Spring Batch快速入门

Spring Batch简介

Spring Batch简单来说就是一个轻量级的批处理框架，从名字就可以知道它是Spring 的子项目。我们在企业开发中可能会面临到一些需要处理较大数据量的场景，例如将一个表的全部数据导入到另一张表结构类似的表中、批量读取一个或多个文件内容并写入到数据库中，又或者将一张表的数据批量更新到另一张表中。而Spring Batch可以帮助我们快速的开发这种场景下的批处理应用程序。

Spring Batch提供了在处理大量数据时必不可少的可重用功能，包括日志记录/跟踪、事务管理、作业处理统计信息、作业重新启动、跳过和资源管理。对于大数据量和高性能的批处理任务，Spring Batch 同样提供了高级功能和特性来支持，例如分区功能、远程功能等，大大简化了批处理应用的开发，将开发人员从复杂的任务配置管理过程中解放出来，让我们可以更多地去关注核心的业务的处理过程。总之，通过 Spring Batch 我们就能够实现简单的或者复杂的和大数据量的批处理作业。

Spring Batch的结构图如下：

JobRepository：用来注册job的容器
JobLauncher：用来启动Job的接口
Job：实际执行的任务，包含一个或多个Step
Step：包含ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter
ItemReader：用来读取数据的接口
ItemProcessor：用来处理数据的接口
ItemWriter：用来输出数据的接口

本文目的主要是教大家如何快速地使用Spring Boot集成Spring Batch实现一个定时的批处理作业Demo，所以不会对Spring Batch理论部分进行过多的介绍，因为其官网及网络上都有详细的参考文档。

官网地址如下：

https://spring.io/projects/spring-batch

创建数据库表格

本文以操作数据库的批处理示例，当我们的批处理作业需要操作数据库时，Spring Batch要求在数据库中创建好批处理作业的元数据的存储表格。如下，其中以batch开头的表，是Spring Batch用来存储每次执行作业所产生的元数据。而student表则是作为我们这个Demo中数据的来源：

下图显示了所有6张表的ERD模型及其相互关系（摘自官网）：

综上，所以我们需要在数据库中执行如下来自官方的元数据模式SQL脚本：

-- do not edit this file
-- BATCH JOB 实例表 包含与aJobInstance相关的所有信息
-- JOB ID由batch_job_seq分配
-- JOB 名称,与spring配置一致
-- JOB KEY 对job参数的MD5编码,正因为有这个字段的存在，同一个job如果第一次运行成功，第二次再运行会抛出JobInstanceAlreadyCompleteException异常。
CREATE TABLE BATCH_JOB_INSTANCE  (
    JOB_INSTANCE_ID BIGINT  NOT NULL PRIMARY KEY ,
    VERSION BIGINT ,
    JOB_NAME VARCHAR(100) NOT NULL,
    JOB_KEY VARCHAR(32) NOT NULL,
    constraint JOB_INST_UN unique (JOB_NAME, JOB_KEY)
) ENGINE=InnoDB;

-- 该BATCH_JOB_EXECUTION表包含与该JobExecution对象相关的所有信息
CREATE TABLE BATCH_JOB_EXECUTION  (
    JOB_EXECUTION_ID BIGINT  NOT NULL PRIMARY KEY ,
    VERSION BIGINT  ,
    JOB_INSTANCE_ID BIGINT NOT NULL,
    CREATE_TIME DATETIME NOT NULL,
    START_TIME DATETIME DEFAULT NULL ,
    END_TIME DATETIME DEFAULT NULL ,
    STATUS VARCHAR(10) ,
    EXIT_CODE VARCHAR(2500) ,
    EXIT_MESSAGE VARCHAR(2500) ,
    LAST_UPDATED DATETIME,
    JOB_CONFIGURATION_LOCATION VARCHAR(2500) NULL,
    constraint JOB_INST_EXEC_FK foreign key (JOB_INSTANCE_ID)
    references BATCH_JOB_INSTANCE(JOB_INSTANCE_ID)
) ENGINE=InnoDB;

