Spring Batch 批处理框架介绍

前言

在http://www.importnew.com/26177.html

大型的企业应用中，或多或少都会存在大量的任务需要处理，如邮件批量通知所有将要过期的会员等等。而在批量处理任务的过程中，又需要注意很多细节，如任务异常、性能瓶颈等等。那么，使用一款优秀的框架总比我们自己重复地造轮子要好得多一些。

我所在的物联网云平台部门就有这么一个需求，需要实现批量下发命令给百万设备。为了防止枯燥乏味，下面就让我们先通过Spring Batch框架简单地实现一下这个功能，再来详细地介绍这款框架！

小试牛刀

Demo代码：https://github.com/wudashan/spring-batch-demo.git

引入依赖

首先我们需要引入对Spring Batch的依赖，在pom.xml文件加入下面的代码：

    org.springframework.batch
    spring-batch-core
    3.0 . 8 .RELEASE

装载Bean

其次，我们需要在resources目录下，创建applicationContext.xml文件，用于自动注入我们需要的类：

"http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi= "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="

http: //www.springframework.org/schema/beans


http: //www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">


    "transactionManager" class = "org.springframework.batch.support.transaction.ResourcelessTransactionManager" />


    "jobRepository" class = "org.springframework.batch.core.repository.support.MapJobRepositoryFactoryBean" >
        "transactionManager" ref= "transactionManager" />



    "jobLauncher" class = "org.springframework.batch.core.launch.support.SimpleJobLauncher" >
        "jobRepository" ref= "jobRepository" />

有了上面声明的transactionManager、jobRepository、jobLauncher，我们就可以执行批量任务啦！不过，我们还需要创建一个任务。在Spring Batch框架中，一个任务Job由一个或者多个步骤Step，而步骤又由读操作Reader、处理操作Processor、写操作Writer组成，下面我们分别创建它们。

创建Reader

既然是读操作，那么肯定要有能读的数据源，方便起见，我们直接在resources目录下创建一个batch-data.csv文件，内容如下：

1 ,PENDING
2 ,PENDING
3 ,PENDING
4 ,PENDING
5 ,PENDING
6 ,PENDING
7 ,PENDING
8 ,PENDING
9 ,PENDING
10 ,PENDING

非常简单，其中第一列代表着命令的id，第二列代表着命令的当前状态。也就是说，现在有10条缓存的命令，需要下发给设备。

读操作需要实现ItemReader接口，框架提供了一个现成的实现类FlatFileItemReader。使用该类需要设置Resource和LineMapper。Resource代表着数据源，即我们的batch-data.csv文件；LineMapper则表示如何将文件的每行数据转成对应的DTO对象。

创建DTO对象

由于我们的数据源是命令数据，所以我们需要创建一个DeviceCommand.java文件，代码如下：

public class DeviceCommand {

    private String id;

    private String status;

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this .id = id;
    }

    public String getStatus() {
        return status;
    }

    public void setStatus(String status) {
        this .status = status;
    }
}

自定义LineMapper

我们需要自己实现一个LineMapper实现类，用于将batch-data.csv文件的每行数据，转成程序方便处理的DeviceCommand对象。

public class HelloLineMapper implements LineMapper {

    @Override
    public DeviceCommand mapLine(String line, int lineNumber) throws Exception {

        // 逗号分割每一行数据
        String[] args = line.split( "," );

        // 创建DeviceCommand对象
        DeviceCommand deviceCommand = new DeviceCommand();

        // 设置id值到对象中
        deviceCommand.setId(args[ 0 ]);

        // 设置status值到对象中
        deviceCommand.setStatus(args[ 1 ]);

        // 返回对象
        return deviceCommand;

    }

}

创建Processor

读完数据后，我们就需要处理数据了。既然我们前面从文件里读取了待下发的命令，那么在这里下发命令给设备是最好的时机。处理操作需要实现ItemProcessor接口，我们自己实现一个HelloItemProcessor.java即可，代码如下：

public class HelloItemProcessor implements ItemProcessor {

    @Override
    public DeviceCommand process(DeviceCommand deviceCommand) throws Exception {

        // 模拟下发命令给设备
        System.out.println( "send command to device, id=" + deviceCommand.getId());

        // 更新命令状态
        deviceCommand.setStatus( "SENT" );

