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非常强,批处理框架 Spring Batch 就该这么用!(场景实战)

前言

概念词就不多说了,我简单地介绍下 , spring batch 是一个 方便使用的 较健全的 批处理 框架。

为什么说是方便使用的,因为这是 基于spring的一个框架,接入简单、易理解、流程分明。

为什么说是较健全的, 因为它提供了往常我们在对大批量数据进行处理时需要考虑到的 日志跟踪、事务粒度调配、可控执行、失败机制、重试机制、数据读写等。

正文

那么回到文章,我们该篇文章将会带来给大家的是什么?(结合实例讲解那是当然的)

从实现的业务场景来说,有以下两个:

  1. 从 csv文件 读取数据,进行业务处理再存储
  2. 从 数据库 读取数据,进行业务处理再存储

也就是平时经常遇到的数据清理或者数据过滤,又或者是数据迁移备份等等。大批量的数据,自己实现分批处理需要考虑的东西太多了,又不放心,那么使用 Spring Batch 框架 是一个很好的选择。

首先,在进入实例教程前,我们看看这次的实例里,我们使用springboot 整合spring batch 框架,要编码的东西有什么?

通过一张简单的图来了解:

可能大家看到这个图,是不是多多少少想起来定时任务框架?确实有那么点像,但是我必须在这告诉大家,这是一个批处理框架,不是一个schuedling 框架。但是前面提到它提供了可执行控制,也就是说,啥时候执行是可控的,那么显然就是自己可以进行扩展结合定时任务框架,实现你心中所想。

ok,回到主题,相信大家能从图中简单明了地看到我们这次实例,需要实现的东西有什么了。所以我就不在对各个小组件进行大批量文字的描述了。

那么我们事不宜迟,开始我们的实例教程。

首先准备一个数据库,里面建一张简单的表,用于实例数据的写入存储或者说是读取等等。

bloginfo表

相关建表sql语句:

CREATE TABLE `bloginfo`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `blogAuthor` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '博客作者标识',
  `blogUrl` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '博客链接',
  `blogTitle` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '博客标题',
  `blogItem` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '博客栏目',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 89031 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

pom文件里的核心依赖:

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

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>

<!--  spring batch -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>

<!-- hibernate validator -->
<dependency>
    <groupId>org.hibernate</groupId>
    <artifactId>hibernate-validator</artifactId>
    <version>6.0.7.Final</version>
</dependency>
<!--  mybatis -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>
<!--  mysql -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

<!-- druid数据源驱动 1.1.10解决springboot从1.0——2.0版本问题-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.18</version>
</dependency>

yml文件:

spring:
  batch:
    job:
#设置为 false -需要jobLaucher.run执行
      enabled: false
    initialize-schema: always
#    table-prefix: my-batch
 
  datasource:
    druid:
      username: root
      password: root
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/hellodemo?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=GMT%2B8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      initialSize: 5
      minIdle: 5
      maxActive: 20
      maxWait: 60000
      timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
      minEvictableIdleTimeMillis: 300000
      validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
      testWhileIdle: true
      testOnBorrow: false
      testOnReturn: false
      poolPreparedStatements: true
      maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
      useGlobalDataSourceStat: true
      connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
server:
  port: 8665

ps:这里我们用到了druid数据库连接池,其实有个小坑,后面文章会讲到。

因为我们这次的实例最终数据处理完之后,是写入数据库存储(当然你也可以输出到文件等等)。

所以我们前面也建了一张表,pom文件里面我们也整合的mybatis,那么我们在整合spring batch 主要编码前,我们先把这些关于数据库打通用到的简单过一下。

pojo 层

BlogInfo.java :

/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :
 **/
public class BlogInfo {
 
    private Integer id;
    private String blogAuthor;
    private String blogUrl;
    private String blogTitle;
    private String blogItem;
 
