SpringBoot~SpringBatch 使用
什么是Spring Batch
Spring Batch 是一个轻量级的、完善的批处理框架,旨在帮助企业建立健壮、高效的批处理应用。Spring Batch是Spring的一个子项目,使用Java语言并基于Spring框架为基础开发,使的已经使用 Spring 框架的开发者或者企业更容易访问和利用企业服务。
Spring Batch 提供了大量可重用的组件,包括了日志、追踪、事务、任务作业统计、任务重启、跳过、重复、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,比如分区功能、远程功能。总之,通过 Spring Batch 能够支持简单的、复杂的和大数据量的批处理作业。
Spring Batch 使用
- 我们首先配置Spring Batch 在Spring Boot 中的使用,数据库用的是mysql，pom文件如下，因为Spring Boot 中的Spring Batch 包含 hsqsldb 所以我们将其去除
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-batchartifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.hsqldbgroupId>
<artifactId>hsqldbartifactId>
exclusion>
exclusions>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbcartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.hibernategroupId>
<artifactId>hibernate-validatorartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>mysqlgroupId>
<artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
<version>5.1.21version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
<scope>testscope>
dependency>- 配置好我们需要的实体类。页面就不展示了。
- 如果有数据校验添加的话那么我们需要配置自定义的检验器。若果没有课略过该步骤
public class CsvBeanValidator<T> implements Validator<T>,InitializingBean {
private javax.validation.Validator validator;
@Override
public void validate(T value) throws ValidationException {
Set> constraintViolations=validator.validate(value);
if(constraintViolations.size()>0){
StringBuilder message=new StringBuilder();
for(ConstraintViolation constraintViolation:constraintViolations){
message.append(constraintViolation.getMessage() +"\n");
}
throw new ValidationException(message.toString());
}
}
//在这里我们使用的是JSR-303校验数据，在此进行初始化
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
ValidatorFactory validatorFactory= Validation.buildDefaultValidatorFactory();
validator=validatorFactory.usingContext().getValidator();
}
}
public class CsvItemProcessor extends ValidatingItemProcessor<Person> {
@Override
public Person process(Person item) throws ValidationException {
super.process(item); // 在这里启动 然后才会调用我们自定义的校验器，否则不能通过 。
if (item.getNation().equals("汉族")){
item.setName("01");
}else{
item.setNation("02");
}
return item;
}
}
- 进行job任务监听 自定义类实现JobExecutionListener 即可
long startTime;
long endTime;
@Override
public void beforeJob(JobExecution jobExecution) {
startTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("任务处理开始");
}
@Override
public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时多长时间:" + (endTime - startTime) + "ms");
System.out.println("任务处理结束");
}
- 进行Spring Batch 的注入 方法有xml文件注入bean ，在这里选择java注入
@Configuration
@EnableBatchProcessing //开启批处理
public class CsvBatchConfig {
/**1 首先我们通过 FlatFileItemReader 读取我们需要的文件 通过setResource来实现
* 2 设置map 在这里通过先设置解析器 setLineTokenizer 来解析我们csv文件中的数 据
* 3 setFieldSetMapper 将我们需要的数据转化为我们的实体对象 存储
* 4 如果想 跳过前面的几行 需要使用setLinesToSkip就可以实现
*/
@Bean
public ItemReader reader() throws Exception {
FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader(); //1
reader.setResource(new ClassPathResource("people.csv")); //2
reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() {{ //3
setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
setNames(new String[] { "name","age", "nation" ,"address"});
}});
setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper() {{
setTargetType(Person.class);
}});
}});
reader.setLinesToSkip(3);
return reader;
}
@Bean
public ItemProcessor processor() {
CsvItemProcessor processor = new CsvItemProcessor(); //1
processor.setValidator(csvBeanValidator()); //2
return processor;
}
/**
*写入数据到数据库中
* 1执行的sql 语句 2 设置数据源
*/
@Bean
public ItemWriter writer(DataSource dataSource) {//1
JdbcBatchItemWriter writer = new JdbcBatchItemWriter(); //2
writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider());
String sql = "insert into person " + "(id,name,age,nation,address) "
+ "values(hibernate_sequence.nextval, :name, :age, :nation,:address)";
writer.setSql(sql); //3
writer.setDataSource(dataSource);
return writer;
}
// 作业的仓库 就是设置数据源
@Bean
public JobRepository jobRepository(DataSource dataSource, PlatformTransactionManager transactionManager)
throws Exception {
JobRepositoryFactoryBean jobRepositoryFactoryBean = new JobRepositoryFactoryBean();
jobRepositoryFactoryBean.setDataSource(dataSource);
jobRepositoryFactoryBean.setTransactionManager(transactionManager);
jobRepositoryFactoryBean.setDatabaseType("mysql");
return jobRepositoryFactoryBean.getObject();
}
//调度器 使用它来执行 我们的批处理
@Bean
public SimpleJobLauncher jobLauncher(DataSource dataSource, PlatformTransactionManager transactionManager)
throws Exception {
SimpleJobLauncher jobLauncher = new SimpleJobLauncher();
jobLauncher.setJobRepository(jobRepository(dataSource, transactionManager));
return jobLauncher;
}
//将监听器加入到job中
@Bean
public Job importJob(JobBuilderFactory jobs, Step s1) {
return jobs.get("importJob")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.flow(s1) //1
.end()
.listener(csvJobListener()) //2
.build();
}
//步骤绑定 reader 与writer 一次性处理65000条记录
@Bean
public Step step1(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader reader, ItemWriter writer,
ItemProcessor processor) {
return stepBuilderFactory
.get("step1")
.chunk(65000) //1
.reader(reader) //2
.processor(processor) //3
.writer(writer) //4
.build();
}
@Bean
public CsvJobListener csvJobListener() {
return new CsvJobListener();
}
@Bean
public Validator csvBeanValidator() {
return new CsvBeanValidator();
}
}
- 在配置文件中 启动自动执行批处理
spring.batch.job.names = job1,job2 #启动时要执行的Job，默认执行全部Job
spring.batch.job.enabled=true #是否自动执行定义的Job，默认是
spring.batch.initializer.enabled=true #是否初始化Spring Batch的数据库，默认为是
spring.batch.schema=
spring.batch.table-prefix= #设置SpringBatch的数据库表的前缀项目汇总
从 项目中我们可以看到 总的步骤就是 首先读取我们需要实现的文件进行解析，然后转换成需要的实体类并且绑定到reader中，二 实现我们需要的writer 并且帮到到数据库上，三实现job监听器将其绑定到步骤中 。最后开启批处理 自动执行入库即可 。这个简单步骤主要是配置中用到的 理解流程 自己也可以方便实现 批处理的流程