SpringBoot:使用Spring Batch实现批处理任务
引言
在企业级应用中,批处理任务是不可或缺的一部分。它们通常用于处理大量数据,如数据迁移、数据清洗、生成报告等。Spring Batch是Spring框架的一部分,专为批处理任务设计,提供了简化的配置和强大的功能。本文将介绍如何使用Spring Batch与SpringBoot结合,构建和管理批处理任务。
项目初始化
首先,我们需要创建一个SpringBoot项目,并添加Spring Batch相关的依赖项。可以通过Spring Initializr快速生成项目。
添加依赖
在pom.xml
中添加以下依赖:
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.hsqldb</groupId><artifactId>hsqldb</artifactId><scope>runtime</scope>
</dependency>
配置Spring Batch
基本配置
Spring Batch需要一个数据库来存储批处理的元数据。我们可以使用HSQLDB作为内存数据库。配置文件application.properties
:
spring.datasource.url=jdbc:hsqldb:mem:testdb
spring.datasource.driverClassName=org.hsqldb.jdbc.JDBCDriver
spring.datasource.username=sa
spring.datasource.password=
spring.batch.initialize-schema=always
创建批处理任务
一个典型的Spring Batch任务包括三个主要部分:ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter。
- ItemReader:读取数据的接口。
- ItemProcessor:处理数据的接口。
- ItemWriter:写数据的接口。
创建示例实体类
创建一个示例实体类,用于演示批处理操作:
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;@Entity
public class Person {@Id@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)private Long id;private String firstName;private String lastName;// getters and setters
}
创建ItemReader
我们将使用一个简单的FlatFileItemReader从CSV文件中读取数据:
import org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.builder.FlatFileItemReaderBuilder;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.DelimitedLineTokenizer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;@Configuration
public class BatchConfiguration {@Beanpublic FlatFileItemReader<Person> reader() {return new FlatFileItemReaderBuilder<Person>().name("personItemReader").resource(new ClassPathResource("sample-data.csv")).delimited().names(new String[]{"firstName", "lastName"}).fieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Person>() {{setTargetType(Person.class);}}).build();}
}
创建ItemProcessor
创建一个简单的ItemProcessor,将读取的数据进行处理:
import org.springframework.batch.item.ItemProcessor;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class PersonItemProcessor implements ItemProcessor<Person, Person> {@Overridepublic Person process(Person person) throws Exception {final String firstName = person.getFirstName().toUpperCase();final String lastName = person.getLastName().toUpperCase();final Person transformedPerson = new Person();transformedPerson.setFirstName(firstName);transformedPerson.setLastName(lastName);return transformedPerson;}
}
创建ItemWriter
我们将使用一个简单的JdbcBatchItemWriter将处理后的数据写入数据库:
import org.springframework.batch.item.database.BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider;
import org.springframework.batch.item.database.JdbcBatchItemWriter;
import org.springframework.batch.item.database.builder.JdbcBatchItemWriterBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.jdbc.core.namedparam.NamedParameterJdbcTemplate;@Configuration
public class BatchConfiguration {@Beanpublic JdbcBatchItemWriter<Person> writer(NamedParameterJdbcTemplate jdbcTemplate) {return new JdbcBatchItemWriterBuilder<Person>().itemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>()).sql("INSERT INTO person (first_name, last_name) VALUES (:firstName, :lastName)").dataSource(jdbcTemplate.getJdbcTemplate().getDataSource()).build();}
}
配置Job和Step
一个Job由多个Step组成,每个Step包含一个ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter。
