目录一、Spring Batch的概念知识1.1、分层架构1.2、关键概念1.2.1、JobRepository1.2.2、任务启动器JobLauncher1.2.3、任务Job1.2.4、步骤Step1.2.5、输入——处理——输出二、代码实例2.1、基本框架2.2、输入——处理——输出2.2.1、读取ItemReader2.2.2、处理ItemProcessor2.2.3、输出ItremWriter2.3、Step2.4、Job2.5、运行三、监听Listener
一、Spring Batch的概念知识
1.1、分层架构
Spring Batch的分层架构图如下：
可以看到它分为三层，分别是：
Application应用层：包含了所有任务batch jobs和开发人员自定义的代码，主要是根据项目需要开发的业务流程等。 Batch Core核心层：包含启动和管理任务的运行环境类，如JobLauncher等。 Batch Infrastructure基础层：上面两层是建立在基础层之上的，包含基础的读入reader和写出writer、重试框架等。
1.2、关键概念
理解下图所涉及的概念至关重要，不然很难进行后续开发和问题分析。
1.2.1、JobRepository
专门负责与数据库打交道，对整个批处理的新增、更新、执行进行记录。所以Spring Batch是需要依赖数据库来管理的。
1.2.2、任务启动器JobLauncher
负责启动任务Job。
1.2.3、任务Job
Job是封装整个批处理过程的单位，跑一个批处理任务，就是跑一个Job所定义的内容。
上图介绍了Job的一些相关概念：
Job：封装处理实体，定义过程逻辑。 JobInstance：Job的运行实例，不同的实例，参数不同，所以定义好一个Job后可以通过不同参数运行多次。 JobParameters：与JobInstance相关联的参数。 JobExecution：代表Job的一次实际执行，可能成功、可能失败。
所以，开发人员要做的事情，就是定义Job。
1.2.4、步骤Step
Step是对Job某个过程的封装，一个Job可以包含一个或多个Step，一步步的Step按特定逻辑执行，才代表Job执行完成。
通过定义Step来组装Job可以更灵活地实现复杂的业务逻辑。
1.2.5、输入——处理——输出
所以，定义一个Job关键是定义好一个或多个Step，然后把它们组装好即可。而定义Step有多种方法，但有一种常用的模型就是输入——处理——输出，即Item Reader、Item Processor和Item Writer。比如通过Item Reader从文件输入数据，然后通过Item Processor进行业务处理和数据转换，最后通过Item Writer写到数据库中去。
Spring Batch为我们提供了许多开箱即用的Reader和Writer，非常方便。
二、代码实例
理解了基本概念后，就直接通过代码来感受一下吧。整个项目的功能是从多个csv文件中读数据，处理后输出到一个csv文件。
2.1、基本框架
添加依赖：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId></dependency><dependency> <groupId>com.h2database</groupId> <artifactId>h2</artifactId> <scope>runtime</scope></dependency>
需要添加Spring Batch的依赖，同时使用H2作为内存数据库比较方便，实际生产肯定是要使用外部的数据库，如Oracle、PostgreSQL。
入口主类：
@SpringBootApplication@EnableBatchProcessingpublic class PkslowBatchJobMain { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(PkslowBatchJobMain.class, args); }}
也很简单，只是在Springboot的基础上添加注解@EnableBatchProcessing。
领域实体类Employee：
package com.pkslow.batch.entity;public class Employee { String id; String firstName; String lastName;}
对应的csv文件内容如下：
id,firstName,lastName
1,Lokesh,Gupta
2,Amit,Mishra
3,Pankaj,Kumar
4,David,Miller
2.2、输入——处理——输出
2.2.1、读取ItemReader
因为有多个输入文件，所以定义如下：
@Value("input/inputData*.csv")private Resource[] inputResources;@Beanpublic MultiResourceItemReader<Employee> multiResourceItemReader(){ MultiResourceItemReader<Employee> resourceItemReader = new MultiResourceItemReader<Employee>(); resourceItemReader.setResources(inputResources); resourceItemReader.setDelegate(reader()); return resourceItemReader;}@Beanpublic FlatFileItemReader<Employee> reader(){ FlatFileItemReader<Employee> reader = new FlatFileItemReader<Employee>(); //跳过csv文件第一行，为表头 reader.setLinesToSkip(1); reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() { { setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() { { //字段名 setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" }); } }); setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Employee>() { { //转换化后的目标类 setTargetType(Employee.class); } }); } }); return reader;}
这里使用了FlatFileItemReader，方便我们从文件读取数据。
2.2.2、处理ItemProcessor
为了简单演示，处理很简单，就是把最后一列转为大写：
public ItemProcessor<Employee, Employee> itemProcessor() { return employee -> { employee.setLastName(employee.getLastName().toUpperCase()); return employee; };}
2.2.3、输出ItremWriter
比较简单，代码及注释如下：
private Resource outputResource = new FileSystemResource("output/outputData.csv");@Beanpublic FlatFileItemWriter<Employee> writer(){ FlatFileItemWriter<Employee> writer = new FlatFileItemWriter<>(); writer.setResource(outputResource); //是否为追加模式 writer.setAppendAllowed(true); writer.setLineAggregator(new DelimitedLineAggregator<Employee>() { { //设置分割符 setDelimiter(","); setFieldExtractor(new BeanWrapperFieldExtractor<Employee>() { { //设置字段 setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" }); } }); } }); return writer;}
2.3、Step
有了Reader-Processor-Writer后，就可以定义Step了：
@Beanpublic Step csvStep() { return stepBuilderFactory.get("csvStep").<Employee, Employee>chunk(5) .reader(multiResourceItemReader()) .processor(itemProcessor()) .writer(writer()) .build();}
这里有一个chunk的设置，值为5，意思是5条记录后再提交输出，可以根据自己需求定义。
2.4、Job
完成了Step的编码，定义Job就容易了：
@Beanpublic Job pkslowCsvJob() { return jobBuilderFactory .get("pkslowCsvJob") .incrementer(new RunIdIncrementer()) .start(csvStep()) .build();}
2.5、运行
完成以上编码后，执行程序，结果如下：
成功读取数据，并将最后字段转为大写，并输出到outputData.csv文件。
三、监听Listener
可以通过Listener接口对特定事件进行监听，以实现更多业务功能。比如如果处理失败，就记录一条失败日志；处理完成，就通知下游拿数据等。
我们分别对Read、Process和Write事件进行监听，对应分别要实现ItemReadListener接口、ItemProcessListener接口和ItemWriteListener接口。因为代码比较简单，就是打印一下日志，这里只贴出ItemWriteListener的实现代码：
public class PkslowWriteListener implements ItemWriteListener<Employee> { private static final Log logger = LogFactory.getLog(PkslowWriteListener.class); @Override public void beforeWrite(List<? extends Employee> list) { logger.info("beforeWrite: " + list); } @Override public void afterWrite(List<? extends Employee> list) { logger.info("afterWrite: " + list); } @Override public void onWriteError(Exception e, List<? extends Employee> list) { logger.info("onWriteError: " + list); }}
把实现的监听器listener整合到Step中去：
@Beanpublic Step csvStep() { return stepBuilderFactory.get("csvStep").<Employee, Employee>chunk(5) .reader(multiResourceItemReader()) .listener(new PkslowReadListener()) .processor(itemProcessor()) .listener(new PkslowProcessListener()) .writer(writer()) .listener(new PkslowWriteListener()) .build();}
执行后看一下日志：
这里就能明显看到之前设置的chunk的作用了。Writer每次是处理5条记录，如果一条输出一次，会对IO造成压力。
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