-- 该表包含与该JobParameters对象相关的所有信息
CREATE TABLE BATCH_JOB_EXECUTION_PARAMS  (
    JOB_EXECUTION_ID BIGINT NOT NULL ,
    TYPE_CD VARCHAR(6) NOT NULL ,
    KEY_NAME VARCHAR(100) NOT NULL ,
    STRING_VAL VARCHAR(250) ,
    DATE_VAL DATETIME DEFAULT NULL ,
    LONG_VAL BIGINT ,
    DOUBLE_VAL DOUBLE PRECISION ,
    IDENTIFYING CHAR(1) NOT NULL ,
    constraint JOB_EXEC_PARAMS_FK foreign key (JOB_EXECUTION_ID)
    references BATCH_JOB_EXECUTION(JOB_EXECUTION_ID)
) ENGINE=InnoDB;

-- 该表包含与该StepExecution 对象相关的所有信息
CREATE TABLE BATCH_STEP_EXECUTION  (
    STEP_EXECUTION_ID BIGINT  NOT NULL PRIMARY KEY ,
    VERSION BIGINT NOT NULL,
    STEP_NAME VARCHAR(100) NOT NULL,
    JOB_EXECUTION_ID BIGINT NOT NULL,
    START_TIME DATETIME NOT NULL ,
    END_TIME DATETIME DEFAULT NULL ,
    STATUS VARCHAR(10) ,
    COMMIT_COUNT BIGINT ,
    READ_COUNT BIGINT ,
    FILTER_COUNT BIGINT ,
    WRITE_COUNT BIGINT ,
    READ_SKIP_COUNT BIGINT ,
    WRITE_SKIP_COUNT BIGINT ,
    PROCESS_SKIP_COUNT BIGINT ,
    ROLLBACK_COUNT BIGINT ,
    EXIT_CODE VARCHAR(2500) ,
    EXIT_MESSAGE VARCHAR(2500) ,
    LAST_UPDATED DATETIME,
    constraint JOB_EXEC_STEP_FK foreign key (JOB_EXECUTION_ID)
    references BATCH_JOB_EXECUTION(JOB_EXECUTION_ID)
) ENGINE=InnoDB;

-- 该BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT表包含ExecutionContext与Step相关的所有信息
CREATE TABLE BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT  (
    STEP_EXECUTION_ID BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY,
    SHORT_CONTEXT VARCHAR(2500) NOT NULL,
    SERIALIZED_CONTEXT TEXT ,
    constraint STEP_EXEC_CTX_FK foreign key (STEP_EXECUTION_ID)
    references BATCH_STEP_EXECUTION(STEP_EXECUTION_ID)
) ENGINE=InnoDB;

-- 该表包含ExecutionContext与Job相关的所有信息
CREATE TABLE BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT  (
    JOB_EXECUTION_ID BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY,
    SHORT_CONTEXT VARCHAR(2500) NOT NULL,
    SERIALIZED_CONTEXT TEXT ,
    constraint JOB_EXEC_CTX_FK foreign key (JOB_EXECUTION_ID)
    references BATCH_JOB_EXECUTION(JOB_EXECUTION_ID)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE BATCH_STEP_EXECUTION_SEQ (
    ID BIGINT NOT NULL,
    UNIQUE_KEY CHAR(1) NOT NULL,
    constraint UNIQUE_KEY_UN unique (UNIQUE_KEY)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO BATCH_STEP_EXECUTION_SEQ (ID, UNIQUE_KEY) select * from (select 0 as ID, '0' as UNIQUE_KEY) as tmp where not exists(select * from BATCH_STEP_EXECUTION_SEQ);

CREATE TABLE BATCH_JOB_EXECUTION_SEQ (
    ID BIGINT NOT NULL,
    UNIQUE_KEY CHAR(1) NOT NULL,
    constraint UNIQUE_KEY_UN unique (UNIQUE_KEY)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO BATCH_JOB_EXECUTION_SEQ (ID, UNIQUE_KEY) select * from (select 0 as ID, '0' as UNIQUE_KEY) as tmp where not exists(select * from BATCH_JOB_EXECUTION_SEQ);

