Spring Batch介绍和使用
- 什么是Spring Batch？
- 核心名词解释
- 如何与springboot整合
- 依赖
什么是Spring Batch？
- 高效的批处理应用
- 能够支持简单的、复杂的和大数据量的批处理作业
- 提供了大量可重用的组件,包括了日志、追踪、事务、任务作业统计、任务重启、跳过、重复、资源管理
- 提供了高级功能和特性来支持,比如分区功能、远程功能
核心名词解释
- Spring Batch运行的基本单位是一个Job，一个Job就做一件批处理的事情。
一个Job包含很多Step，step就是每个job要执行的单个步骤 - Step里面，会有Tasklet，Tasklet是一个任务单元，它是属于可以重复利用的东西。然后是Chunk，chunk就是数据块，你需要定义多大的数据量是一个chunk，Chunk里面就是不断循环的一个流程，读数据，处理数据，然后写数据。Spring Batch会不断的循环这个流程，直到批处理数据完成.
- Spring batch在配置Step时采用的是基于Chunk的机制，即每次读取一条数据，再处理一条数据，累积到一定数量后再一次性交给writer进行写入操作。这样可以最大化的优化写入效率，整个事务也是基于Chunk来进行
比如我们定义chunk size是50，那就意味着，spring batch处理了50条数据后，再统一向数据库写入。
这里有个很重要的点，chunk前面需要定义数据输入类型和输出类型，由于我们输入是Message，输出也是Message，所以两个都直接写Message了。
如果不定义这个类型，会报错。.<Message, Message>chunk(CHUNK_SIZE)
- Reader顾名思义就是从数据源读取数据。
Spring Batch给我们提供了很多好用实用的reader，基本能满足我们所有需求。比如FlatFileItemReader，JdbcCursorItemReader，JpaPagingItemReader等。也可以自己实现Reader
-jobRepository:定义Job时，需要指定一个JobRepository，用来存储Job在运行过程中的状态信息，对于存储状态信息的原因为：如果Job运行失败了，Spring支持从失败的地方重新运行，而不是从头开始;
- JobLauncher:很好理解launchuer是用来执行Job的，如果不设置，系统也会默认给Job配置默认的Launcher;
如何与springboot整合
依赖
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.0.2.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
注意以下依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
``` <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
- 配置文件需要配置
> spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springbatch?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=qitao1996
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
> spring.batch.job.names = job1,job2 #启动时要执行的Job，默认执行全部Job
spring.batch.job.enabled=true #是否自动执行定义的Job，默认是
spring.batch.initializer.enabled=true #是否初始化Spring Batch的数据库，默认为是
spring.batch.table-prefix=batch_ #设置SpringBatch的数据库表的前缀
#JPA
spring.jpa.properties.hibernate.hbm2ddl.auto = update
spring.jpa.properties.hibernate.dialect = org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect
spring.jpa.database = MYSQL
spring.jpa.hibernate.naming-strategy = org.hibernate.cfg.ImprovedNamingStrategy
spring.jpa.show-sql = true
- 开启batch,@EnableBatchProcessing是打开Batch。如果要实现多Job的情况，需要把EnableBatchProcessing注解的modular设置为true，让每个Job使用自己的ApplicationConext。- 构建Job,
- 以上配置完后，spring会自动为我们注入以下对象
@Autowired
public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
@Autowired
public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
//主要负责从JobRepository中获取执行的信息，包括获取作业实例、获取作业执行器、获取作恶步执行器、获取正在运行的作业执行器、获取作业列表等操作；
@Autowired
public JobExplorer jobExplorer;
@Autowired
public JobRepository jobRepository;
@Autowired
ApplicationContext applicationContext;
@Autowired
JobLauncher jobLauncher;
@Autowired
EntityManagerFactory entityManagerFactory;
@Bean
public Step messageMigrationStep(@Qualifier("jsonMessageReader") FlatFileItemReader<Message> jsonMessageReader,
@Qualifier("messageItemWriter") JpaItemWriter<Message> messageItemWriter,
@Qualifier("errorWriter") Writer errorWriter) {
return stepBuilderFactory.get("messageMigrationStep")
.<Message, Message>chunk(CHUNK_SIZE)
.reader(jsonMessageReader).faultTolerant().skip(JsonParseException.class).skipLimit(SKIP_LIMIT)
.listener(new MessageItemReadListener(errorWriter))
.writer(messageItemWriter).faultTolerant().skip(Exception.class).skipLimit(SKIP_LIMIT)
.listener(new MessageWriteListener())
.build();
}
#我们的Step中可以构建很多东西，比如reader，processer，writer，listener等等。解释以上代码
@Bean
public FlatFileItemReader jsonMessageReader() {
FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader<>();
reader.setResource(new FileSystemResource(new File(MESSAGE_FILE)));
reader.setLineMapper(new MessageLineMapper());
return reader;
}- LineMapper的输入就是获取一行文本，和行号，然后转换成Message。
在本例子里面，一行文本就是一个json对象，所以我们使用JsonParser来转换成Message。
public class MessageLineMapper implements LineMapper<Message> {
private MappingJsonFactory factory = new MappingJsonFactory();
@Override
public Message mapLine(String line, int lineNumber) throws Exception {
JsonParser parser = factory.createParser(line);
Map<String, Object> map = (Map) parser.readValueAs(Map.class);
Message message = new Message();
... // 转换逻辑
return message;
}
}@Service
public class MyProcessorItem implements ItemProcessor<Article,Article> {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyProcessorItem.class);
@Override
public Article process(Article article)throws Exception{
logger.info("【{}】经过处理器",article.getTitle());
return article;
}
}@Autowired
private EntityManagerFactory entityManager;
@Bean
public JpaItemWriter<Message> messageItemWriter() {
JpaItemWriter<Message> writer = new JpaItemWriter<>();
writer.setEntityManagerFactory(entityManager);
return writer;
}public class MessageItemReadListener implements ItemReadListener<Message> {
private Writer errorWriter;
public MessageItemReadListener(Writer errorWriter) {
this.errorWriter = errorWriter;
}
@Override
public void beforeRead() {
}
@Override
public void afterRead(Message item) {
}
@Override
public void onReadError(Exception ex) {
errorWriter.write(format("%s%n", ex.getMessage()));
}
}- Spring Batch提供了skip的机制，也就是说，如果出错了，可以跳过。如果你不设置skip，那么一条数据出错了，整个job都会挂掉。
设置skip的时候一定要设置什么Exception才需要跳过，并且跳过多少条数据。如果失败的数据超过你设置的skip limit，那么job就会失败。
writer(messageItemWriter).faultTolerant().skip(Exception.class).skipLimit(SKIP_LIMIT)- Retry这个和Skip是一样的原理，就是失败之后可以重试，你同样需要设置重试的次数。同样可以分别给reader，writer等设置retry机制。
如果同时设置了retry和skip，会先重试所有次数，然后再开始skip。比如retry是10次，skip是20，会先重试10次之后，再开始算第一次skip。 - 运行Job
JobRegistry jobRegistry = context.getBean(JobRegistry.class);
Job job = jobRegistry.getJob(jobName);
JobLauncher jobLauncher = context.getBean(JobLauncher.class);
JobExecution jobExecution = jobLauncher.run(job, createJobParams());- 数据库查看会自动生成相关表
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