Spring Batch进阶之远程分区

简介

本文主要内容为spring batch的进阶内容，也就是spring batch的扩展（Multithreaded Step 多线程执行一个Step;Parallel Step 通过多线程并行执行多个Step;Remote Chunking 在远端节点上执行分布式Chunk作;Partitioning Step 对数据进行分区，并分开执行;）的 Partitioning Step。本文构建的实例可为主服务，从服务，主从混用等模式，可以大大提高spring batch在单机处理时的时效。

多线程执行单个step

 @Bean("step2")
    public Step step2(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, @Qualifier("listResourceEq") MultiResourceItemReader listResourceEq, ItemWriter writer,
                      ItemProcessor processor){
        return stepBuilderFactory
                .get(step1)
                .chunk(65000)//批处理每次提交65000条数据
                .reader(listResourceEq)//给step绑定reader
                .faultTolerant()
                .skip(NullPointerException.class)
                .skip(Exception.class)
                .skipLimit(10000)
                .processor(processor)//给step绑定processor
                .writer(writer)//给step绑定writer
                .taskExecutor(new SimpleAsyncTaskExecutor())//可以自定义线程池
                .throttleLimit(16)//限制线程数
                .build();
    }

多线程Step实现的是单个Step的多线程化。在多线程Step中，需要确保Reader、Processor和Writer是线程安全的，否则容易出现并发问题

并行执行多个step

    @Bean("importJob1")
    public Job importJob1(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, @Qualifier("step2") Step s1,@Qualifier("step3") Step s2){
        return jobBuilderFactory.get("importJob1")
                .incrementer(new RunIdIncrementer())
                .flow(s1)//为Job指定Step
                .next(s2)//指定多个，让他们并行
                .end()
                .listener(csvJobListener())//绑定监听器csvJobListener
                .build();

    }

并行执行多个step，该种模式提供的是多个Step的并行处理

本地分区

在Spring batch中，Partitioning意味着对 数据 进行分片，然后每片实现专门处理，假设单 线程 处理100个数据需要10分钟，但是 我们将100个数据分片成十块，每块单独处理：这样整个过程可能只需要1 分钟。从处理器的节点可以是远程 服务器 的服务，也可以是本地执行的线程。主处理器发送给从处理器的消息是不需要持久或实现 JMS 那种严格的保证消息传递的， Spring Batch 元数据 Job Repository会确保每个slave执行一次，每次Job执行只执行一次。

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class PartitionBatch {
    private String step1 ="THREE";
    @Bean
    public ThreadPoolTaskExecutor threadPoolExecutor(){
        ThreadPoolTaskExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        threadPoolExecutor.setMaxPoolSize(10);
        threadPoolExecutor.setCorePoolSize(10);
        return  threadPoolExecutor;
    }
    @Bean()
    @StepScope
    //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
    //注意需要设置Bean的scope属性为step，这是SpringBatch的一个后绑定技术，就是在生成Step的时候，才去创建bean，
    // 因为这个时候jobparameter才传过来。如果加载配置信息的时候就创建bean，这个时候jobparameter的值还没有产生，会抛出异常。
    public  FlatFileItemReader  reader( @Value("#{stepExecutionContext[filename]}") Resource resource)throws Exception {
        System.out.println("%%%%%%%%%"+resource);
        FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader<>();
        reader.setResource(resource);
        reader.setEncoding("GBK");
        reader.setLineMapper(new LineMapper() {
            @Override
            public User mapLine(String s, int i) throws Exception {
                System.out.println("读取"+s);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                if(s==null||"".equals(s)){
                    return new User();
                }
                List collect = Arrays.stream(s.split(" ")).filter(a -> !a.trim().equals("")).collect(Collectors.toList());
                String s1 =collect.size()>=1? collect.get(0):" ";
                String s2 =collect.size()>=2? collect.get(1):" ";
                String s3 =collect.size()>=3? collect.get(2):" ";
                User user =new User(){{
                    setName(s1);
                    setPassword(s2);
                    setEmail(s3);
                }};
                return user;
            }
        });
        return reader;
    }
    @Bean
    public ItemWriter writer(@Qualifier("dataSource") DataSource dataSource){
        JdbcBatchItemWriter writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
        //我们使用JDBC批处理的JdbcBatchItemWriter来写数据到数据库
        writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>());
        String sql = "insert into user2 "+" (gamename,name,email) "
                +" values(:name,:password,:email)";
        //在此设置要执行批处理的SQL语句
        writer.setSql(sql);
        writer.setDataSource(dataSource);

