在大型企業(yè)中，由于業(yè)務(wù)復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)格式不同、數(shù)據(jù)交互格式繁雜，并非所有的操作都能通過交互界面進(jìn)行處理。而有一些操作需要定期讀取大批量的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行一系列的后續(xù)處理。這樣的過程就是“批處理”。

目前創(chuàng)新互聯(lián)已為超過千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)站空間、網(wǎng)站托管、服務(wù)器托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、龍華網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

批處理應(yīng)用通常有以下特點(diǎn)：

1. 數(shù)據(jù)量大，從數(shù)萬到數(shù)百萬甚至上億不等；
2. 整個(gè)過程全部自動(dòng)化，并預(yù)留一定接口進(jìn)行自定義配置；
3. 這樣的應(yīng)用通常是周期性運(yùn)行，比如按日、周、月運(yùn)行；
4. 對數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性要求高，并且需要容錯(cuò)機(jī)制、回滾機(jī)制、完善的日志監(jiān)控等。

什么是Spring batch

Spring batch是一個(gè)輕量級的全面的批處理框架，它專為大型企業(yè)而設(shè)計(jì)，幫助開發(fā)健壯的批處理應(yīng)用。Spring batch為處理大批量數(shù)據(jù)提供了很多必要的可重用的功能，比如日志追蹤、事務(wù)管理、job執(zhí)行統(tǒng)計(jì)、重啟job和資源管理等。同時(shí)它也提供了優(yōu)化和分片技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)高性能的批處理任務(wù)。

它的核心功能包括：

1. 事務(wù)管理
2. 基于塊的處理過程
3. 聲明式的輸入/輸出操作
4. 啟動(dòng)、終止、重啟任務(wù)
5. 重試/跳過任務(wù)
6. 基于Web的管理員接口

筆者所在的部門屬于國外某大型金融公司的CRM部門，在日常工作中我們經(jīng)常需要開發(fā)一些批處理應(yīng)用，對Spring Batch有著豐富的使用經(jīng)驗(yàn)。近段時(shí)間筆者特意總結(jié)了這些經(jīng)驗(yàn)。

使用Spring Batch 3.0以及Spring Boot

在使用Spring Batch時(shí)推薦使用最新的Spring Batch 3.0版本。相比Spring Batch3.2，它做了以下方面的提升：

1. 支持JSR-352標(biāo)準(zhǔn)
2. 支持Spring4以及Java8
3. 增強(qiáng)了Spring Batch Integration的功能
4. 支持JobScope
5. 支持SQLite

支持Spring4和Java8是一個(gè)重大的提升。這樣就可以使用Spring4引入的Spring boot組件，從而開發(fā)效率方面有了一個(gè)質(zhì)的飛躍。引入Spring-batch框架只需要在build.gradle中加入一行代碼即可：

compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-batch")

而增強(qiáng)Spring Batch Integration的功能后，我們就可以很方便的和Spring家族的其他組件集成，還可以以多種方式來調(diào)用job，也支持遠(yuǎn)程分區(qū)操作以及遠(yuǎn)程塊處理。

而支持JobScope后我們可以隨時(shí)為對象注入當(dāng)前Job實(shí)例的上下文信息。只要我們制定Bean的scope為job scope，那么就可以隨時(shí)使用jobParameters和jobExecutionContext等信息。

使用Java Config而不是xml的配置方式

之前我們在配置job和step的時(shí)候都習(xí)慣用xml的配置方式，但是隨著時(shí)間的推移發(fā)現(xiàn)問題頗多。

1. xml文件數(shù)急劇膨脹，配置塊長且復(fù)雜，可讀性很差；
2. xml文件缺少語法檢查，有些低級錯(cuò)誤只有在運(yùn)行集成測試的時(shí)候才能發(fā)現(xiàn)；
3. 在xml文件中進(jìn)行代碼跳轉(zhuǎn)時(shí)IDE的支持力度不夠；

