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Spring Batch批处理
批处理顾名思义是批量处理大量数据，但是这个大量数据又不是特别大的大数据，比Hadoop等要轻量得多，适合企业单位人数薪资计算，财务系统月底一次性结算等常规数据批量处理。
Spring Batch是一个用于创建健壮的批处理应用程序的完整框架。您可以创建可重用的函数来处理大量数据或任务，通常称为批量处理。
如Spring Batch文档中所述，使用该框架的最常见方案如下：
•定期提交批处理
•并行处理作业的并发批处理
•分阶段，企业消息驱动处理
•大型并行批处理
•手动或故障后的计划重新启动
•依赖步骤的顺序处理(扩展到工作流程驱动的批处理)
•部分处理：跳过记录(例如，回滚时)
•整批事务：对于批量小或现有存储过程的情况/脚本
Spring Batch的特点有：
事务管理，让您专注于业务处理，实现批处理机制，你可以引入平台事务机制或其他事务管理器机制
基于块Chunk的处理，通过将一大段大量数据分成一段段小数据来处理，。
启动/停止/重新启动/跳过/重试功能，以处理过程的非交互式管理。
基于Web的管理界面(Spring Batch Admin)，它提供了一个用于管理任务的API。
基于Spring框架，因此它包括所有配置选项，包括依赖注入。
符合JSR 352：Java平台的批处理应用程序。
基于数据库管理的批处理，可与Spring Cloud Task结合，适合分布式集群下处理。
能够进行多线程并行处理，分布式系统下并行处理，变成一种弹性Job分布式处理框架。
Spring批处理的基本单元是Job，你需要定义一个Job代表一次批处理工作，每个Job分很多步骤step，每个步骤里面有两种处理方式Tasklet(可重复执行的小任务)和Chunk(块)，掌握Spring Batch主要是将这几个核心概念搞清楚。
在SpringBoot架构下，我们只要做一个JobConfig组件作为JobLauncher，使用@Configuration配置，然后完成上图中Job和Step以及ItemReader，ItemProcessor和ItemWriter，后面这三个分别是存在一个步骤里，用于处理条目的输入读 、处理然后输出写出。至于图中JobRepository只要我们在Application.properties中配置上datasource，SpringBoot启动时会自动将batch需要的库表导入到数据库中。
下图是每个步骤内部的事务处理过程，在进行读入 处理和写出时，如果有任何一个步骤出错，将会事务回滚，也只有这三个步骤全部完成，才能提交事务机制，进而完成一个步骤。
下面我们看一个简单案例如何使用SpringBatch的，这个案例功能是从一个CSV文件中导入数据到数据库中。
首先导入pom.xml:
org.springframework.boot
spring-boot-starter-batch
mysql
mysql-connector-java
runtime
这里使用MysSQL作为Job仓库，在Application.properties配置：
spring.batch.initialize-schema=always
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mytest
spring.datasource.username=banq
spring.datasource.password=XXX
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
配置了spring.batch.initialize-schema为always这样能自动启动时导入批处理需要的数据库表。
下面我们实现批处理的关键类@Configuration:
首先定义一个Job：
@Bean
public Job importUserJob() {
return jobBuilderFactory.get(“importUserJob”)
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.flow(step1())
.end()
.build();
}
这个Job名称是importUserJob，其中使用了步骤step1:
@Bean
public Step step1() {
return stepBuilderFactory.get(“step1”). chunk(3)
.reader(reader())
.processor(processor())
.writer(writer())
.build();
}
这个步骤step1中使用了chunk，分块读取数据处理后输出。下面是依次看看输入 处理和输出的方法：
@Bean
public FlatFileItemReader reader(){
FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader();
reader.setResource(new ClassPathResource(“users.csv”));
reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() {
{
setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {
{
setNames(new String[] { “name” });
}});
setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper() {
{
setTargetType(User.class);
}});
}});
return reader;
}
这是输入，读取classpath下的uers.csv文件：
testdata1
testdata2
testdata3
一次读入三行，提取一行中数据作为User这个对象的name输入其中：
@Entity
public class User {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private int id ;
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
private String name;
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}
User是我们的一个实体数据，其中ID使用数据库自增，name由user.csv导入，User对应的数据表schema.sql是：
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL auto_increment,
`name` varchar(45) NOT NULL default ”,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
我们只要在pom.xml中导入JPA包：
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-jpa
并在application.properties中加入，就可以在SpringBoot启动时，自动使用datasource配置的数据库建立User表了。
spring.jpa.generate-ddl=true
下面我们回到批处理，前面定义了输入，下面依次是条目处理：
public class UserItemProcessor implements ItemProcessor {
@Override
public User process(User user) throws Exception {
return user;
}
}
这个条目处理就是对每个User对象进行处理，这时User对象已经包含了从CSV读取的数据，如果希望再进行加工处理就在这里进行。
下面是条目输出：
@Bean
public JdbcBatchItemWriter writer(){
JdbcBatchItemWriter writer = new JdbcBatchItemWriter();
writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider());
writer.setSql(“INSERT INTO user(name) VALUES (:name)”);
writer.setDataSource(dataSource);
return writer;
}
每一行数据我们从CSV读出以后放入到User中，然后再插入数据表user保存。
至此，我们简单完成了一个批处理开发过程，具体代码见 Github
下面我们会展示更多Springbatch特性：
Spring批处理远程分块 实现主从计算的分布式批处理架构
Spring批处理分区 对数据进行分片sharding后分区用多线程或分布式系统处理
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