Spring Batch事务处理

Spring Batch事务处理之前一直对SpringBatch的使用有些迷糊,尤其是事务这块,经常出些莫名其妙的问题,仔细了解了一下,做个小总结

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

事务模型描述

1、step之间事务独立

2、step划分成多个chunk执行,chunk事务彼此独立,互不影响;chunk开始开启一个事务,正常结束提交
Spring Batch事务处理    
Spring Batch事务处理
图-job
总体事务

Spring Batch事务处理

Spring Batch事务处理 图-step内部事务


3、chunk定义:默认设置commitInterval=N,即读取N条数据为一个chunk(采用默认SimpleCompletionPolicy),或者reader里面所读取的item==null,或者
满足自定义完成策略
  
    

事务提交&回滚

1、事务提交条件:chunk执行正常,未抛RuntimeExecption
2、默认情况下,Reader、Processor、Writer抛出未捕获RuntimeException,当前chunk事务回滚,step失败,job失败

3、通过以下配置,保证出现异常时,事务不回滚,事务继续提交:
   
   
   
<batch:tasklet>
<batch:chunk />
<batch:no-rollback-exception-classes>
<batch:include class="com.xx.batch.DefRuntimeException"/>
</batch:no-rollback-exception-classes>
</batch:tasklet>

4、事务配置.通过以下配置,改变事务行为
    
    
    
<batch:tasklet>
<batch:transaction-attributes isolation="READ_COMMITTED" propagation="REQUIRES_NEW" timeout="300"/>
<batch:chunk reader="defItemReader" processor="defItemProcessor" writer="defItemWriter" commit-interval="10"/>
</batch:tasklet>

默认配置:
DEFAULT+REQUIRED



参数配置影响

1、
任务恢复
    

    
    
    
<batch:job id="jobId" restartable="true">
</batch:job>

     通过配置job的restartable=true,保证任务失败后能够进行恢复。比如:文件处理时,chunkSize=10,在line=35时处理失败,文件修复后,job将从31行开始重新处理(因为1-10,11-20,21-30进行事务提交,Spring Batch将ExecutionContext中的count持久化到系统表,恢复时读取)
    FlatFileItemReader继承
AbstractItemCountingItemStreamItemReader类,所以
默认具备读取恢复能力
    
2、跳过

    
   
   
   
<batch:chunk skip-limit="20">
<batch:skippable-exception-classes>
<batch:include class="com.xx.batch.ExceptionClass" />
</batch:skippable-exception-classes>
</batch:chunk>

或者
    
    
    
<batch:chunk skip-policy="defSkipPolicy">
</batch:chunk>

跳过数据量或者跳过策略不满足时候,step失败,job失败 

a、ItemProcessor处理中跳过

    事务回滚,失败条目在缓存标志为跳过,并重新开启一个事务处理缓存中的条目,并提交。这个时候会重复process,
如果存在业务逻辑,注意幂等性问题


b、ItemWriter处理中跳过

    事务回滚,失败条目在缓存标志为跳过,因为是批量提交,需要找出问题条目,所以针对每个条目开启一个事务循环处理process&write并提交,如果存在业务逻辑,注意幂等性问题


3、重试
    
    
    
<batch:chunk retry-limit="20">
<batch:retryable-exception-classes>
<batch:include class="com.xx.batch.ExceptionClass" />
</batch:retryable-exception-classes>
</batch:chunk>

或者

    
    
    
<batch:chunk retry-policy="defRetryPolicy">
</batch:chunk>

重试次数达到或者重试策略不满足时,step失败,job失败



4、reader-transactional-queue&processor-transactional

a、reader-transactional-queue,默认false,设置为true代表read资源具备事务特性,chunk事务回滚时,资源回滚。出现异常导致重复读取并处理,注意幂等性问题

b、processor-transactional,默认true,即writer失败时,processor重复执行,需要注意幂等性问题;设置false,即writer失败时,processor不再执行


处理组件事务


Spring  Batch提供了很多监听器等组件,在处理事务相关的问题时,参考下图进行事务考虑:
Spring Batch事务处理   
 
Spring Batch事务处理
图-job执行阶段轨迹&事务


    
注意:ItemReadeListener、ItemProcessListener、ItemWriteListener所有监听方法均在chunk事务当中执行,所以,如果在这些监听方法里面要处理好业务事务与chunk事务的关系,最好将业务事务设置为独立REQUIRE_NEW特性,
避免相互影响
    关于onXXError监听方法:改监听方法在事务回滚之前执行,或者事务提交之前执行(如果有no-rollback-exception配置)



一点点建议

    在使用Spring Batch的时候需要注意它要解决的问题域,它本身的关注点应该是提供一个批量处理的能力,即对文件或数据库的批量读取、写入和协议数据的转换,以及对整个过程的控制。
    
因此,如果在批量处理过程中需要做些业务逻辑,那么业务逻辑的实现需要与它彼此独立,尽量不要在batch的处理过程中耦合业务逻辑,原因如下:

    a、Spring Batch的使用目的更加清晰

    b、避免Spring Batch事务与业务逻辑事务的交叉耦合所带来的偶发复杂性,应用已于理解

    其次,Spring Batch的系统表最好和业务数据表处于同一物理库,保证事务的一致性
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