陪你解读Spring Batch（二）带你入手Spring Batch

前言

　　说得多不如show code。上一章简单介绍了一下Spring Batch。本章将从头到尾搭建一套基于Spring Batch(2.1.9)、Spring(3.0.5)、mybatis(3.4.5)、mysql、gradle的批处理简单应用来处理文件中大量交易数据的写入。

　　那么这里简单定义以下交易文件的格式，一个txnId交易Id，一个amt交易金额。一天比如有100w交易数据过来要落表。文件大概长这样，只是简单定义以下，实际开发肯定不会那么少。

　　因工作需求没有使用最新版本的Spring Batch，所以本章是基于XML config的例子。最新版本支持用Java Config配置Spring Batch Job、Job Scope等。有兴趣的同学可以自行研究一下。本人技术有限，本章讲的如有错误希望请指正。

2.1 项目依赖

　　首先我们要引入Spring Batch的依赖，这里的版本是2.1.9

springbatch = ["org.springframework.batch:spring-batch-core:2.1.9.RELEASE",
                   "org.springframework.batch:spring-batch-infrastructure:2.1.9.RELEASE"]

　　批量处理的过程中，我们都需要数据持久化。这里我用的数据库是mysql，ORM框架是mybatis。所以还要添加mysql-connect和mybatis的依赖

mybatis = "org.mybatis:mybatis:3.4.5"
mysqlconnect = "mysql:mysql-connector-java:5.1.25"
dbcp = "commons-dbcp:commons-dbcp:1.4"

　　事务和数据库的配置就不用说了，必须的。

<!-- transaction config -->
    <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    </bean>

    <bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost/m_test_db"/>
        <property name="username" value="root"/>
        <property name="password" value="root"/>
    </bean>

2.2 配置Job

　　上一章节说过，其实文件批处理的场景，抽象的处理三大步骤分为，读，处理，写。那么我们就依照这张图来开始

　　上图如果看不懂的请看上一章节来理解。那么我们先建立一个Spring Batch任务的xml文件，然后定义Job

<!--data-source，transaction-manager 数据源以及事务管理器-->
<batch:job-repository id="jobRepository"
                      data-source="dataSource" transaction-manager="transactionManager"
                      isolation-level-for-create="SERIALIZABLE"
                      table-prefix="DPL_" max-varchar-length="1000"/>

<batch:job id="investmentMatchFileJob"
               job-repository="jobRepository">
        <batch:step id="investmentMatchFileToDb">
            <batch:tasklet>
                <batch:chunk reader="txnListFileReader" writer="txnListResultWriter"
                             commit-interval="300"/>
            </batch:tasklet>
        </batch:step>
</batch:job>

　　结合上面的图看，是不是找到点感觉了？一个Job可以有多个Step组合，每一个Step由开发者自己编写，可一把一个大Step分成多个小Step，完全看开发者意愿。每一个Step对应一个ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter。所有的批处理框架都可以抽象成最简单的过程，读取数据，处理数据，写数据。所以Spring Batch提供了3个接口，ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter。JobRepository则是记录Job、Step和发起Job的执行信息等。 

 　　xml配置Job必须依赖的有三项，名称，JobRepository和Step列表。还有一个没介绍就是commit-interval属性，这就是控制读了多少行进行一次写。总不可能读一行写一行对吧？这里配置多少，那么Writer的入参list的size就是多少。

2.2.1 JobRepository

　　JobRepository是记录Job、Step和发起Job的执行信息，SpringBatch一共会让你导入9张表，具体哪9张表请导入依赖然后查看schema-mysql.sql文件。

　　这里要说明的一点是table-prefix属性，默认是以BATCH_开头的，你可以改变前缀，当然你的sql脚本的表名前缀也要改动。注意，这里只能改前缀，不可以改表的全名。表的列可以增加，比如说你的公司建表必须要有id,created_at,xxxx等字段的话，可以增加列，没有问题。但是原有列的名称不可以修改。脚本会在3张以SEQ结尾的表插入0，必须要先插入。

2.3 Step

2.3.1 Reader

　　上面配置的reader是以下这个bean，value="file:#{jobParameters['txnListFile']}"。这里用到SPEL表达式，传入文件路径参数。FlatFileItemReader只能处理一个文件，实际使用中不可能只处理一个文件，所以你也可以导入下面那个叫MultiResourceItemReader类，通过给MultiResourceItemReader设置Resource数组可以实现一个Job读取一个目录下多个文件。但是这里注意，JobRepository不会记录每个文件的处理情况。