    @Override
    public String toString() {
        return "BlogInfo{" +
                "id=" + id +
                ", blogAuthor='" + blogAuthor + '\'' +
                ", blogUrl='" + blogUrl + '\'' +
                ", blogTitle='" + blogTitle + '\'' +
                ", blogItem='" + blogItem + '\'' +
                '}';
    }
 
    public Integer getId() {
        return id;
    }
 
    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }
 
    public String getBlogAuthor() {
        return blogAuthor;
    }
 
    public void setBlogAuthor(String blogAuthor) {
        this.blogAuthor = blogAuthor;
    }
 
    public String getBlogUrl() {
        return blogUrl;
    }
 
    public void setBlogUrl(String blogUrl) {
        this.blogUrl = blogUrl;
    }
 
    public String getBlogTitle() {
        return blogTitle;
    }
 
    public void setBlogTitle(String blogTitle) {
        this.blogTitle = blogTitle;
    }
 
    public String getBlogItem() {
        return blogItem;
    }
 
    public void setBlogItem(String blogItem) {
        this.blogItem = blogItem;
    }
}

mapper层

BlogMapper.java :

ps:可以看到这个实例我用的是注解的方式,哈哈为了省事,而且我还不写servcie层和impl层,也是为了省事,因为该篇文章重点不在这些,所以这些不好的大家不要学。

import com.example.batchdemo.pojo.BlogInfo;
import org.apache.ibatis.annotations.*;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :
 **/
@Mapper
public interface BlogMapper {
    @Insert("INSERT INTO bloginfo ( blogAuthor, blogUrl, blogTitle, blogItem )   VALUES ( #{blogAuthor}, #{blogUrl},#{blogTitle},#{blogItem}) ")
    @Options(useGeneratedKeys = true, keyProperty = "id")
    int insert(BlogInfo bloginfo);
 
 
    @Select("select blogAuthor, blogUrl, blogTitle, blogItem from bloginfo where blogAuthor < #{authorId}")
     List<BlogInfo> queryInfoById(Map<String , Integer> map);
 
}

接下来 ,重头戏,我们开始对前边那张图里涉及到的各个小组件进行编码。

首先创建一个 配置类,

MyBatchConfig.java

从我起名来看,可以知道这基本就是咱们整合spring batch 涉及到的一些配置组件都会写在这里了。

首先我们按照咱们上面的图来看,里面包含内容有:

JobRepository job的注册/存储器
JobLauncher job的执行器 
Job job任务,包含一个或多个Step
Step 包含(ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter) 
ItemReader 数据读取器 
ItemProcessor 数据处理器
ItemWriter 数据输出器

首先,在MyBatchConfig类前加入注解:

@Configuration

用于告诉spring,咱们这个类是一个自定义配置类,里面很多bean都需要加载到spring容器里面

@EnableBatchProcessing

开启批处理支持

然后开始往MyBatchConfig类里,编写各个小组件。

JobRepository

写在MyBatchConfig类里

/**
 * JobRepository定义:Job的注册容器以及和数据库打交道(事务管理等)
 * @param dataSource
 * @param transactionManager
 * @return
 * @throws Exception
 */
@Bean
public JobRepository myJobRepository(DataSource dataSource, PlatformTransactionManager transactionManager) throws Exception{
    JobRepositoryFactoryBean jobRepositoryFactoryBean = new JobRepositoryFactoryBean();
    jobRepositoryFactoryBean.setDatabaseType("mysql");
    jobRepositoryFactoryBean.setTransactionManager(transactionManager);
    jobRepositoryFactoryBean.setDataSource(dataSource);
    return jobRepositoryFactoryBean.getObject();
}

JobLauncher

写在MyBatchConfig类里

/**
 * jobLauncher定义:job的启动器,绑定相关的jobRepository
 * @param dataSource
 * @param transactionManager
 * @return
 * @throws Exception
 */
@Bean
public SimpleJobLauncher myJobLauncher(DataSource dataSource, PlatformTransactionManager transactionManager) throws Exception{
    SimpleJobLauncher jobLauncher = new SimpleJobLauncher();
    // 设置jobRepository
    jobLauncher.setJobRepository(myJobRepository(dataSource, transactionManager));
    return jobLauncher;
}