        return writer;
    }
    @Bean
    public JobRepository jobRepository(@Qualifier("dataSource") DataSource dataSource, PlatformTransactionManager transactionManager)throws Exception{
//以下方式JobRepositoryFactoryBean，将会把job的执行状态保存在数据库
/*        JobRepositoryFactoryBean jobRepositoryFactoryBean = new JobRepositoryFactoryBean();
        jobRepositoryFactoryBean.setDataSource(dataSource);
        jobRepositoryFactoryBean.setTransactionManager(transactionManager);
        jobRepositoryFactoryBean.setDatabaseType(DatabaseType.MYSQL.name());
        return jobRepositoryFactoryBean.getObject();*/
        //以下方式MapJobRepositoryFactoryBean将只会进行内存形式的保存
        MapJobRepositoryFactoryBean jobRepositoryFactoryBean =new MapJobRepositoryFactoryBean();
        jobRepositoryFactoryBean.setTransactionManager(transactionManager);
        return jobRepositoryFactoryBean.getObject();
    }
    @Bean
    public SimpleJobLauncher jobLauncher(JobRepository jobRepository, ThreadPoolTaskExecutor threadPoolExecutor)throws Exception{
        SimpleJobLauncher jobLauncher = new SimpleJobLauncher();
        jobLauncher.setJobRepository(jobRepository);
        // jobLauncher.setTaskExecutor(threadPoolExecutor );
        return jobLauncher;
    }
    @Bean
    public Job importJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory,@Qualifier("step3") Step s1){
        return jobBuilderFactory.get("importJob")
                .incrementer(new RunIdIncrementer())
                .start(s1)
                .listener(new CsvJobListener())
                //  .flow(s1)//为Job指定Step
                //   .end()
                //    .listener(csvJobListener())//绑定监听器csvJobListener
                .build();
    }
    @Bean("step1")
    public Step step1(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, FlatFileItemReader reader, ItemWriter writer,
                      ItemProcessor processor){
        return stepBuilderFactory
                .get(step1)
                .chunk(100000)//批处理每次提交65000条数据
                .reader(reader)//给step绑定reader
                //   .faultTolerant()
             /*   .skip(NullPointerException.class)
                .skipLimit(1000)*/
                .processor(processor)//给step绑定processor
                .writer(writer)//给step绑定writer
                .build();
    }
    @Bean
    public ItemProcessor processor(){
        //使用我们自定义的ItemProcessor的实现CsvItemProcessor

        return new MyPartionProcess();
    }
    @Bean("step3")
    public  Step step3(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, @Qualifier("partitionHandler") PartitionHandler partitionHandler,@Qualifier("step1") Step step1){
        List list =new ArrayList<>();
        for (int a =1;a<51;a++) {
            ClassPathResource classPathResource = new ClassPathResource("tianya_" + a + ".txt");
            if(classPathResource.exists()){
                list.add(classPathResource);
            }
        }
        int start=list.size();
        Object[] obj= list.toArray();
        Resource[] qiye=new Resource[start];
        for(int i=0;i

本地分区为两步，1. 数据分区（MultiResourcePartitioner） 2. 分区处理（PartitionHandler ），可以自己实现自己的分区逻辑，分区原理是一个master主 处理器 对应多个从slave处理器：将分区数据通过jms发送到远端就变成了远程分区

spring batch远程分区Step的原理

• master节点将数据根据相关逻辑（ID，hash），拆分成一段一段要处理的数据集，然后将数据集放到消息中间件中（ActiveMQ，RabbitMQ ），从节点监听到消息，获取消息，读取消息中的数据集处理并发回结果。如下图：
  
• Master节点数据分发

@Profile({"master", "mixed"})
    @Bean
    public Job job(@Qualifier("masterStep") Step masterStep) {
        return jobBuilderFactory.get("endOfDayjob")
                .start(masterStep)
                .incrementer(new BatchIncrementer())
                .listener(new JobListener())
                .build();
    }

    @Bean("masterStep")
    public Step masterStep(@Qualifier("slaveStep") Step slaveStep,
                           PartitionHandler partitionHandler,
                           DataSource dataSource) {
        return stepBuilderFactory.get("masterStep")
                .partitioner(slaveStep.getName(), new ColumnRangePartitioner(dataSource))
                .step(slaveStep)
                .partitionHandler(partitionHandler)
                .build();
    }

master节点关键部分是，他的Step需要设置从节点Step的Name，和一个数据分区器，数据分区器需要实现Partitioner接口， 它返回一个Map的数据结构，这个结构完整的描述了每个从节点需要处理的分区片段。ExecutionContext保存了从节点要处理的数据边界，当然，ExecutionContext里的参数是根据你的业务来的，我这里，已数据ID为边界划分了每个区。具体的Partitioner实现如下：