import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {@Autowiredpublic JobBuilderFactory jobBuilderFactory;@Autowiredpublic StepBuilderFactory stepBuilderFactory;@Beanpublic Job importUserJob(JobCompletionNotificationListener listener, Step step1) {return jobBuilderFactory.get("importUserJob").listener(listener).flow(step1).end().build();}@Beanpublic Step step1(JdbcBatchItemWriter<Person> writer) {return stepBuilderFactory.get("step1").<Person, Person>chunk(10).reader(reader()).processor(processor()).writer(writer).build();}
}
监听Job完成事件
创建一个监听器,用于监听Job完成事件:
import org.springframework.batch.core.JobExecution;
import org.springframework.batch.core.JobExecutionListener;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class JobCompletionNotificationListener implements JobExecutionListener {@Overridepublic void beforeJob(JobExecution jobExecution) {System.out.println("Job Started");}@Overridepublic void afterJob(JobExecution jobExecution) {System.out.println("Job Ended");}
}
测试与运行
创建一个简单的CommandLineRunner,用于启动批处理任务:
import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.launch.JobLauncher;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class BatchApplication implements CommandLineRunner {@Autowiredprivate JobLauncher jobLauncher;@Autowiredprivate Job job;public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(BatchApplication.class, args);}@Overridepublic void run(String... args) throws Exception {jobLauncher.run(job, new JobParameters());}
}
在完成配置后,可以运行应用程序,并检查控制台输出和数据库中的数据,确保批处理任务正常运行。
扩展功能
在基本的批处理任务基础上,可以进一步扩展功能,使其更加完善和实用。例如:
- 多步骤批处理:一个Job可以包含多个Step,每个Step可以有不同的ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter。
- 并行处理:通过配置多个线程或分布式处理,提升批处理任务的性能。
- 错误处理和重试:配置错误处理和重试机制,提高批处理任务的可靠性。
- 数据验证:在处理数据前进行数据验证,确保数据的正确性。
多步骤批处理
@Bean
public Job multiStepJob(JobCompletionNotificationListener listener, Step step1, Step step2) {return jobBuilderFactory.get("multiStepJob").listener(listener).start(step1).next(step2).end().build();
}@Bean
public Step step2(JdbcBatchItemWriter<Person> writer) {return stepBuilderFactory.get("step2").<Person, Person>chunk(10).reader(reader()).processor(processor()).writer(writer).build();
}
并行处理
可以通过配置多个线程来实现并行处理:
@Bean
public Step step1(JdbcBatchItemWriter<Person> writer) {return stepBuilderFactory.get("step1").<Person, Person>chunk(10).reader(reader()).processor(processor()).writer(writer).taskExecutor(taskExecutor()).build();
}@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {SimpleAsyncTaskExecutor taskExecutor = new SimpleAsyncTaskExecutor();taskExecutor.setConcurrencyLimit(10);return taskExecutor;
}
结论
通过本文的介绍,我们了解了如何使用Spring Batch与SpringBoot结合,构建和管理批处理任务。从项目初始化、配置Spring Batch、实现ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter,到配置Job和Step,Spring Batch提供了一系列强大的工具和框架,帮助开发者高效地实现批处理任务。通过合理利用这些工具和框架
,开发者可以构建出高性能、可靠且易维护的批处理系统。希望这篇文章能够帮助开发者更好地理解和使用Spring Batch,在实际项目中实现批处理任务的目标。
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【linux】vim的使用
目录 一、Vim的基本模式 二、Vim的常见命令 三、Vim的高级用法 四、Vim的进阶使用技巧 在Linux系统中,Vim是一款功能强大的文本编辑器,特别适用于程序员的代码编辑和修改。以下是Vim的详细使用教程,包括其基本模式、常见命令和高级用法。…...
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【工具测评】ONLYOFFICE8.1版本桌面编辑器测评:好用!
随着远程工作的普及和数字化办公的发展,越来越多的人开始寻找功能强大、易于使用的办公软件。在这个背景下,ONLYOFFICE 8.1应运而生,成为许多用户的新选择。ONLYOFFICE 8.1是一款办公套件软件,提供文档处理、电子表格和幻灯片制作…...
核方法总结(四)——高斯过程回归学习笔记
一、定义 基于核方法的线性回归模型和传统线性回归一样,可以用未知数据进行预测,但不能确定 预测的可信度。在参考书第二章中可知,基于贝叶斯方法可以实现对未知数据依概率预测,进而可得到预测的可信度。这一方法中,通…...
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【Python3的内置函数和使用方法】
目录 Python 特点 Python 中文编码 Python 变量类型 Python列表 Python 元组 元组是另一个数据类型,类似于 List(列表) Python 字典 Python数据类型转换 Python 运算符 Python算术运算符 Python比较运算符 Python赋值运算符 Pyt…...
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极简通俗VAE
一、VAE 背景:VAE什么变分自编码器,听起来起名都头大,用大白话告诉你。 把一个复杂图片压缩成两个参数,用这个参数采样再复原。 这个简单的东西是两个参数,均值和方差,用(0,1&…...