        // 返回命令对象
        return deviceCommand;

    }

}

创建Writer

处理完数据后，我们需要更新命令状态到文件里，用于记录我们已经下发。与读文件类似，我们需要实现ItemWriter接口，框架也提供了一个现成的实现类FlatFileItemWriter。使用该类需要设置Resource和LineAggregator。Resource代表着数据源，即我们的batch-data.csv文件；LineAggregator则表示如何将DTO对象转成字符串保存到文件的每行。

自定义LineAggregator

我们需要自己实现一个LineAggregator实现类，用于将DeviceCommand对象转成字符串，保存到batch-data.csv文件。

public class HelloLineAggregator implements LineAggregator {

    @Override
    public String aggregate(DeviceCommand deviceCommand) {

        StringBuffer sb = new StringBuffer();
        sb.append(deviceCommand.getId());
        sb.append( "," );
        sb.append(deviceCommand.getStatus());
        return sb.toString();

    }
}

主程序

那么，完事具备，只欠东风！接下面我们在主程序Main.java里实现我们的批量命令下发功能！代码如下：

public class Main {


    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 加载上下文
        String[] configLocations = { "applicationContext.xml" };
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext(configLocations);

        // 获取任务启动器
        JobLauncher jobLauncher = applicationContext.getBean(JobLauncher. class );
        JobRepository jobRepository = applicationContext.getBean(JobRepository. class );
        PlatformTransactionManager transactionManager = applicationContext.getBean(PlatformTransactionManager. class );

        // 创建reader
        FlatFileItemReader flatFileItemReader = new FlatFileItemReader<>();
        flatFileItemReader.setResource( new FileSystemResource( "src/main/resources/batch-data.csv" ));
        flatFileItemReader.setLineMapper( new HelloLineMapper());

        // 创建processor
        HelloItemProcessor helloItemProcessor = new HelloItemProcessor();

        // 创建writer
        FlatFileItemWriter flatFileItemWriter = new FlatFileItemWriter<>();
        flatFileItemWriter.setResource( new FileSystemResource( "src/main/resources/batch-data.csv" ));
        flatFileItemWriter.setLineAggregator( new HelloLineAggregator());

        // 创建Step
        StepBuilderFactory stepBuilderFactory = new StepBuilderFactory(jobRepository, transactionManager);
        Step step = stepBuilderFactory.get( "step" )
                                      .chunk( 1 )
                                      .reader(flatFileItemReader)       // 读操作
                                      .processor(helloItemProcessor)    // 处理操作
                                      .writer(flatFileItemWriter)       // 写操作
                                      .build();

        // 创建Job
        JobBuilderFactory jobBuilderFactory = new JobBuilderFactory(jobRepository);
        Job job = jobBuilderFactory.get( "job" )
                                   .start(step)
                                   .build();

        // 启动任务
        jobLauncher.run(job, new JobParameters());

    }

}

执行main方法之后，屏幕将会输出下面信息：

send command to device, id= 1
send command to device, id= 2
send command to device, id= 3
send command to device, id= 4
send command to device, id= 5
send command to device, id= 6
send command to device, id= 7
send command to device, id= 8
send command to device, id= 9
send command to device, id= 10

再查看batch-data.csv文件，将会发现命令状态全部更新为SENT：

1 ,SENT
2 ,SENT
3 ,SENT
4 ,SENT
5 ,SENT
6 ,SENT
7 ,SENT
8 ,SENT
9 ,SENT
10 ,SENT

至此，我们的批量命令下发全部成功！可以发现，使用Spring Batch框架来实现批处理非常的轻量，当然这只是它所有功能里的冰山一角。

正式介绍

Spring Batch在官网是这样一句话介绍自己的：A lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.（一款轻量的、全面的批处理框架，用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。）

框架主要有以下功能：

• Transaction management（事务管理）
• Chunk based processing（基于块的处理）
• Declarative I/O（声明式的输入输出）
• Start/Stop/Restart（启动/停止/再启动）
• Retry/Skip（重试/跳过）

如果你的批处理程序需要使用上面的功能，那就大胆地使用它吧！

框架全貌

框架一共有4个主要角色：JobLauncher是任务启动器，通过它来启动任务，可以看做是程序的入口。Job代表着一个具体的任务。Step代表着一个具体的步骤，一个Job可以包含多个Step（想象把大象放进冰箱这个任务需要多少个步骤你就明白了）。JobRepository是存储数据的地方，可以看做是一个数据库的接口，在任务执行的时候需要通过它来记录任务状态等等信息。