/**
 * Created by kl on 2018/3/1.
 * Content :根据数据ID分片
 */
public class ColumnRangePartitioner implements Partitioner {
    private JdbcOperations jdbcTemplate;
    ColumnRangePartitioner(DataSource dataSource){
        this.jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);
    }
    @Override
    public Map partition(int gridSize) {
        int min = jdbcTemplate.queryForObject("SELECT MIN(arcid) from  kl_article", Integer.class);
        int max = jdbcTemplate.queryForObject("SELECT MAX(arcid) from  kl_article", Integer.class);
        int targetSize = (max - min) / gridSize + 1;
        Map result = new HashMap();
        int number = 0;
        int start = min;
        int end = start + targetSize - 1;

        while (start <= max) {
            ExecutionContext value = new ExecutionContext();
            result.put("partition" + number, value);

            if (end >= max) {
                end = max;
            }
            value.putInt("minValue", start);
            value.putInt("maxValue", end);
            start += targetSize;
            end += targetSize;
            number++;
        }
        return result;
    }
}

• Integration配置
  spring batch Integration提供了远程分区通讯能力，Spring Integration拥有丰富的通道适配器（例如JMS和AMQP），基于ActiveMQ，RabbitMQ等中间件都可以实现远程分区处理。本文使用RabbitMQ来做为通讯的中间件。关于RabbitMQ的安装等不在本篇范围，下面代码描述了如何配置MQ连接，以及spring batch分区相关队列，消息适配器等。

@Configuration
//注入配置文件属性
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.rabbit")
public class IntegrationConfiguration {
    private String host;
    private Integer port=5672;
    private String username;
    private String password;
    private String virtualHost;
    private int connRecvThreads=5;
    private int channelCacheSize=10;
//配置连接的ActiveMQ服务器，采用连接池
    @Bean
    public ConnectionFactory connectionFactory() {
        CachingConnectionFactory connectionFactory = new CachingConnectionFactory(host, port);
        connectionFactory.setUsername(username);
        connectionFactory.setPassword(password);
        connectionFactory.setVirtualHost(virtualHost);
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(connRecvThreads);
        executor.initialize();
        connectionFactory.setExecutor(executor);
        connectionFactory.setPublisherConfirms(true);
        connectionFactory.setChannelCacheSize(channelCacheSize);
        return connectionFactory;
    }
//integrate用来发送和接收消息的，原生的jms使用复杂spring已经简化，这里设置了默认的信道，所以分片完成后会自动发送到DirectChannel信道中
    @Bean
    public MessagingTemplate messageTemplate() {
        MessagingTemplate messagingTemplate = new MessagingTemplate(outboundRequests());
        messagingTemplate.setReceiveTimeout(60000000l);
        return messagingTemplate;
    }
//integrate支持点对点，和发布订阅,此处采用点对点，发送消息的信道
    @Bean
    public DirectChannel outboundRequests() {
        return new DirectChannel();
    }

    // TODO: 2019/1/15 分区后的数据由PartitionHandler发送到信道里面，
//所有发送到outboundRequests的消息将会被此方法拦截，AMQP提供的AmqpTemplate接口定义了发送和接收消息的基本操作，扮演者关键的角色（此处会注入RabbitTemplate）
    //inboundRequests,进过此方法处理后将会发给QueueChannel
    @Bean
    @ServiceActivator(inputChannel = "outboundRequests")
//setExpectReply请求/回复,设置为true时将进行发送并会期待接受回复，setRoutingKey因为设置了接受回复，设置了partition.requests这里默认绑定到name为partition.requests的队列
    public AmqpOutboundEndpoint amqpOutboundEndpoint(AmqpTemplate template) {
        AmqpOutboundEndpoint endpoint = new AmqpOutboundEndpoint(template);
        endpoint.setExpectReply(true);
        endpoint.setOutputChannel(inboundRequests());
        endpoint.setRoutingKey("partition.requests");
        return endpoint;
    }
    /*

    channel只是用来与队列交互的一个东西，不能直接操作队列。

接收是在channel上订阅指定的队列消息
发送一般是通过channel带上routingKey发送到指定的exchange,exchange上根据routingKey绑定queue来决定发送到什么队列
不显式声明交换机时并且发送消息不指定交换机，则默认使用Direct，并且声明队列时，
不显式绑定队列与交换机，则队列以队列名为routing-key绑定到默认的direct交换机，发送消息不指定交换机时，则将消息发到默认的direct交换机