Job

写在MyBatchConfig类里

/**
 * 定义job
 * @param jobs
 * @param myStep
 * @return
 */
@Bean
public Job myJob(JobBuilderFactory jobs, Step myStep){
    return jobs.get("myJob")
            .incrementer(new RunIdIncrementer())
            .flow(myStep)
            .end()
            .listener(myJobListener())
            .build();
}

对于Job的运行,是可以配置监听器的

JobListener

写在MyBatchConfig类里

/**
 * 注册job监听器
 * @return
 */
@Bean
public MyJobListener myJobListener(){
    return new MyJobListener();
}

这是一个我们自己自定义的监听器,所以是单独创建的,

MyJobListener.java

/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :监听Job执行情况,实现JobExecutorListener,且在batch配置类里,Job的Bean上绑定该监听器
 **/
 
public class MyJobListener implements JobExecutionListener {
 
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyJobListener.class);
 
    @Override
    public void beforeJob(JobExecution jobExecution) {
        logger.info("job 开始, id={}",jobExecution.getJobId());
    }
 
    @Override
    public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
        logger.info("job 结束, id={}",jobExecution.getJobId());
    }
}

Step(ItemReader ItemProcessor ItemWriter)

step里面包含数据读取器,数据处理器,数据输出器三个小组件的的实现。

我们也是一个个拆解来进行编写。

文章前边说到,该篇实现的场景包含两种,一种是从csv文件读入大量数据进行处理,另一种是从数据库表读入大量数据进行处理。

从CSV文件读取数据

ItemReader

写在MyBatchConfig类里

/**
 * ItemReader定义:读取文件数据+entirty实体类映射
 * @return
 */
@Bean
public ItemReader<BlogInfo> reader(){
    // 使用FlatFileItemReader去读cvs文件,一行即一条数据
    FlatFileItemReader<BlogInfo> reader = new FlatFileItemReader<>();
    // 设置文件处在路径
    reader.setResource(new ClassPathResource("static/bloginfo.csv"));
    // entity与csv数据做映射
    reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<BlogInfo>() {
        {
            setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {
                {
                    setNames(new String[]{"blogAuthor","blogUrl","blogTitle","blogItem"});
                }
            });
            setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<BlogInfo>() {
                {
                    setTargetType(BlogInfo.class);
                }
            });
        }
    });
    return reader;
}

简单代码解析:

对于数据读取器 ItemReader ,我们给它安排了一个读取监听器,创建

MyReadListener.java

/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :
 **/
 
public class MyReadListener implements ItemReadListener<BlogInfo> {
 
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyReadListener.class);
 
    @Override
    public void beforeRead() {
    }
 
    @Override
    public void afterRead(BlogInfo item) {
    }
 
    @Override
    public void onReadError(Exception ex) {
        try {
            logger.info(format("%s%n", ex.getMessage()));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

ItemProcessor

写在MyBatchConfig类里

/**
 * 注册ItemProcessor: 处理数据+校验数据
 * @return
 */
@Bean
public ItemProcessor<BlogInfo, BlogInfo> processor(){
    MyItemProcessor myItemProcessor = new MyItemProcessor();
    // 设置校验器
    myItemProcessor.setValidator(myBeanValidator());
    return myItemProcessor;
}

数据处理器,是我们自定义的,里面主要是包含我们对数据处理的业务逻辑,并且我们设置了一些数据校验器,我们这里使用 JSR-303的Validator来作为校验器。

校验器

写在MyBatchConfig类里

/**
 * 注册校验器
 * @return
 */
@Bean
public MyBeanValidator myBeanValidator(){
    return new MyBeanValidator<BlogInfo>();
}