我們漸漸發(fā)現(xiàn)使用純Java類的配置方式更靈活，它是類型安全的，而且IDE的支持更好。在構(gòu)建job或step時(shí)采用的流式語法相比xml更加簡潔易懂。

    @Bean
    public Step step(){
        return stepBuilders.get("step")
                .chunk(1)
                .reader(reader())
                .processor(processor())
                .writer(writer())
                .listener(logProcessListener())
                .faultTolerant()
                .skipLimit(10)
                .skip(UnknownGenderException.class)
                .listener(logSkipListener())
                .build();
    }

在這個(gè)例子中可以很清楚的看到該step的配置，比如reader/processor/writer組件，以及配置了哪些listener等。

本地集成測試中使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫

Spring batch在運(yùn)行時(shí)需要數(shù)據(jù)庫支持，因?yàn)樗枰跀?shù)據(jù)庫中建立一套schema來存儲job和step運(yùn)行的統(tǒng)計(jì)信息。而在本地集成測試中我們可以借助Spring batch提供的內(nèi)存Repository來存儲Spring batch的任務(wù)執(zhí)行信息，這樣即避免了在本地配置一個(gè)數(shù)據(jù)庫，又可以加快job的執(zhí)行。

我們在build.gradle中加入對hsqldb的依賴：

runtime(‘org.hsqldb:hsqldb:2.3.2')

然后在測試類中添加對DataSource的配置。

 @EnableAutoConfiguration
@EnableBatchProcessing
@DataJpaTest
@Import({DataSourceAutoConfiguration.class, BatchAutoConfiguration.class})
public class TestConfiguration {
  
}

并且在applicaton.properties配置中添加初始化Database的配置：

spring.batch.initializer.enable=true

合理的使用Chunk機(jī)制

Spring batch在配置Step時(shí)采用的是基于Chunk的機(jī)制。即每次讀取一條數(shù)據(jù)，再處理一條數(shù)據(jù)，累積到一定數(shù)量后再一次性交給writer進(jìn)行寫入操作。這樣可以最大化的優(yōu)化寫入效率，整個(gè)事務(wù)也是基于Chunk來進(jìn)行。

當(dāng)我們在需要將數(shù)據(jù)寫入到文件、數(shù)據(jù)庫中之類的操作時(shí)可以適當(dāng)設(shè)置Chunk的值以滿足寫入效率最大化。但有些場景下我們的寫入操作其實(shí)是調(diào)用一個(gè)web service或者將消息發(fā)送到某個(gè)消息隊(duì)列中，那么這些場景下我們就需要設(shè)置Chunk的值為1，這樣既可以及時(shí)的處理寫入，也不會(huì)由于整個(gè)Chunk中發(fā)生異常后，在重試時(shí)出現(xiàn)重復(fù)調(diào)用服務(wù)或者重復(fù)發(fā)送消息的情況。

使用Listener來監(jiān)視job執(zhí)行情況并及時(shí)做相應(yīng)的處理

Spring batch提供了大量的Listener來對job的各個(gè)執(zhí)行環(huán)節(jié)進(jìn)行全面的監(jiān)控。

在job層面Spring batch提供了JobExecutionListener接口，其支持在Job開始或結(jié)束時(shí)進(jìn)行一些額外處理。在step層面Spring batch提供了StepExecutionListener，ChunkListener,ItemReadListener,ItemProcessListener,ItemWriteListener,SkipListener等接口，同時(shí)對Retry和Skip操作也提供了RetryListener及SkipListener。

通常我們會(huì)為每個(gè)job都實(shí)現(xiàn)一個(gè)JobExecutionListener，在afterJob操作中我們輸出job的執(zhí)行信息，包括執(zhí)行時(shí)間、job參數(shù)、退出代碼、執(zhí)行的step以及每個(gè)step的詳細(xì)信息。這樣無論是開發(fā)、測試還是運(yùn)維人員對整個(gè)job的執(zhí)行情況了如指掌。

如果某個(gè)step會(huì)發(fā)生skip的操作，我們也會(huì)為其實(shí)現(xiàn)一個(gè)SkipListener，并在其中記錄skip的數(shù)據(jù)條目，用于下一步的處理。

