Archive for the category: 1.服务端语言

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,使得已经使用 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 是一个批处理应用框架,不是调度框架,但需要和调度框架合作来构建完成的批处理任务。它只关注批处理任务相关的问题,如事务、并发、监控、执行等,并不提供相应的调度功能。如果需要使用调用框架,在商业软件和开源软件中已经有很多优秀的企业级调度框架(如 Quartz、Tivoli、Control-M、Cron 等)可以使用。

1.现在实现Spring Batch方法，首先是配置：

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class SpringBatchConfiguration {

    @Resource
    private DataSource dataSource;

    @Resource
    private PlatformTransactionManager transactionManager;

    /**
     * 任务仓库
     * @return
     */
    @Bean
    public JobRepository jobRepository() throws Exception{
        JobRepositoryFactoryBean jobRepositoryFactoryBean = new JobRepositoryFactoryBean();
        jobRepositoryFactoryBean.setTransactionManager(transactionManager);
        jobRepositoryFactoryBean.setDataSource(dataSource);
        jobRepositoryFactoryBean.setDatabaseType("mysql");
        return jobRepositoryFactoryBean.getObject();
    }

    /**
     * 任务加载器
     * @return
     */
    @Bean
    public SimpleJobLauncher jobLauncher() throws Exception{
        SimpleJobLauncher launcher = new SimpleJobLauncher();
        launcher.setJobRepository(this.jobRepository());
        return launcher;
    }

    @Bean
    public TestJobListener testJobListener(){
        return new TestJobListener();
    }

}

2.TestJobListener监听器

public class TestJobListener implements JobExecutionListener {

    private final Logger logger = Logger.getLogger(this.getClass().getName());

    private long time = 0L;

    @Override
    public void beforeJob(JobExecution jobExecution) {
        this.time = System.currentTimeMillis();
        logger.info(">>job start");
    }

    @Override
    public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
        logger.info(">>job end("+(System.currentTimeMillis()-time)+")");
    }
}

3.读操作代码

public class TestItemReader2 extends FlatFileItemReader<BikeKey> {

    public TestItemReader2(){

    }

    public void setData(String path,LineMapper<BikeKey> lineMapper){
        this.setResource(new FileSystemResource(path));
        this.setLineMapper(lineMapper);
    }

}

//LineMapper代码

@Component
public class TestItemLineMapper implements LineMapper<BikeKey> {

    @Override
    public BikeKey mapLine(String s, int i) throws Exception {
        System.out.println("mapLine..."+s+" i:"+i);

        String[] args = s.split(",");

        // 创建DeviceCommand对象
        BikeKey bikeKey = new BikeKey();
        bikeKey.setId(null);
        bikeKey.setStatus(0);
        bikeKey.setKeySn(args[1]);
        return bikeKey;
    }
}

4.写操作代码

@Component
public class TestItemWriter implements ItemWriter<BikeKey> {

    @Resource
    private IBikeKeyService bikeKeyService;

    @Override
    public void write(List<? extends BikeKey> list) throws Exception {
        for (int i=0;i<list.size();i++){
            System.out.println("write..."+list.size()+" i:"+i);
            bikeKeyService.insert(list.get(i));
        }
    }
}

5.处理过程代码

@Component
public class TestItemProcessor implements ItemProcessor<BikeKey,BikeKey> {
    @Override
    public BikeKey process(BikeKey bikeKey) throws Exception {
        System.out.println("process...");
        bikeKey.setKeyCreateTime((int) (DateUtil.getTime()/1000));
        return bikeKey;
    }
}

6.工作统一调用代码

@Component
public class TestDoImport {

    @Resource
    private JobLauncher jobLauncher;

    @Resource
    private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Resource
    private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Resource
    private TestJobListener jobListener;

    @Resource
    private TestItemLineMapper lineMapper;

    /**
     * 读操作
     */
    private TestItemReader2 reader;

    /**
     * 写操作
     */
    @Resource
    private TestItemWriter writer;

    /**
     * 处理过程
     */
    @Resource
    private TestItemProcessor processor;

    public TestDoImport(){

    }

    public void doImport(){

        /**
         * 批量任务的参数
         */
        JobParameters jobParameters = new JobParametersBuilder()
                .addLong("TIME",System.currentTimeMillis())
                .toJobParameters();
        try {
            /**
             * 设置数据路径
             */
            reader = new TestItemReader2();
            reader.setData("d:/bike_key.csv",lineMapper);

            /**
             * 执行任务
             */
            jobLauncher.run(this.getJob(jobBuilderFactory,this.getStep(stepBuilderFactory,reader,writer,processor)),jobParameters);
        } catch (JobExecutionAlreadyRunningException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (JobRestartException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (JobInstanceAlreadyCompleteException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (JobParametersInvalidException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

    /**
     * 获取一个工作实例
     * @param jobs
     * @param step
     * @return
     */
    private Job getJob(JobBuilderFactory jobs, Step step){
        return jobs
                .get("importJob")
                .incrementer(new RunIdIncrementer())
                .flow(step)
                .end()
                .listener(jobListener)//监听整个过程
                .build();
    }

    /**
     * 获取一个步骤实例
     * @param stepBuilderFactory
     * @param reader 读
     * @param writer 写
     * @param processor 过程
     * @return
     */
    private Step getStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader<BikeKey> reader, ItemWriter<BikeKey> writer, ItemProcessor<BikeKey,BikeKey> processor){
        return stepBuilderFactory
                .get("step1")
                .<BikeKey,BikeKey> chunk(1)
                .reader(reader)
                .processor(processor)
                .writer(writer)
                .build();
    }
}