JobLauncher

JobLauncher是任务启动器，该接口只有一个run方法：

public interface JobLauncher {

    public JobExecution run(Job job, JobParameters jobParameters) throws JobExecutionAlreadyRunningException, JobRestartException, JobInstanceAlreadyCompleteException, JobParametersInvalidException;

}

除了传入Job对象之外，还需要传入JobParameters对象，后续讲到Job再解释为什么要多传一个JobParameters。通过JobLauncher可以在Java程序中调用批处理任务，也可以通过命令行或者其他框架（如定时调度框架Quartz、Web后台框架Spring MVC）中调用批处理任务。Spring Batch框架提供了一个JobLauncher的实现类SimpleJobLauncher。

Job

Job代表着一个任务，一个Job与一个或者多个JobInstance相关联，而一个JobInstance又与一个或者多个JobExecution相关联：

考虑到任务可能不是只执行一次就再也不执行了，更多的情况可能是定时任务，如每天执行一次，每个星期执行一次等等，那么为了区分每次执行的任务，框架使用了JobInstance。如上图所示，Job是一个EndOfDay（每天最后时刻执行的任务），那么其中一个JobInstance就代表着2007年5月5日那天执行的任务实例。框架通过在执行JobLauncher.run(Job, JobParameters)方法时传入的JobParameters来区分是哪一天的任务。

由于2007年5月5日那天执行的任务可能不会一次就执行完成，比如中途被停止，或者出现异常导致中断，需要多执行几次才能完成，所以框架使用了JobExecution来表示每次执行的任务。

Step

一个Job任务可以分为几个Step步骤，与JobExection相同，每次执行Step的时候使用StepExecution来表示执行的步骤。每一个Step还包含着一个ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter，下面分别介绍这三者。

ItemReader

ItemReader代表着读操作，其接口如下：

public interface ItemReader {

    T read() throws Exception, UnexpectedInputException, ParseException, NonTransientResourceException;

}

框架已经提供了多种ItemReader接口的实现类，包括对文本文件、XML文件、数据库、JMS消息等读的处理，当然我们也可以自己实现该接口。

ItemProcessor

ItemReader代表着处理操作，其接口如下：

public interface ItemProcessor {

    O process(I item) throws Exception;

}

process方法的形参传入I类型的对象，通过处理后返回O型的对象。开发者可以实现自己的业务代码来对数据进行处理。

ItemWriter

ItemReader代表着写操作，其接口如下：

public interface ItemWriter {

    void write(List extends T> items) throws Exception;

}

框架已经提供了多种ItemWriter接口的实现类，包括对文本文件、XML文件、数据库、JMS消息等写的处理，当然我们也可以自己实现该接口。

JobRepository

JobRepository用于存储任务执行的状态信息，比如什么时间点执行了什么任务、任务执行结果如何等等。框架提供了2种实现，一种是通过Map形式保存在内存中，当Java程序重启后任务信息也就丢失了，并且在分布式下无法获取其他节点的任务执行情况；另一种是保存在数据库中，并且将数据保存在下面6张表里：

• BATCH_JOB_INSTANCE
• BATCH_JOB_EXECUTION_PARAMS
• BATCH_JOB_EXECUTION
• BATCH_STEP_EXECUTION
• BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT
• BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT

Spring Batch框架的JobRepository支持主流的数据库：DB2、Derby、H2、HSQLDB、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer、Sybase。可爱的是，我司的Gauss数据库也是支持的，只不过需要稍加配置。

总结

本篇博客先通过一个批量下发命令的Demo教大家如何快速入门，再对框架进行一个从整体到部分的介绍，让大家有一个基础的认识。由于篇幅和能力有限，关于Spring Batch框架的内部实现细节和高级特性无法面面俱到，感兴趣的小伙伴可以阅读源码或者查阅官网文档和书籍（“参考阅读”章节已提供）。

牛顿曾经说过，如果我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。是啊，借鉴优秀的开源框架，取其精华去其糟粕，比起闭门造重复的轮子，是会看得更远，更加成功一些！