklet { _, _ ->
            // 生成PDF报表逻辑
            RepeatStatus.FINISHED
        }
        .build()
}

性能优化技巧

@Bean
fun optimizedStep(): Step {
    return stepBuilderFactory.get("optimizedStep")
        .<Input, Output>chunk(500) // [!code highlight] // 调整分块大小
        .reader(jdbcCursorReader())
        .processor(compositeProcessor())
        .writer(jdbcBatchWriter())
        .taskExecutor(threadPoolTaskExecutor()) // [!code ++] // 并行处理
        .throttleLimit(8) //  // 线程控制
        .build()
}

@Bean
fun threadPoolTaskExecutor(): TaskExecutor {
    return ThreadPoolTaskExecutor().apply {
        corePoolSize = 8
        maxPoolSize = 16
        setQueueCapacity(1000)
    }
}

TIP

最佳实践建议：

1. 使用 JdbcCursorItemReader 替代分页读取器处理大数据集
2. 启用批处理写入（JdbcBatchItemWriter）提升数据库IO效率
3. 监控 BatchStatus 和 ExitStatus 实现作业状态跟踪

总结 📚

Spring Batch 作为企业级批处理标准解决方案：

• ✅ 提供健壮的事务管理机制
• ✅ 支持多种数据源（DB/文件/队列）
• ✅ 实现复杂工作流（顺序/并行/条件步骤）
• ✅ 具备企业级容错能力（跳过/重启/重试）

学习路径建议

1. 掌握基础 Job 和 Step 配置
2. 理解 ItemReader/ItemProcessor/ItemWriter 组件
3. 实践错误处理策略
4. 探索分区(partitioning)和远程分块(remote chunking)高级特性

// 启动作业示例
fun main() {
    SpringApplication.run(BatchApplication::class.java).apply {
        val jobLauncher = getBean(JobLauncher::class.java)
        val job = getBean("importUserJob") as Job

        jobLauncher.run(
            job,
            JobParametersBuilder()
                .addLong("startAt", System.currentTimeMillis())
                .toJobParameters()
        )
    }
}

CAUTION

生产环境部署注意事项：

• 使用 JobRepository 持久化作业状态
• 配置合适的线程池避免资源耗尽
• 实现监控告警机制

掌握 Spring Batch 将使您能够轻松应对企业级数据批处理挑战！ 🎯