SpringBoot~SpringBatch 使用

技术小能手 2018-07-26

大数据 数据库 spring 配置 exception class bean

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。

原文发布时间为:2018-07-25
本文作者:mengrui
本文来自云栖社区合作伙伴“LuckQI”,了解相关信息可以关注“LuckQI”。

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