创建

MyItemProcessor.java

ps:里面我的数据处理逻辑是,获取出读取数据里面的每条数据的blogItem字段,如果是springboot,那就对title字段值进行替换。

其实也就是模拟一个简单地数据处理场景。

import com.example.batchdemo.pojo.BlogInfo;
import org.springframework.batch.item.validator.ValidatingItemProcessor;
import org.springframework.batch.item.validator.ValidationException;
 
/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :
 **/
public class MyItemProcessor extends ValidatingItemProcessor<BlogInfo> {
    @Override
    public BlogInfo process(BlogInfo item) throws ValidationException {
        /**
         * 需要执行super.process(item)才会调用自定义校验器
         */
        super.process(item);
        /**
         * 对数据进行简单的处理
         */
        if (item.getBlogItem().equals("springboot")) {
            item.setBlogTitle("springboot 系列还请看看我Jc");
        } else {
            item.setBlogTitle("未知系列");
        }
        return item;
    }
}

创建MyBeanValidator.java:

import org.springframework.batch.item.validator.ValidationException;
import org.springframework.batch.item.validator.Validator;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import javax.validation.ConstraintViolation;
import javax.validation.Validation;
import javax.validation.ValidatorFactory;
import java.util.Set;
 
/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :
 **/
public class MyBeanValidator<T> implements Validator<T>, InitializingBean {
 
    private javax.validation.Validator validator;
 
    @Override
    public void validate(T value) throws ValidationException {
        /**
         * 使用Validator的validate方法校验数据
         */
        Set<ConstraintViolation<T>> constraintViolations =
                validator.validate(value);
        if (constraintViolations.size() > 0) {
            StringBuilder message = new StringBuilder();
            for (ConstraintViolation<T> constraintViolation : constraintViolations) {
                message.append(constraintViolation.getMessage() + "\n");
            }
            throw new ValidationException(message.toString());
        }
    }
 
    /**
     * 使用JSR-303的Validator来校验我们的数据,在此进行JSR-303的Validator的初始化
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        ValidatorFactory validatorFactory =
                Validation.buildDefaultValidatorFactory();
        validator = validatorFactory.usingContext().getValidator();
    }
 
}

ps:其实该篇文章没有使用这个数据校验器,大家想使用的话,可以在实体类上添加一些校验器的注解@NotNull @Max @Email等等。我偏向于直接在处理器里面进行处理,想把关于数据处理的代码都写在一块。

ItemWriter

写在MyBatchConfig类里

/**
 * ItemWriter定义:指定datasource,设置批量插入sql语句,写入数据库
 * @param dataSource
 * @return
 */
@Bean
public ItemWriter<BlogInfo> writer(DataSource dataSource){
    // 使用jdbcBcatchItemWrite写数据到数据库中
    JdbcBatchItemWriter<BlogInfo> writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
    // 设置有参数的sql语句
    writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<BlogInfo>());
    String sql = "insert into bloginfo "+" (blogAuthor,blogUrl,blogTitle,blogItem) "
            +" values(:blogAuthor,:blogUrl,:blogTitle,:blogItem)";
    writer.setSql(sql);
    writer.setDataSource(dataSource);
    return writer;
}

简单代码解析:

同样 对于数据读取器 ItemWriter ,我们给它也安排了一个输出监听器,创建

MyWriteListener.java

import com.example.batchdemo.pojo.BlogInfo;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.batch.core.ItemWriteListener;
import java.util.List;
import static java.lang.String.format;
 
/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :
 **/
public class MyWriteListener implements ItemWriteListener<BlogInfo> {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyWriteListener.class);
 
    @Override
    public void beforeWrite(List<? extends BlogInfo> items) {
    }
 
    @Override
    public void afterWrite(List<? extends BlogInfo> items) {
    }
 
    @Override
    public void onWriteError(Exception exception, List<? extends BlogInfo> items) {
        try {
            logger.info(format("%s%n", exception.getMessage()));
            for (BlogInfo message : items) {
                logger.info(format("Failed writing BlogInfo : %s", message.toString()));
            }
 