运行日志：

23-May-2018 13:42:03.817 信息 [http-nio-8080-exec-6] com.mymvc.system.batch.listener.TestJobListener.beforeJob >>job start
mapLine…,a0011 i:1
process…
write…1 i:0
mapLine…,a0022 i:2
process…
write…1 i:0
mapLine…,a0033 i:3
process…
write…1 i:0
mapLine…,a0044 i:4
process…
write…1 i:0
mapLine…,a0055 i:5
process…
write…1 i:0
mapLine…,a0016 i:6
process…
write…1 i:0
mapLine…,a0027 i:7
process…
write…1 i:0
mapLine…,a0038 i:8
process…
write…1 i:0
mapLine…,a0049 i:9
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00510 i:10
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00111 i:11
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00212 i:12
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00313 i:13
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00414 i:14
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00515 i:15
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00116 i:16
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00217 i:17
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00318 i:18
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00419 i:19
process…
write…1 i:0
mapLine…,a00520 i:20
process…
write…1 i:0
23-May-2018 13:42:05.252 信息 [http-nio-8080-exec-6] com.mymvc.system.batch.listener.TestJobListener.afterJob >>job end(1435)

前言

在大型的企业应用中，或多或少都会存在大量的任务需要处理，如邮件批量通知所有将要过期的会员等等。而在批量处理任务的过程中，又需要注意很多细节，如任务异常、性能瓶颈等等。那么，使用一款优秀的框架总比我们自己重复地造轮子要好得多一些。

我所在的物联网云平台部门就有这么一个需求，需要实现批量下发命令给百万设备。为了防止枯燥乏味，下面就让我们先通过Spring Batch框架简单地实现一下这个功能，再来详细地介绍这款框架！

小试牛刀

Demo代码：https://github.com/wudashan/spring-batch-demo.git

引入依赖

首先我们需要引入对Spring Batch的依赖，在pom.xml文件加入下面的代码：

装载Bean

其次，我们需要在resources目录下，创建applicationContext.xml文件，用于自动注入我们需要的类：

有了上面声明的transactionManager、jobRepository、jobLauncher，我们就可以执行批量任务啦！不过，我们还需要创建一个任务。在Spring Batch框架中，一个任务Job由一个或者多个步骤Step，而步骤又由读操作Reader、处理操作Processor、写操作Writer组成，下面我们分别创建它们。

创建Reader

既然是读操作，那么肯定要有能读的数据源，方便起见，我们直接在resources目录下创建一个batch-data.csv文件，内容如下：

非常简单，其中第一列代表着命令的id，第二列代表着命令的当前状态。也就是说，现在有10条缓存的命令，需要下发给设备。

读操作需要实现ItemReader<T>接口，框架提供了一个现成的实现类FlatFileItemReader。使用该类需要设置Resource和LineMapper。Resource代表着数据源，即我们的batch-data.csv文件；LineMapper则表示如何将文件的每行数据转成对应的DTO对象。

创建DTO对象

由于我们的数据源是命令数据，所以我们需要创建一个DeviceCommand.java文件，代码如下：

自定义LineMapper

我们需要自己实现一个LineMapper实现类，用于将batch-data.csv文件的每行数据，转成程序方便处理的DeviceCommand对象。

创建Processor

读完数据后，我们就需要处理数据了。既然我们前面从文件里读取了待下发的命令，那么在这里下发命令给设备是最好的时机。处理操作需要实现ItemProcessor<I, O>接口，我们自己实现一个HelloItemProcessor.java即可，代码如下：

创建Writer

处理完数据后，我们需要更新命令状态到文件里，用于记录我们已经下发。与读文件类似，我们需要实现ItemWriter<T>接口，框架也提供了一个现成的实现类FlatFileItemWriter。使用该类需要设置Resource和LineAggregator。Resource代表着数据源，即我们的batch-data.csv文件；LineAggregator则表示如何将DTO对象转成字符串保存到文件的每行。

自定义LineAggregator

我们需要自己实现一个LineAggregator实现类，用于将DeviceCommand对象转成字符串，保存到batch-data.csv文件。

主程序

那么，完事具备，只欠东风！接下面我们在主程序Main.java里实现我们的批量命令下发功能！代码如下：

执行main方法之后，屏幕将会输出下面信息：

再查看batch-data.csv文件，将会发现命令状态全部更新为SENT：

至此，我们的批量命令下发全部成功！可以发现，使用Spring Batch框架来实现批处理非常的轻量，当然这只是它所有功能里的冰山一角。

正式介绍

Spring Batch在官网是这样一句话介绍自己的：A lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.（一款轻量的、全面的批处理框架，用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。）

框架主要有以下功能：

• Transaction management（事务管理）
• Chunk based processing（基于块的处理）
• Declarative I/O（声明式的输入输出）
• Start/Stop/Restart（启动/停止/再启动）
• Retry/Skip（重试/跳过）

如果你的批处理程序需要使用上面的功能，那就大胆地使用它吧！

框架全貌

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JobInstance相关联，而一个JobInstance又与一个或者多个JobExecution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。

ItemReader

ItemReader代表着读操作，其接口如下：

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。

ItemProcessor

ItemReader代表着处理操作，其接口如下：

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。

ItemWriter

ItemReader代表着写操作，其接口如下：

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。

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：

• BATCH_JOB_INSTANCE
• BATCH_JOB_EXECUTION_PARAMS
• BATCH_JOB_EXECUTION
• BATCH_STEP_EXECUTION
• BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT
• BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT

Spring Batch框架的JobRepository支持主流的数据库：DB2、Derby、H2、HSQLDB、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer、Sybase。可爱的是，我司的Gauss数据库也是支持的，只不过需要稍加配置。