<bean id="txnListFileReader"
      class="org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader"
      scope="step">
    <!--输入文件-->
    <property name="resource" value="file:#{jobParameters['txnListFile']}"/>
    <!--将每行映射为一个对象-->
    <property name="lineMapper">
        <bean class="org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper">
            <!--从划分的字段中构建一个对象-->
            <property name="fieldSetMapper" ref="InvestMatchItemMapper"/>
            <!--根据某种分隔符来分-->
            <property name="lineTokenizer" ref="TxnListItemMapperFileLineTokenizer"/>
        </bean>
    </property>
    <!--跳过开头的的一些行-->
    <property name="linesToSkip" value="1"/>
    <property name="encoding" value="UTF-8"/>
</bean>
<bean id="InvestMatchItemMapper" class="me.grimmjx.sync.TxnListItemMapper"/>
<bean id="TxnListItemMapperFileLineTokenizer"
      class="org.springframework.batch.item.file.transform.DelimitedLineTokenizer">
    <property name="delimiter" value="|"/>
    <property name="names">
        <list>
            <value>txnId</value>
            <value>amt</value>
        </list>
    </property>
</bean>



<!--以下的内容是对一个目录下多个文件进行批处理的样例-->
<bean id="txnListFileReader"
      class="org.springframework.batch.item.file.MultiResourceItemReader"
      scope="step">
    <property name="resources" value="file:#{jobParameters['txnListFile']}/*.txt"/>
    <property name="delegate">
        <bean class="org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader"
              scope="step">
            <property name="lineMapper">
                <bean
                        class="org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper">
                    <property name="fieldSetMapper" ref="InvestMatchItemMapper"/>
                    <property name="lineTokenizer"
                              ref="TxnListItemMapperFileLineTokenizer"/>
                </bean>
            </property>
            <property name="linesToSkip" value="1"/>
            <property name="encoding" value="UTF-8"/>
        </bean>
    </property>
</bean>

　　以下图来理解比较方便

　　从xml配置来看，delimiter控制如何分割，names就是文件每一列的名字。在这么多配置里，我们只需要写一个Java类。这里就是从一行数据，转换成一个对象。

/**
 * @author GrimMjx
 * 交易记录匹配器类。
 */
public class TxnListItemMapper implements FieldSetMapper<TxnList>{

    @Override
    public TxnList mapFieldSet(FieldSet fieldSet) throws BindException {
        TxnList txnList = new TxnList();
        txnList.setTxnId(fieldSet.readString("txnId"));
        txnList.setAmt(fieldSet.readBigDecimal("amt"));

        return txnList;
    }
}

2.3.2 Writer

　　writer的bean为

<bean id="txnListResultWriter" class="me.grimmjx.sync.TxnListResultWriter" scope="step"/>

　　writer执行的是写入操作，我们要实现ItemWriter<T>接口，以下为这个类的Java代码。这里的操作很简单，将构建好的对象集合直接写入库。注意了，外面没有幂等的话，最好这里先判断库里有没有，不要无脑写入。

/**
 * @author GrimMjx
 * 交易数据写入类。
 */
public class TxnListResultWriter implements ItemWriter<TxnList> {
    @Autowired
    private TxnListMapper txnListMapper;

    @Override
    public void write(List<? extends TxnList> items) throws Exception {
        List<TxnList> txnLists = Lists.newArrayList();
        for (TxnList item : items) {
            txnLists.add(item);
        }
        txnListMapper.insertBatch(txnLists);
    }
}

2.4 启动Job

　　这里先定义一个bean，与之前的Job相关联。

<bean id="DefaultFileProcessor" class="me.grimmjx.processor.DefaultFileProcessor">
        <property name="job" ref="investmentMatchFileJob"/>
        <property name="jobLauncher" ref="jobLauncher"/>
</bean>

　　以下为这个processor的Java代码

/**
 * 默认文件处理器类。
 *
 * @author GrimMjx
 */
public class DefaultFileProcessor {
    /**
     * 批次job
     */
    protected Job job;

    /**
     * 任务启动器
     */
    protected JobLauncher jobLauncher;


    public void process() {
        String baseDir = "/Users/miaojiaxing/test/2019.01.31.txt";

        JobParametersBuilder builder = new JobParametersBuilder();
        builder.addString("txnListFile", baseDir);
        // 携带参数
//        builder.addString("packageCode", "12345");
        builder.addString("dateTime", System.currentTimeMillis() + "");
        JobParameters jobParas = builder.toJobParameters();

        try {
            jobLauncher.run(job, jobParas);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Run springBatchJob meet error", e);
        }
    }

    public void setJob(Job job) {
        this.job = job;
    }

    public void setJobLauncher(JobLauncher jobLauncher) {
        this.jobLauncher = jobLauncher;
    }

}

　　最后我们试试

/**
 * @author GrimMjx
 * <p>
 * 测试类。
 */
public class MainTest {

    public static void main(String[] args) {
        ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        DefaultFileProcessor bean = ctx.getBean("DefaultFileProcessor", DefaultFileProcessor.class);
        bean.process();
        DefaultFileProcessor rereadProcessor = ctx.getBean("rereadProcessor", DefaultFileProcessor.class);
        rereadProcessor.process();
    }
}

　　没有问题。

　　下一章节将结合校验清洗、异常弹性处理、并行配置附上代码。