Spring Batch FieldSet：平面文件处理的核心抽象 🚀

为什么需要FieldSet？

TIP

关键痛点：当处理CSV、TXT等平面文件时，大多数工具仅返回原始字符串数据，开发者需要手动处理类型转换、字段映射等繁琐操作。

FieldSet 解决了这个痛点，它提供了类似JDBC ResultSet的统一抽象，让文件数据处理像数据库操作一样简单高效！

FieldSet核心概念

1. 数据绑定抽象层

FieldSet 是Spring Batch对平面文件数据的高级抽象：

• 将字符串数组转换为强类型数据
• 支持索引和字段名两种访问方式
• 提供类型安全的读取方法

2. 与ResultSet的类比

特性	JDBC ResultSet	Spring Batch FieldSet
数据来源	数据库查询结果	平面文件解析结果
访问方式	索引/列名	索引/字段名
类型转换方法	getString(), getInt()	readString(), readInt()
数据单位	行记录	行记录

实战：FieldSet基础用法

基本类型转换（Kotlin示例）

// 原始数据：字符串数组
val tokens = arrayOf("商品A", "100", "true")

// 创建FieldSet实例
val fieldSet = DefaultFieldSet(tokens)

// 类型安全读取
val productName = fieldSet.readString(0)    // "商品A"
val quantity = fieldSet.readInt(1)          // 100
val inStock = fieldSet.readBoolean(2)       // true

字段名访问（推荐方式）

// 带字段名的FieldSet
val fieldSet = DefaultFieldSet(
    tokens = arrayOf("商品B", "50", "false"),
    names = arrayOf("name", "stock", "active")
)

// 通过字段名访问
val product = fieldSet.readString("name")   // "商品B"
val stock = fieldSet.readInt("stock")       // 50
val isActive = fieldSet.readBoolean("active") // false

IMPORTANT

最佳实践：始终使用字段名而非索引访问数据，这能有效防止因文件列顺序变更导致的错误！

丰富的数据类型支持

FieldSet 支持几乎所有Java常用类型转换：

val data = arrayOf("2023-08-15", "123456789", "99.99")
val fieldSet = DefaultFieldSet(data, arrayOf("date", "id", "price"))

// 日期类型（需指定格式）
val dateFormat = SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")
val orderDate = fieldSet.readDate("date", dateFormat) 

// 长整型
val productId = fieldSet.readLong("id") 

// 高精度数值
val unitPrice = fieldSet.readBigDecimal("price") 

// 其他类型
// val flag = fieldSet.readChar(2)   // 字符类型
// val ratio = fieldSet.readDouble(3) // 双精度浮点

日期处理技巧

使用 readDate() 时务必指定日期格式，否则会使用系统默认格式，可能导致解析错误！

FieldSet的核心优势

1. 一致的数据解析

2. 健壮的错误处理

当数据格式错误时，FieldSet 提供清晰的错误信息：

try {
    val invalidData = arrayOf("not_a_number")
    val fs = DefaultFieldSet(invalidData)
    fs.readInt(0)  // [!code error] // 这里会抛出异常
} catch (e: IncorrectTokenCountException) {
    logger.error("字段数量不匹配: ${e.message}")
} catch (e: TypeConversionException) {
    logger.error("类型转换失败: ${e.message}") 
}

3. 配置中心化

通过统一配置解决分散的类型转换问题：

// 创建自定义FieldSetFactory
@Bean
fun fieldSetFactory(): DefaultFieldSetFactory {
    val factory = DefaultFieldSetFactory()
    factory.setConversionService(customConversionService())
    return factory
}

// 配置自定义类型转换器
fun customConversionService(): ConversionService {
    val registry = DefaultConversionService()
    registry.addConverter(StringToCustomEnumConverter())
    return registry
}

高级应用场景

处理动态字段

动态字段处理方案

// 处理表头不固定的CSV
fun processDynamicColumns(fieldSet: FieldSet) {
    val columnCount = fieldSet.fieldCount

    // 动态生成字段映射
    val fieldMap = mutableMapOf<String, String>()
    for (i in 0 until columnCount) {
        val fieldName = "col_$i"
        fieldMap[fieldName] = fieldSet.readString(i)
    }

    // 使用字段映射处理业务逻辑
    processDynamicData(fieldMap)
}

自定义类型转换

// 自定义枚举转换器
class StringToStatusConverter : Converter<String, OrderStatus> {
    override fun convert(source: String): OrderStatus {
        return when (source.uppercase()) {
            "NEW" -> OrderStatus.NEW
            "PROCESSING" -> OrderStatus.PROCESSING
            "COMPLETED" -> OrderStatus.COMPLETED
            else -> throw IllegalArgumentException("未知状态: $source")
        }
    }
}

// 注册自定义转换器
val registry = DefaultConversionService()
registry.addConverter(StringToStatusConverter())

// 使用自定义转换
val status = fieldSet.read("status", OrderStatus::class.java)

常见问题解决

WARNING

字段索引越界：当访问不存在的字段索引时，会抛出IndexOutOfBoundsException
✅ 解决方案：始终先检查fieldCount属性

if (index < fieldSet.fieldCount) {
    val value = fieldSet.readString(index)
} else {
    logger.warn("字段索引$index超出范围")
}

CAUTION

空值处理：空字符串""和字符串"null"的区别
✅ 推荐方案：使用readRawString()获取原始值

推荐方案

val rawValue = fieldSet.readRawString("notes")
val notes = if (rawValue.isBlank()) null else rawValue

风险方案

// 可能将空字符串转为0
val riskValue = fieldSet.readInt("quantity")

最佳实践总结

1. 命名访问优于索引访问：使用字段名防止列顺序变更影响
2. 统一配置转换服务：通过ConversionService集中管理类型转换
3. 防御性编程：总是检查fieldCount并处理可能的空值
4. 自定义异常处理：捕获TypeConversionException提供友好错误
5. 日期显式格式化：避免依赖系统默认时区和格式

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