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electron教程(二)控制应用程序的事件生命周期
1.will-finish-launching 当应用程序完成基础的启动的时候被触发,在 Windows 和 Linux 中, will-finish-launching 事件与 ready 事件是相同的; 在 macOS 中,这个事件相当于 NSApplication 中的 applicationWillFinishLaunching 提示。 app.on(will-fi…...
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Java [ 基础 ] Java面向对象编程 (OOP) ✨
目录 ✨探索Java基础 Java面向对象编程 (OOP) ✨ 引言 1. 类和对象 2. 封装 3. 继承 4. 多态 5. 抽象 结论 ✨探索Java基础 Java面向对象编程 (OOP) ✨ 引言 Java是一门以面向对象编程(OOP)为基础的编程语言。OOP的核心概念包括类和对象、封装…...
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养老院生活管理系统
摘要 随着全球范围内人口老龄化趋势的日益加剧,养老院作为老年人生活的重要场所,其生活管理问题也显得愈发突出和重要。为了满足养老院在日常生活管理、老人健康监护、服务人员管理等多方面的需求,提高管理效率和服务质量。决定设计并实现了…...
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UML2.0-系统架构师(二十四)
1、(重点)系统()在规定时间内和规定条件下能有效实现规定功能的能力。它不仅取决于规定的使用条件等因素,还与设计技术有关。 A可靠性 B可用性 C可测试性 D可理解性 解析: 可靠性:规定时间…...
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大数据面试题之Flink(3)
如何确定Flink任务的合理并行度? Flink任务如何实现端到端一致? Flink如何处理背(反)压? Flink解决数据延迟的问题 Flink消费kafka分区的数据时flink件务并行度之间的关系 使用flink-client消费kafka数据还是使用flink-connector消费 如何动态修改Flink的配置&a…...
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越级大五座SUV全新一代别克昂科威Plus上市
上汽通用汽车别克品牌宣布,越级大五座SUVmdash;mdash;全新一代别克昂科威Plus正式上市,共推出3款车型,售价22.99万元-25.99万元。全新一代昂科威Plus践行油电同智理念,在带来行业智能化体验的同时,更不止于智能,实现在设计、舒适、安全、品质等全维度129项产品力迭代升级…...
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领克07EM-P正式上市售价16.98万-18.98万元
领克07 EM-P 官方指导售价 车型 售价 126长续航 Pro 16.98 126长续航 Halo 17.98 126长续航 Ultra 18.98 制表: Internet Info Agency 除此之外,领克07 EM-P还推出了多重上市权益,包括选配基金礼:至高7000元选配基金,选装“高阶智驾…...
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上海市眼病防治中心发布新书,用故事告诉孩子爱眼护眼
6月3日,在第29个全国爱眼日来临前夕,一场儿童眼健康知识科普盛宴在上海市杨浦区YOUNG剧场拉开帷幕,《眼睛逃跑计划》新书发布会暨舞台剧杨浦区专场演出举行,标志着上海首个以“儿童视力保护”为主题的科普舞台剧成功转化为纸质绘本。发布的新书。上海市眼病防治中心 供图《…...
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代码随想录算法训练营第22天(py)| 二叉树 | 669. 修剪二叉搜索树、108.将有序数组转换为二叉搜索树、538.把二叉搜索树转换为累加树
669. 修剪二叉搜索树 力扣链接 给定一个二叉搜索树,同时给定最小边界L 和最大边界 R。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在[L, R]中 (R>L) 思路 如果当前节点元素小于low,递归右子树,返回符合条件的头节点 如果当前节点元…...
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Nginx高可用性架构:实现负载均衡与故障转移的探索
随着网络应用的不断发展和用户访问量的增长,如何确保系统的高可用性、实现负载均衡以及快速响应故障转移成为了每个运维和开发团队必须面对的挑战。Nginx作为一款高性能的HTTP和反向代理服务器,凭借其强大的功能和灵活的配置,成为了实现这些目…...
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script 标签中 defer 和 async 属性的区别
script 标签中的 defer Vs. async 在 HTML 中,script 标签可以使用 defer 和 async 属性来控制外部 JavaScript 脚本加载和执行的方式。defer 和 async 都可以提高页面的加载性能,主要区别整理如下。 区别点deferasync加载顺序按顺序加载异步加载&…...