實(shí)現(xiàn)Listener有兩種方式，一種是繼承自相應(yīng)的接口，比如繼承JobExecutionListener接口，另一種是使用annoation（注解）的方式。經(jīng)過實(shí)踐我們認(rèn)為使用注解的方式更好一些，因?yàn)槭褂媒涌谀阈枰獙?shí)現(xiàn)接口的所有方法，而使用注解則只需要對相應(yīng)的方法添加annoation即可。

下面的這個(gè)類采用了繼承接口的方式，我們看到其實(shí)我們只用到了第一個(gè)方法，第二個(gè)和第三個(gè)都沒有用到。但是我們必須提供一個(gè)空的實(shí)現(xiàn)。

 public class CustomSkipListener implements SkipListener {
  @Override
  public void onSkipInRead(Throwable t) {
    // business logic
  }

  @Override
  public void onSkipInWrite(String item, Throwable t) {
    // no need
  }

  @Override
  public void onSkipInProcess(String item, Throwable t) {
    // no need
  }
}

而使用annoation的方式可以簡寫為：

 public class CustomSkipListener {
  
  @OnSkipInRead
  public void onSkipInRead(Throwable t) {
    // business logic
  }
}

使用Retry和Skip增強(qiáng)批處理工作的健壯性

在處理百萬級的數(shù)據(jù)過程過程中難免會(huì)出現(xiàn)異常。如果一旦出現(xiàn)異常而導(dǎo)致整個(gè)批處理工作終止的話那么會(huì)導(dǎo)致后續(xù)的數(shù)據(jù)無法被處理。Spring Batch內(nèi)置了Retry（重試）和Skip（跳過）機(jī)制幫助我們輕松處理各種異常。適合Retry的異常的特點(diǎn)是這些異?？赡軙?huì)隨著時(shí)間推移而消失，比如數(shù)據(jù)庫目前有鎖無法寫入、web服務(wù)當(dāng)前不可用、web服務(wù)滿載等。所以對這些異常我們可以配置Retry機(jī)制。而有些異常則不應(yīng)該配置Retry，比如解析文件出現(xiàn)異常等，因?yàn)檫@些異常即使Retry也會(huì)始終失敗。

即使Retry多次仍然失敗也無需讓整個(gè)step失敗，可以對指定的異常設(shè)置Skip選項(xiàng)從而保證后續(xù)的數(shù)據(jù)能夠被繼續(xù)處理。我們也可以配置SkipLimit選項(xiàng)保證當(dāng)Skip的數(shù)據(jù)條目達(dá)到一定數(shù)量后及時(shí)終止整個(gè)Job。

有時(shí)候我們需要在每次Retry中間隔做一些操作，比如延長Retry時(shí)間，恢復(fù)操作現(xiàn)場等，Spring Batch提供了BackOffPolicy來達(dá)到目的。下面是一個(gè)配置了Retry機(jī)制、Skip機(jī)制以及BackOffPolicy的step示例。

 @Bean
public Step step(){
  return stepBuilders.get("step")
      .chunk(1)
      .reader(reader())
      .processor(processor())
      .writer(writer())
      .listener(logProcessListener())
      .faultTolerant()
      .skipLimit(10)
      .skip(UnknownGenderException.class)
      .retryLimit(5)
      .retry(ServiceUnavailableException.class)
      .backOffPolicy(backoffPolicy)
      .listener(logSkipListener())
      .build();
}