CREATE TABLE BATCH_JOB_SEQ (
    ID BIGINT NOT NULL,
    UNIQUE_KEY CHAR(1) NOT NULL,
    constraint UNIQUE_KEY_UN unique (UNIQUE_KEY)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO BATCH_JOB_SEQ (ID, UNIQUE_KEY) select * from (select 0 as ID, '0' as UNIQUE_KEY) as tmp where not exists(select * from BATCH_JOB_SEQ);

而student表的建表SQL如下：

CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `sex` varchar(20) NOT NULL,
  `address` varchar(100) NOT NULL,
  `cid` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=19 DEFAULT CHARSET=utf8;

并且student表中有如下简单的数据：

创建项目

数据库准备完毕后，接下来我们就是创建Spring Boot项目：

填写项目名、包名等信息：

勾选如下红框标注的依赖项：

点击Finish完成项目的创建：

项目最终的依赖项如下：

<dependencies>
    <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.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.batch</groupId>
        <artifactId>spring-batch-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

SpringBoot的配置文件内容如下（本人习惯于使用.yml文件格式）：

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/springbatch?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true
    hikari:
      password: password
      username: root
  jpa:
    open-in-view: true
    show-sql: true
    hibernate:
      ddl-auto: update
    database: mysql
  # 禁止项目启动时运行job
  batch:
    job:
      enabled: false

基于Spring Batch的批处理Demo

本小节我们来开始编写实际的代码，项目最终结构如下：

首先是 student 表格的实体类，我们需要通过这个类去操作student表格中的数据，代码如下：

package org.zero.example.springbatchdemo.model;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import javax.persistence.*;

/**
 * student 表格的实体类
 * 
 * @author 01
 * @date 2019-02-24
 **/
@Data
@Entity
@Table(name = "student")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Student {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Integer id;

    private String name;

    private Integer age;

    private String sex;

    private String address;

    private Integer cid;
}

由于批处理作业和定时任务都需要使用到多线程，所以我们需要配置一下Spring的线程池，代码如下：

package org.zero.example.springbatchdemo.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

/**
 * 配置任务线程池执行器
 *
 * @author 01
 * @date 2019-02-24
 **/
@Configuration
public class ExecutorConfiguration {

    @Bean
    public ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        threadPoolTaskExecutor.setCorePoolSize(50);
        threadPoolTaskExecutor.setMaxPoolSize(200);
        threadPoolTaskExecutor.setQueueCapacity(1000);
        threadPoolTaskExecutor.setThreadNamePrefix("Data-Job");

        return threadPoolTaskExecutor;
    }
}

实现一个作业的监听器，批处理作业在执行前后会调用监听器的方法，这样我们就可以根据实际的业务需求在作业执行的前后进行一些日志的打印或者逻辑处理等，代码如下：

package org.zero.example.springbatchdemo.task.listener;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.batch.core.BatchStatus;
import org.springframework.batch.core.JobExecution;
import org.springframework.batch.core.JobExecutionListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 一个简单的job监听器
 *
 * @author 01
 * @date 2019-02-24
 **/
@Slf4j
@Component
public class JobListener implements JobExecutionListener {

    private final ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor;
    private long startTime;

    @Autowired
    public JobListener(ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor) {
        this.threadPoolTaskExecutor = threadPoolTaskExecutor;
    }

    /**
     * 该方法会在job开始前执行
     */
    @Override
    public void beforeJob(JobExecution jobExecution) {
        startTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("job before " + jobExecution.getJobParameters());
    }

    /**
     * 该方法会在job结束后执行
     */
    @Override
    public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
        log.info("JOB STATUS : {}", jobExecution.getStatus());
        if (jobExecution.getStatus() == BatchStatus.COMPLETED) {
            log.info("JOB FINISHED");
            threadPoolTaskExecutor.destroy();
        } else if (jobExecution.getStatus() == BatchStatus.FAILED) {
            log.info("JOB FAILED");
        }
        log.info("Job Cost Time : {}/ms", (System.currentTimeMillis() - startTime));
    }
}

