spring batch批处理框架学习

内如主要来自以下链接：

1. http://www.importnew.com/26177.html
2. http://www.infoq.com/cn/articles/analysis-of-large-data-batch-framework-spring-batch
3. spring batch批处理框架（书名）非常推荐！！！写得非常好！！！

一.spring batch介绍

什么是批处理：

在信息系统中，联机和批处理是计算机处理的两种基本模式。同联机模式汗牛充栋的著作、框架相比，批处理抽象模式的抽象不多，著名的MapReduce就是其中之一。spring batch将批处理程序分解为job和job step两个部分，将处理环节定义为数据读、数据处理和数据写三个步骤，将异常处理机制归结为跳过、重试和重启三种类型，将作业方式区分为多线程、并行、远程和分区四大特征。下图是一个典型的批处理应用：

调用spring batch的几种方式：可以通过web、命令行和调度框架，方式为同步（等待批处理完成）和异步调用。

二.spring batch三层架构：应用层、核心层和基础架构层

其中几个关键词的描述如下：

三.spring batch批处理框架

spring batch框架如上图，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。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Job Instance相关联，而一个Job Instance又与一个或者多个Job Execution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。

1. ItemReader：ItemReader代表着读操作，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。下图：FlatFileItemReader将Flat文件中的记录转换为java对象。对应写的话，就是将java对象转化为记录。

1. ItemProcessor：ItemReader代表着处理操作，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。
2. ItemWriter：ItemReader代表着写操作，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。

FlatFileItemReader的组件如下图：

lines to skip：需要跳过多少行，一般文件的一开始，第一行为标题，可以设置跳过第一行。

line mapper：将一行转换为一个java对象，主要依赖两个组件:linetokenizer-将一行拆分成多个字段；fieldsetmapper-将字段值构造成一个java对象。

StaxEventItemReader 提供了从XML输入流进行记录处理的典型设置。

按照面向chunk的操作，如果提交间隔（commit-interval）是3次，那么读操作被调用3次，写操作被调用1次。

支持非顺序的step，如下图：

• 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，包括Job、Step的实例，上下文，执行器信息，为后续的监控、重启、重试、状态恢复等提供了可能：

1. BATCH_JOB_INSTANCE：作业实例表，用于存放Job的实例信息
2. BATCH_JOB_EXECUTION_PARAMS：作业参数表，用于存放每个Job执行时候的参数信息，该参数实际对应Job实例的。
3. BATCH_JOB_EXECUTION：作业执行器表，用于存放当前作业的执行信息，比如创建时间，执行开始时间，执行结束时间，执行的那个Job实例，执行状态等。
4. BATCH_STEP_EXECUTION：作业步执行器表，用于存放每个Step执行器的信息，比如作业步开始执行时间，执行完成时间，执行状态，读写次数，跳过次数等信息。
5. BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT：作业执行上下文表，用于存放作业执行器上下文的信息。
6. BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT：作业步执行上下文表，用于存放每个作业步上下文的信息。

这6张表的创建脚本可以从以下图中得到：

因为我的数据库是oracle，所以选下图红框中的，打开就可以看到数据库的创建脚本

四.作业的健壮性和扩展性

批处理要求Job必须有较强的健壮性，通常Job是批量处理数据、无人值守的，这要求在Job执行期间能够应对各种发生的异常、错误，并对Job执行进行有效的跟踪。一个健壮的Job通常需要具备如下的几个特性：

1. 容错性：在Job执行期间非致命的异常，Job执行框架应能够进行有效的容错处理，而不是让整个Job执行失败；通常只有致命的、导致业务不正确的异常才可以终止Job的执行。
2. 可追踪性：Job执行期间任何发生错误的地方都需要进行有效的记录，方便后期对错误点进行有效的处理。例如在Job执行期间任何被忽略处理的记录行需要被有效的记录下来，应用程序维护人员可以针对被忽略的记录后续做有效的处理。
3. 可重启性：Job执行期间如果因为异常导致失败，应该能够在失败的点重新启动Job；而不是从头开始重新执行Job。

框架提供了支持上面所有能力的特性，包括Skip（跳过记录处理）、Retry（重试给定的操作）、Restart（从错误点开始重新启动失败的Job）：

1. Skip：在对数据处理期间，如果数据的某几条的格式不能满足要求，可以通过Skip跳过该行记录的处理，让Processor能够顺利的处理其余的记录行。
2. Retry：将给定的操作进行多次重试，在某些情况下操作因为短暂的异常导致执行失败，如网络连接异常、并发处理异常等，可以通过重试的方式避免单次的失败，下次执行操作时候网络恢复正常，不再有并发的异常，这样通过重试的能力可以有效的避免这类短暂的异常。
3. Restart：在Job执行失败后，可以通过重启功能来继续完成Job的执行。在重启时候，批处理框架允许在上次执行失败的点重新启动Job，而不是从头开始执行，这样可以大幅提高Job执行的效率。但仍需要保证job instance的状态不能为completed。

Spring Batch Admin中有一系列工具JobService，用以取消正在进行执行的任务。

 五.线程安全性