本篇博客基于Spring Batch的3.0.8版本。
前言
在大型的企业应用中，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：
<dependency>
<groupId>org.springframework.batch</groupId>
<artifactId>spring-batch-core</artifactId>
<version>3.0.8.RELEASE</version>
</dependency>
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：
<beans xmlns="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">
<!-- 事务管理器 -->
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.batch.support.transaction.ResourcelessTransactionManager"/>
<!-- 任务仓库 -->
<bean id="jobRepository" class="org.springframework.batch.core.repository.support.MapJobRepositoryFactoryBean">
<property name="transactionManager" ref="transactionManager"/>
</bean>
<!-- 任务加载器 -->
<bean id="jobLauncher" class="org.springframework.batch.core.launch.support.SimpleJobLauncher">
<property name="jobRepository" ref="jobRepository"/>
</bean>
</beans>
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-source.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<T>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-source.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-source.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<DeviceCommand> {
@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<I, O>接口，我们自己实现一个HelloItemProcessor.java即可，代码如下：
public class HelloItemProcessor implements ItemProcessor<DeviceCommand, DeviceCommand> {
@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<T>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代表着输出源，我们可以输出到batch-data-target.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-target.csv文件。
public class HelloLineAggregator implements LineAggregator<DeviceCommand> {
@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<DeviceCommand> flatFileItemReader = new FlatFileItemReader<>();
flatFileItemReader.setResource(new FileSystemResource("src/main/resources/batch-data-source.csv"));
flatFileItemReader.setLineMapper(new HelloLineMapper());
// 创建processor
HelloItemProcessor helloItemProcessor = new HelloItemProcessor();
// 创建writer
FlatFileItemWriter<DeviceCommand> flatFileItemWriter = new FlatFileItemWriter<>();
flatFileItemWriter.setResource(new FileSystemResource("src/main/resources/batch-data-target.csv"));
flatFileItemWriter.setLineAggregator(new HelloLineAggregator());
// 创建Step
StepBuilderFactory stepBuilderFactory = new StepBuilderFactory(jobRepository, transactionManager);
Step step = stepBuilderFactory.get("step")
.<DeviceCommand, DeviceCommand>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-target.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> {
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<I, O> {
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<T> {
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！
参考阅读
[2] Spring Batch - Reference Documentation
[5] 一篇文章全面解析大数据批处理框架Spring Batch