    * */

    @Bean
    public Queue requestQueue() {
        return new Queue("partition.requests", false);
    }
//QueueChannel，允许消息接收者轮询获得消息，用一个队列(queue)接收消息，队列的容量大小可配置
    @Bean
    public QueueChannel inboundRequests() {
        return new QueueChannel();
    }

    public String getHost() {
        return host;
    }

    public void setHost(String host) {
        this.host = host;
    }

    public Integer getPort() {
        return port;
    }

    public void setPort(Integer port) {
        this.port = port;
    }

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    public String getPassword() {
        return password;
    }

    public void setPassword(String password) {
        this.password = password;
    }

    public String getVirtualHost() {
        return virtualHost;
    }

    public void setVirtualHost(String virtualHost) {
        this.virtualHost = virtualHost;
    }

    public int getConnRecvThreads() {
        return connRecvThreads;
    }

    public void setConnRecvThreads(int connRecvThreads) {
        this.connRecvThreads = connRecvThreads;
    }

    public int getChannelCacheSize() {
        return channelCacheSize;
    }

    public void setChannelCacheSize(int channelCacheSize) {
        this.channelCacheSize = channelCacheSize;
    }
}

• 从节点接收分区信息并处理

@Bean
    @Profile({"slave","mixed"})
    @ServiceActivator(inputChannel = "inboundRequests", outputChannel = "outboundStaging")
    public StepExecutionRequestHandler stepExecutionRequestHandler() {
        StepExecutionRequestHandler stepExecutionRequestHandler = new StepExecutionRequestHandler();
        BeanFactoryStepLocator stepLocator = new BeanFactoryStepLocator();
        stepLocator.setBeanFactory(this.applicationContext);
        stepExecutionRequestHandler.setStepLocator(stepLocator);
        stepExecutionRequestHandler.setJobExplorer(this.jobExplorer);
        return stepExecutionRequestHandler;
    }
    @Bean("slaveStep")
    public Step slaveStep(MyProcessorItem processorItem,
                          JpaPagingItemReader reader) {
        CompositeItemProcessor itemProcessor = new CompositeItemProcessor();
        List processorList = new ArrayList<>();
        processorList.add(processorItem);
        itemProcessor.setDelegates(processorList);
        return stepBuilderFactory.get("slaveStep")
                .chunk(1000)//事务提交批次
                .reader(reader)
                .processor(itemProcessor)
                .writer(new PrintWriterItem())
                .build();
    }

从节点最关键的地方在于StepExecutionRequestHandler，他会接收MQ消息中间件中的消息，并从分区信息中获取到需要处理的数据边界，如下ItemReader

@Bean(destroyMethod = "")
    @StepScope
    public JpaPagingItemReader
 jpaPagingItemReader(
            @Value("#{stepExecutionContext['minValue']}") Long minValue,
            @Value("#{stepExecutionContext['maxValue']}") Long maxValue) {
        System.err.println("接收到分片参数["+minValue+"->"+maxValue+"]");
        JpaPagingItemReader
 reader = new JpaPagingItemReader<>();
        JpaNativeQueryProvider queryProvider = new JpaNativeQueryProvider<>();
        String sql = "select * from kl_article where  arcid >= :minValue and arcid <= :maxValue";
        queryProvider.setSqlQuery(sql);
        queryProvider.setEntityClass(Article.class);
        reader.setQueryProvider(queryProvider);
        Map queryParames= new HashMap();
        queryParames.put("minValue",minValue);
        queryParames.put("maxValue",maxValue);
        reader.setParameterValues(queryParames);
        reader.setEntityManagerFactory(entityManagerFactory);
        return  reader;
    }

中的minValuemin，maxValue，正是前文中Master节点分区中设置的值

总结：如上，已经完成了整个spring batch 远程分区处理的实例，需要注意的是，一个实例，即可主可从可主从，是有spring profile来控制的，细心的人可能会发现@Profile({“master”, “mixed”})等注解，所以如果你在测试的时候，别忘了在spring boot中配置好spring.profiles.active=slave等

参考：参考一
参考二
源码远程分区下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/13kgxnLmzxaZo-1AEJhdgVg
提取码：143v
本地分区
链接：https://pan.baidu.com/s/1vDfY0Iep-H_8ANk3lV7FfA
提取码：sg9e