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
    }
}
ItemReader

ItemProcessor

ItemWriter

,这三个小组件到这里,我们都实现了,那么接下来就是把这三个小组件跟我们的step去绑定起来。

写在MyBatchConfig类里

/**
 * step定义:
 * 包括
 * ItemReader 读取
 * ItemProcessor  处理
 * ItemWriter 输出
 * @param stepBuilderFactory
 * @param reader
 * @param writer
 * @param processor
 * @return
 */

@Bean
public Step myStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader<BlogInfo> reader,
                 ItemWriter<BlogInfo> writer, ItemProcessor<BlogInfo, BlogInfo> processor){
    return stepBuilderFactory
            .get("myStep")
            .<BlogInfo, BlogInfo>chunk(65000) // 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)
            .reader(reader).faultTolerant().retryLimit(3).retry(Exception.class).skip(Exception.class).skipLimit(2)
            .listener(new MyReadListener())
            .processor(processor)
            .writer(writer).faultTolerant().skip(Exception.class).skipLimit(2)
            .listener(new MyWriteListener())
            .build();
}

这个Step,稍作讲解。

前边提到了,spring batch框架,提供了事务的控制,重启,检测跳过等等机制。

那么,这些东西的实现,很多都在于这个step环节的设置。

首先看到我们代码出现的第一个设置,

chunk( 6500 ) 

,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。

没错,对于整个step环节,就是数据的读取,处理最后到输出。

这个chunk机制里,我们传入的 6500,也就是是告诉它,读取处理数据,累计达到 6500条进行一次批次处理,去执行写入操作。

这个传值,是根据具体业务而定,可以是500条一次,1000条一次,也可以是20条一次,50条一次。

通过一张简单的小图来帮助理解:

在我们大量数据处理,不管是读取或者说是写入,都肯定会涉及到一些未知或者已知因素导致某条数据失败了。

那么如果说咱们啥也不设置,失败一条数据,那么我们就当作整个失败了?。显然这个太不人性,所以spring batch 提供了 retry 和 skip 两个设置(其实还有restart) ,通过这两个设置来人性化地解决一些数据操作失败场景。

retryLimit(3).retry(Exception.class)  

没错,这个就是设置重试,当出现异常的时候,重试多少次。我们设置为3,也就是说当一条数据操作失败,那我们会对这条数据进行重试3次,还是失败就是 当做失败了, 那么我们如果有配置skip(推荐配置使用),那么这个数据失败记录就会留到给 skip 来处理。

skip(Exception.class).skipLimit(2)  

skip,跳过,也就是说我们如果设置3, 那么就是可以容忍 3条数据的失败。只有达到失败数据达到3次,我们才中断这个step。

对于失败的数据,我们做了相关的监听器以及异常信息记录,供与后续手动补救。

那么记下来我们开始去调用这个批处理job,我们通过接口去触发这个批处理事件,新建一个Controller,

TestController.java

/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :
 **/
@RestController
public class TestController {
    @Autowired
    SimpleJobLauncher jobLauncher;
 
    @Autowired
    Job myJob;
 
    @GetMapping("testJob")
    public  void testJob() throws JobParametersInvalidException, JobExecutionAlreadyRunningException, JobRestartException, JobInstanceAlreadyCompleteException {
     //    后置参数:使用JobParameters中绑定参数 addLong  addString 等方法
        JobParameters jobParameters = new JobParametersBuilder().toJobParameters();
        jobLauncher.run(myJob, jobParameters);
 
    }
}

对了,我准备了一个csv文件

bloginfo.csv

,里面大概8万多条数据,用来进行批处理测试:

这个文件的路径跟我们的数据读取器里面读取的路径要一直,

目前我们数据库是这个样子,

接下来我们把我们的项目启动起来,再看一眼数据库,生成了一些batch用来跟踪记录job的一些数据表:

我们来调用一下testJob接口,

然后看下数据库,可以看的数据全部都进行了相关的逻辑处理并插入到了数据库:

到这里,我们对Springboot 整合 spring batch 其实已经操作完毕了,也实现了从csv文件读取数据处理存储的业务场景。

从数据库读取数据

ps:前排提示使用druid有坑。后面会讲到。

那么接下来实现场景,从数据库表内读取数据进行处理输出到新的表里面。

那么基于我们上边的整合,我们已经实现了

JobRepository job的注册/存储器
JobLauncher job的执行器 
Job job任务,包含一个或多个Step
Step 包含(ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter) 
ItemReader 数据读取器 
ItemProcessor 数据处理器
ItemWriter 数据输出器
job 监听器
reader 监听器
writer 监听器
process 数据校验器

那么对于我们新写一个job完成 一个新的场景,我们需要全部重写么?

显然没必要,当然完全新写一套也是可以的。

那么该篇,对于一个新的也出场景,从csv文件读取数据转换到数据库表读取数据,我们重新新建的有:

  1. 数据读取器: 原先使用的是 FlatFileItemReader ,我们现在改为使用 MyBatisCursorItemReader
  2. 数据处理器: 新的场景,业务为了好扩展,所以我们处理器最好也新建一个
  3. 数据输出器: 新的场景,业务为了好扩展,所以我们数据输出器最好也新建一个
  4. step的绑定设置: 新的场景,业务为了好扩展,所以我们step最好也新建一个
  5. Job: 当然是要重新写一个了

其他我们照用原先的就行,JobRepository,JobLauncher以及各种监听器啥的,暂且不重新建了。

新建

MyItemProcessorNew.java

import org.springframework.batch.item.validator.ValidatingItemProcessor;
import org.springframework.batch.item.validator.ValidationException;
 
/**
 * @Author : JCccc
 * @Description :
 **/
public class MyItemProcessorNew extends ValidatingItemProcessor<BlogInfo> {
    @Override
    public BlogInfo process(BlogInfo item) throws ValidationException {
        /**
         * 需要执行super.process(item)才会调用自定义校验器
         */
        super.process(item);
        /**
         * 对数据进行简单的处理
         */
        Integer authorId= Integer.valueOf(item.getBlogAuthor());
        if (authorId<20000) {
            item.setBlogTitle("这是都是小于20000的数据");
        } else if (authorId>20000 && authorId<30000){
            item.setBlogTitle("这是都是小于30000但是大于20000的数据");
        }else {
            item.setBlogTitle("旧书不厌百回读");
        }
        return item;
    }
}

然后其他重新定义的小组件,写在MyBatchConfig类里:

/**
 * 定义job
 * @param jobs
 * @param stepNew
 * @return
 */
@Bean
public Job myJobNew(JobBuilderFactory jobs, Step stepNew){
    return jobs.get("myJobNew")
            .incrementer(new RunIdIncrementer())
            .flow(stepNew)
            .end()
            .listener(myJobListener())
            .build();

}

@Bean
public Step stepNew(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, MyBatisCursorItemReader<BlogInfo> itemReaderNew,
                    ItemWriter<BlogInfo> writerNew, ItemProcessor<BlogInfo, BlogInfo> processorNew){
    return stepBuilderFactory
            .get("stepNew")
            .<BlogInfo, BlogInfo>chunk(65000) // 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)
            .reader(itemReaderNew).faultTolerant().retryLimit(3).retry(Exception.class).skip(Exception.class).skipLimit(10)
            .listener(new MyReadListener())
            .processor(processorNew)
            .writer(writerNew).faultTolerant().skip(Exception.class).skipLimit(2)
            .listener(new MyWriteListener())
            .build();

}

@Bean
public ItemProcessor<BlogInfo, BlogInfo> processorNew(){
    MyItemProcessorNew csvItemProcessor = new MyItemProcessorNew();
    // 设置校验器
    csvItemProcessor.setValidator(myBeanValidator());
    return csvItemProcessor;
}

