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前言
本文主要讲述基本的批处理任务的解决方案。
创建业务数据
手动创建一个文件来模拟业务数据
src/main/resources/sample-data.properties
Jill,Doe
Joe,Doe
Justin,Doe
Jane,Doe
John,Doe
编写SQL脚本
接下来写一个sql脚本创建一个表来存储数据
src/main/resources/schema-all.sql
DROP TABLE people IF EXISTS;
CREATE TABLE people (
person_id BIGINT IDENTITY NOT NULL PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR(20),
last_name VARCHAR(20)
);
Spring Boot运行模式-@@platform@@ @。sql在启动时自动执行。-all是所有平台的默认值。
创建实体类
接下来写一个类来表示每行的数据
package com.yjn.bean;
public class Person {
private String lastName;
private String firstName;
public Person() {
}
public Person(String firstName, String lastName) {
this.firstName = firstName;
this.lastName = lastName;
}
public void setFirstName(String firstName) {
this.firstName = firstName;
}
public String getFirstName() {
return firstName;
}
public String getLastName() {
return lastName;
}
public void setLastName(String lastName) {
this.lastName = lastName;
}
@Override
public String toString() {
return "firstName: " + firstName + ", lastName: " + lastName;
}
}
创建一个中间处理器
批处理中的一个常见范例是获取数据，转换数据，然后将其输出到其他地方。这里编写一个简单的转换器，将名称转换为大写。
package com.yjn.batch;
import com.yjn.bean.Person;
import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.JobExecutionListener;
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.launch.support.RunIdIncrementer;
import org.springframework.batch.item.database.BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider;
import org.springframework.batch.item.database.JdbcBatchItemWriter;
import org.springframework.batch.item.database.builder.JdbcBatchItemWriterBuilder;
import org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.builder.FlatFileItemReaderBuilder;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper;
import org.springframework.batch.item.file.transform.DelimitedLineTokenizer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import javax.sql.DataSource;
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {
@Autowired
public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
@Autowired
public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
@Bean
public FlatFileItemReader<Person> reader() {
return new FlatFileItemReaderBuilder<Person>()
.name("personItemReader")
.resource(new ClassPathResource("sample-data.csv"))
.delimited()
.names(new String[]{"firstName", "lastName"})
.fieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Person>() {{
setTargetType(Person.class);
}})
.build();
}
@Bean
public PersonItemProcessor processor() {
return new PersonItemProcessor();
}
@Bean
public JdbcBatchItemWriter<Person> writer(DataSource dataSource) {
return new JdbcBatchItemWriterBuilder<Person>()
.itemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>())
.sql("INSERT INTO people (first_name, last_name) VALUES (:firstName, :lastName)")
.dataSource(dataSource)
.build();
}
@Bean
public Job importUserJob(JobCompletionNotificationListener listener, Step step1) {
return jobBuilderFactory.get("importUserJob")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.listener(listener)
.flow(step1)
.end()
.build();
}
@Bean
public Step step1(JdbcBatchItemWriter<Person> writer) {
return stepBuilderFactory.get("step1")
.<Person, Person> chunk(10)
.reader(reader())
.processor(processor())
.writer(writer)
.build();
}
}
对于初学者来说，@EnableBatchProcessing注释添加了很多任务支持的关键bean，并节省了大量的辅助工作。这个例子使用一个基于内存的数据库(由@EnableBatchProcessing提供)，这意味着当它完成时，数据就消失了。
第一个代码块定义输入、处理器和输出。
reader()创建一个ItemReader。它查找一个名为sample-data.csv的文件，并解析每个行项目，其中包含足够的信息将其转换为Person。
processor()创建前面定义的PersonItemProcessor的一个实例，用于大写数据。
write(DataSource)创建一个ItemWriter。这一个针对JDBC目标，并自动获取由@EnableBatchProcessing创建的数据源的副本。它包括插入由Java bean属性驱动的单个人所需的SQL语句。
@Bean
public Job importUserJob(JobCompletionNotificationListener listener, Step step1) {
return jobBuilderFactory.get("importUserJob")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.listener(listener)
.flow(step1)
.end()
.build();
}
@Bean
public Step step1(JdbcBatchItemWriter<Person> writer) {
return stepBuilderFactory.get("step1")
.<Person, Person> chunk(10)
.reader(reader())
.processor(processor())
.writer(writer)
.build();
}
第一个方法定义作业，第二个方法定义单个步骤。作业是由步骤构建的，其中每个步骤都包含一个读取器、一个处理器和一个写入器。
在这个作业定义中，你需要一个递增器，因为作业使用数据库来维护执行状态。然后列出每个步骤，其中这个作业只有一个步骤。作业结束，Java API生成一个配置完美的作业。
在步骤定义中，定义一次要写多少数据。在本例中，它一次写入多达10条记录。接下来，使用前面注入的位配置读取器、处理器和写入器。
package com.yjn.batch;
import com.yjn.bean.Person;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.batch.core.BatchStatus;
import org.springframework.batch.core.JobExecution;
import org.springframework.batch.core.listener.JobExecutionListenerSupport;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class JobCompletionNotificationListener extends JobExecutionListenerSupport {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(JobCompletionNotificationListener.class);
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Autowired
public JobCompletionNotificationListener(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
}
@Override
public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
if(jobExecution.getStatus() == BatchStatus.COMPLETED) {
log.info("!!! JOB FINISHED! Time to verify the results");
jdbcTemplate.query("SELECT first_name, last_name FROM people",
(rs, row) -> new Person(
rs.getString(1),
rs.getString(2))
).forEach(person -> log.info("Found <" + person + "> in the database."));
}
}
}