使用自定義的Decider來實(shí)現(xiàn)Job flow

在Job執(zhí)行過程中不一定都是順序執(zhí)行的，我們經(jīng)常需要根據(jù)某個(gè)job的輸出數(shù)據(jù)或執(zhí)行結(jié)果來決定下一步的走向。以前我們會(huì)把一些判斷放置在下游step中進(jìn)行，這樣可能會(huì)導(dǎo)致有些step實(shí)際運(yùn)行了，但其實(shí)并沒有做任何事情。比如一個(gè)step執(zhí)行過程中會(huì)將失敗的數(shù)據(jù)條目記錄到一個(gè)報(bào)告中，而下一個(gè)step會(huì)判斷有沒有生成報(bào)告，如果生成了報(bào)告則將該報(bào)告發(fā)送給指定聯(lián)系人，如果沒有則不做任何事情。這種情況下可以通過Decider機(jī)制來實(shí)現(xiàn)Job的執(zhí)行流程。在Spring batch 3.0中Decider已經(jīng)從Step中獨(dú)立出來，和Step處于同一級別。

 public class ReportDecider implements JobExecutionDecider {
  @Override
  public FlowExecutionStatus decide(JobExecution jobExecution, StepExecution stepExecution) {
    if (report.isExist()) {
      return new FlowExecutionStatus(“SEND");
    }
    
    return new FlowExecutionStatus(“SKIP");
  }
}

而在job配置中可以這樣來使用Decider。這樣整個(gè)Job的執(zhí)行流程會(huì)更加清晰易懂。

 public Job job() {
  return new JobBuilder("petstore")
      .start(orderProcess())
      .next(reportDecider)
      .on("SEND").to(sendReportStep)
      .on("SKIP").end().build()
      .build()
}

采用多種機(jī)制加速Job的執(zhí)行

批處理工作處理的數(shù)據(jù)量大，而執(zhí)行窗口一般又要求比較小。所以必須要通過多種方式來加速Job的執(zhí)行。一般我們有四種方式來實(shí)現(xiàn)：

1. 在單個(gè)step中多線程執(zhí)行任務(wù)
2. 并行執(zhí)行不同的Step
3. 并行執(zhí)行同一個(gè)Step
4. 遠(yuǎn)程執(zhí)行Chunk任務(wù)

在單個(gè)step多線程執(zhí)行任務(wù)可以借助于taskExecutor來實(shí)現(xiàn)。這種情況適合于reader、writer是線程安全的并且是無狀態(tài)的場景。我們還可以設(shè)置線程數(shù)量。 

 public Step step() {
  return stepBuilders.get("step")
      .tasklet(tasklet)
      .throttleLimit(20)
      .build();
}

上述示例中的tasklet需要實(shí)現(xiàn)TaskExecutor，Spring Batch提供了一個(gè)簡單的多線程TaskExecutor供我們使用：SimpleAsyncTaskExecutor。

并行執(zhí)行不同的Step在Spring batch中很容易實(shí)現(xiàn)，以下是一個(gè)示例：

 public Job job() {
  return stepBuilders.get("parallelSteps")
      .start(step1)
      .split(asyncTaskExecutor).add(flow1, flow2)
      .next(step3)
      .build();
}

在這個(gè)示例中我們先執(zhí)行step1，然后并行執(zhí)行flow1和flow2，最后再執(zhí)行step3。

Spring batch提供了PartitionStep來實(shí)現(xiàn)對同一個(gè)step在多個(gè)進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)并行處理。通過PartitonStep再配合PartitionHandler可以將一個(gè)step擴(kuò)展到多個(gè)Slave上實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)行。

遠(yuǎn)程執(zhí)行Chunk任務(wù)則是將某個(gè)Step的processer操作分割到多個(gè)進(jìn)程中，多個(gè)進(jìn)程通過一些中間件進(jìn)行通訊（比如采用消息的方式）。這種方式適合于Processer是瓶頸而Reader和Writer不是瓶頸的場景。

結(jié)語

Spring Batch對批處理場景進(jìn)行了合理的抽象，封裝了大量的實(shí)用功能，使用它來開發(fā)批處理應(yīng)用可以達(dá)到事半功倍的效果。在使用的過程中我們?nèi)孕枰獔?jiān)持總結(jié)一些最佳實(shí)踐，從而能夠交付高質(zhì)量的可維護(hù)的批處理應(yīng)用，滿足企業(yè)級應(yīng)用的苛刻要求。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)。