核心的来了，我们需要配置一个最基本的Job，Job是真正进行批处理业务的地方。一个Job 通常由一个或多个Step组成(基本就像是一个工作流)；而一个Step通常由三部分组成（读入数据：ItemReader，处理数据：ItemProcessor，写入数据：ItemWriter）。代码如下：

package org.zero.example.springbatchdemo.task.job;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.launch.support.RunIdIncrementer;
import org.springframework.batch.item.ItemProcessor;
import org.springframework.batch.item.ItemReader;
import org.springframework.batch.item.ItemWriter;
import org.springframework.batch.item.database.JpaPagingItemReader;
import org.springframework.batch.item.database.orm.JpaNativeQueryProvider;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.zero.example.springbatchdemo.model.Student;
import org.zero.example.springbatchdemo.task.listener.JobListener;

import javax.persistence.EntityManagerFactory;

/**
 * 配置一个最基本的Job
 *
 * @author 01
 * @date 2019-02-24
 **/
@Slf4j
@Component
public class DataBatchJob {
    /**
     * Job构建工厂，用于构建Job
     */
    private final JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    /**
     * Step构建工厂，用于构建Step
     */
    private final StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    /**
     * 实体类管理工工厂，用于访问表格数据
     */
    private final EntityManagerFactory emf;

    /**
     * 自定义的简单Job监听器
     */
    private final JobListener jobListener;

    @Autowired
    public DataBatchJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, StepBuilderFactory stepBuilderFactory,
                        EntityManagerFactory emf, JobListener jobListener) {
        this.jobBuilderFactory = jobBuilderFactory;
        this.stepBuilderFactory = stepBuilderFactory;
        this.emf = emf;
        this.jobListener = jobListener;
    }

    /**
     * 一个最基础的Job通常由一个或者多个Step组成
     */
    public Job dataHandleJob() {
        return jobBuilderFactory.get("dataHandleJob").
                incrementer(new RunIdIncrementer()).
                // start是JOB执行的第一个step
                        start(handleDataStep()).
                // 可以调用next方法设置其他的step，例如：
                // next(xxxStep()).
                // next(xxxStep()).
                // ...
                // 设置我们自定义的JobListener
                        listener(jobListener).
                        build();
    }

    /**
     * 一个简单基础的Step主要分为三个部分
     * ItemReader : 用于读取数据
     * ItemProcessor : 用于处理数据
     * ItemWriter : 用于写数据
     */
    private Step handleDataStep() {
        return stepBuilderFactory.get("getData").
                // <输入对象, 输出对象>  chunk通俗的讲类似于SQL的commit; 这里表示处理(processor)100条后写入(writer)一次
                        <Student, Student>chunk(100).
                // 捕捉到异常就重试,重试100次还是异常,JOB就停止并标志失败
                        faultTolerant().retryLimit(3).retry(Exception.class).skipLimit(100).skip(Exception.class).
                // 指定ItemReader对象
                        reader(getDataReader()).
                // 指定ItemProcessor对象
                        processor(getDataProcessor()).
                // 指定ItemWriter对象
                        writer(getDataWriter()).
                        build();
    }

    /**
     * 读取数据
     *
     * @return ItemReader Object
     */
    private ItemReader<? extends Student> getDataReader() {
        // 读取数据,这里可以用JPA,JDBC,JMS 等方式读取数据
        JpaPagingItemReader<Student> reader = new JpaPagingItemReader<>();

        try {
            // 这里选择JPA方式读取数据
            JpaNativeQueryProvider<Student> queryProvider = new JpaNativeQueryProvider<>();
            // 一个简单的 native SQL
            queryProvider.setSqlQuery("SELECT * FROM student");
            // 设置实体类
            queryProvider.setEntityClass(Student.class);
            queryProvider.afterPropertiesSet();

            reader.setEntityManagerFactory(emf);
            // 设置每页读取的记录数
            reader.setPageSize(3);
            // 设置数据提供者
            reader.setQueryProvider(queryProvider);
            reader.afterPropertiesSet();

