详解SpringBoot和SpringBatch 使用

 更新时间:2018年07月30日 11:06:24   作者:技术小能手  
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。这篇文章主要介绍了详解SpringBoot和SpringBatch 使用,需要的朋友可以参考下

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.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
      <exclusions> <!-- 注意这里-->
        <exclusion>
          <groupId>org.hsqldb</groupId>
          <artifactId>hsqldb</artifactId>
        </exclusion>
      </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
<dependency>
    <groupId>org.hibernate</groupId>
    <artifactId>hibernate-validator</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.21</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
  </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<ConstraintViolation<T >> constraintViolations=validator.validate(value);
    if(constraintViolations.size()>0){
      StringBuilder message=new StringBuilder();
      for(ConstraintViolation<T> 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<Person> reader() throws Exception {
   FlatFileItemReader<Person> reader = new FlatFileItemReader<Person>(); //1
   reader.setResource(new ClassPathResource("people.csv")); //2
     reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<Person>() {{ //3
       setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
         setNames(new String[] { "name","age", "nation" ,"address"});
       }});
       setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Person>() {{
         setTargetType(Person.class);
       }});
     }});
       reader.setLinesToSkip(3); 
     return reader;
 }
 @Bean
 public ItemProcessor<Person, Person> 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<Person> writer(DataSource dataSource) {//1
   JdbcBatchItemWriter<Person> writer = new JdbcBatchItemWriter<Person>(); //2
   writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<Person>());
   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<Person> reader, ItemWriter<Person> writer,
     ItemProcessor<Person,Person> processor) {
   return stepBuilderFactory
       .get("step1")
       .<Person, Person>chunk(65000) //1
       .reader(reader) //2
       .processor(processor) //3
       .writer(writer) //4
       .build();
 }
 @Bean
 public CsvJobListener csvJobListener() {
   return new CsvJobListener();
 }
 @Bean
 public Validator<Person> csvBeanValidator() {
   return new CsvBeanValidator<Person>();
 }
}

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。

总结

以上所述是小编给大家介绍的SpringBoot和SpringBatch 使用,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!

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