@Autowired
private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

@Bean
@StepScope
//Spring Batch提供了一个特殊的bean scope类(StepScope:作为一个自定义的Spring bean scope)。这个step scope的作用是连接batches的各个steps。这个机制允许配置在Spring的beans当steps开始时才实例化并且允许你为这个step指定配置和参数。
public MyBatisCursorItemReader<BlogInfo> itemReaderNew(@Value("#{jobParameters[authorId]}") String authorId) {

        System.out.println("开始查询数据库");

        MyBatisCursorItemReader<BlogInfo> reader = new MyBatisCursorItemReader<>();

        reader.setQueryId("com.example.batchdemo.mapper.BlogMapper.queryInfoById");

        reader.setSqlSessionFactory(sqlSessionFactory);
         Map<String , Object> map = new HashMap<>();

          map.put("authorId" , Integer.valueOf(authorId));
         reader.setParameterValues(map);
        return reader;
}

/**
 * ItemWriter定义:指定datasource,设置批量插入sql语句,写入数据库
 * @param dataSource
 * @return
 */
@Bean
public ItemWriter<BlogInfo> writerNew(DataSource dataSource){
    // 使用jdbcBcatchItemWrite写数据到数据库中
    JdbcBatchItemWriter<BlogInfo> writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
    // 设置有参数的sql语句
    writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<BlogInfo>());
    String sql = "insert into bloginfonew "+" (blogAuthor,blogUrl,blogTitle,blogItem) "
            +" values(:blogAuthor,:blogUrl,:blogTitle,:blogItem)";
    writer.setSql(sql);
    writer.setDataSource(dataSource);
    return writer;
}

代码需要注意的点

数据读取器

MyBatisCursorItemReader

对应的mapper方法:

数据处理器 MyItemProcessorNew:

数据输出器,新插入到别的数据库表去,特意这样为了测试:

当然我们的数据库为了测试这个场景,也是新建了一张表,bloginfonew 表。

接下来,我们新写一个接口来执行新的这个job:

@Autowired
SimpleJobLauncher jobLauncher;

@Autowired
Job myJobNew;

@GetMapping("testJobNew")
public  void testJobNew(@RequestParam("authorId") String authorId) throws JobParametersInvalidException, JobExecutionAlreadyRunningException, JobRestartException, JobInstanceAlreadyCompleteException {

    JobParameters jobParametersNew = new JobParametersBuilder().addLong("timeNew", System.currentTimeMillis())
            .addString("authorId",authorId)
            .toJobParameters();
    jobLauncher.run(myJobNew,jobParametersNew);

}

ok,我们来调用一些这个接口:

看下控制台:

没错,这就是失败的,原因是因为跟druid有关,报了一个数据库功能不支持。这是在数据读取的时候报的错。

我初步测试认为是

MyBatisCursorItemReader

,druid 数据库连接池不支持。

那么,我们只需要:

  1. 注释掉druid连接池 jar依赖

  1. yml里替换连接池配置

其实我们不配置其他连接池,springboot 2.X 版本已经为我们整合了默认的连接池 HikariCP 。

在Springboot2.X版本,数据库的连接池官方推荐使用HikariCP

如果不是为了druid的那些后台监控数据,sql分析等等,完全是优先使用HikariCP的。

官方的原话:

We preferHikariCPfor its performance and concurrency. If HikariCP is available, we always choose it.

翻译:

我们更喜欢hikaricpf的性能和并发性。如果有HikariCP,我们总是选择它。

所以我们就啥连接池也不配了,使用默认的HikariCP 连接池。

当然你想配,也是可以的:

所以我们剔除掉druid链接池后,我们再来调用一下新接口:

可以看到,从数据库获取数据并进行批次处理写入job是成功的:

新的表里面插入的数据都进行了自己写的逻辑处理:

好了,springboot 整合 spring batch 批处理框架, 就到此吧。

标签: spring batch java

本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_71777195/article/details/128111822
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