            // 所有ItemReader和ItemWriter实现都会在ExecutionContext提交之前将其当前状态存储在其中,
            // 如果不希望这样做,可以设置setSaveState(false)
            reader.setSaveState(true);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return reader;
    }

    /**
     * 处理数据
     *
     * @return ItemProcessor Object
     */
    private ItemProcessor<Student, Student> getDataProcessor() {
        return student -> {
            // 模拟处理数据，这里处理就是打印一下
            log.info("processor data : " + student.toString());

            return student;
        };
    }

    /**
     * 写入数据
     *
     * @return ItemWriter Object
     */
    private ItemWriter<Student> getDataWriter() {
        return list -> {
            for (Student student : list) {
                // 模拟写数据，为了演示的简单就不写入数据库了
                log.info("write data : " + student);
            }
        };
    }
}

完成以上Job配置后，就可以执行了。通常运行Job的方式有两种，一种是我们把Job对象注入到Spring容器里，Spring Batch默认在项目启动完成后就会运行容器里配置好的Job，如果配置了多个Job也可以通过配置文件去指定。但是以我个人经验来说大多数业务场景都是要求定时去执行Job的，所以这里采用定时任务去运行Job。通过调用的方式主动去运行Job的话，需要使用到JobLauncher中的run方法。具体代码如下：

package org.zero.example.springbatchdemo.task;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.batch.core.*;
import org.springframework.batch.core.launch.JobLauncher;
import org.springframework.batch.core.repository.JobExecutionAlreadyRunningException;
import org.springframework.batch.core.repository.JobInstanceAlreadyCompleteException;
import org.springframework.batch.core.repository.JobRestartException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.zero.example.springbatchdemo.task.job.DataBatchJob;

/**
 * 简单的定时任务
 *
 * @author 01
 * @date 2019-02-24
 **/
@Slf4j
@Component
public class TimeTask {

    private final JobLauncher jobLauncher;
    private final DataBatchJob dataBatchJob;

    @Autowired
    public TimeTask(JobLauncher jobLauncher, DataBatchJob dataBatchJob) {
        this.jobLauncher = jobLauncher;
        this.dataBatchJob = dataBatchJob;
    }

    // 定时任务，每十秒执行一次
    @Scheduled(cron = "0/10 * * * * ?")
    public void runBatch() throws JobParametersInvalidException, JobExecutionAlreadyRunningException,
            JobRestartException, JobInstanceAlreadyCompleteException {
        log.info("定时任务执行了...");
        // 在运行一个job的时候需要添加至少一个参数，这个参数最后会被写到batch_job_execution_params表中，
        // 不添加这个参数的话，job不会运行，并且这个参数在表中中不能重复，若设置的参数已存在表中，则会抛出异常，
        // 所以这里才使用时间戳作为参数
        JobParameters jobParameters = new JobParametersBuilder()
                .addLong("timestamp", System.currentTimeMillis())
                .toJobParameters();

        // 获取job并运行
        Job job = dataBatchJob.dataHandleJob();
        JobExecution execution = jobLauncher.run(job, jobParameters);
        log.info("定时任务结束. Exit Status : {}", execution.getStatus());
    }
}

最后，我们需要在Spring Boot的启动类上加上两个注解，以开启批处理及定时任务，否则批处理和定时任务都不会执行，代码如下：

package org.zero.example.springbatchdemo;

import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;

/**
 * :@EnableBatchProcessing 用于开启批处理作业的配置
 * :@EnableScheduling 用于开启定时任务的配置
 *
 * @author 01
 * @date 2019-02-24
 */
@EnableScheduling
@EnableBatchProcessing
@SpringBootApplication
public class SpringBatchDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBatchDemoApplication.class, args);
    }
}

启动项目，等待十秒，控制台输出日志如下，证明我们的批处理程序正常执行了：