實戰程式碼（二）:Springboot Batch實現定時資料遷移

LY丶Smile發表於2020-11-15

Spring BootBAT

一、理論基礎

1.1 Batch是什麼

Spring Batch是Spring全家桶中的一員，是一個輕量級的批處理框架，比較實際的應用場景是資料遷移，比如將csv檔案中的資料遷移到MySQL。

優勢在於上手簡單，編碼規範化，能以較少的程式碼實現強大的功能。和ETL工具-kettle功能類似，但是定製性比較強

應用場景集中在各種DB、檔案等各種已經存在的歷史資料，貌似不支援訊息佇列的實時監聽（如果有知道如何實現的，一定要告訴我），實時資料監聽可以使用Storm等流式資料處理框架

1.2 基礎概念

ItemReader：讀取資料，有多個封裝好的類，可以支援多種資料來源，如csv、jdbc等，也可以自定義功能實現。
ItemWriter：輸出資料，有Reader配套的封裝類，同樣可以自定義功能實現，如輸出到訊息佇列。
ItemProcessor：資料處理模組，輸入為Reader讀取的資料，輸出為Writer的輸入。
Step：資料操作的步驟，包括：ItemReader->ItemProcessor->ItemWriter 整個資料流
Job：待執行的任務，每個job可以有一個或多個step
JobRepository：註冊job的容器
JobLauncher：啟動job
JobLocator：可以根據jobName獲取到指定的job，可以配合JobRepository、JobLauncher來手動啟動job

1.3 如何開發一個Batch並啟動

確認輸入輸出，分別定義InputEntity和OutputEntity
編寫Reader，輸入為各種資料來源（csv、MySQL等），輸出為InputEntity，資料庫的可以選擇封裝好的類： JdbcCursorItemReader
編寫Processor，輸入為InputEntity，輸出為OutputEntity，繼承ItemProcessor<T, T>，實現process方法即可
編寫Writer，輸入為OutputEntity，輸出為指定的資料來源（MySQL等）
配置Step和Job

拋卻必要配置，實現一個遷移任務就是這麼簡單

二、實戰程式碼

2.0 建立測試表

資料來源表

CREATE TABLE `article` (
  `title` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '標題',
  `content` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '內容',
  `event_occurred_time` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '事件發生時間'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='文章';

輸出的資料表

CREATE TABLE `article_detail` (
  `title` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '標題',
  `content` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '內容',
  `event_occurred_time` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '事件發生時間',
  `source` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '文章來源',
  `description` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '描述資訊'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='文章詳情';

2.1 依賴引入

# 本例項基於Springboot 2.X版本
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>

2.2 配置檔案

spring:
  batch:
    job:
      # 預設為true，程式啟動時Job會自動執行；false，需要手動啟動任務（jobLaucher.run）
      enabled: false
    # spring batch預設情況下需要在資料庫中建立後設資料表，always：每次都會檢查表存不存在，不存在會自動建立；never：不會自動建立，如果表不存在，則會報錯;
    initialize-schema: never

如需手動建立後設資料表，請參考最後面的附錄

2.3 配置JobRepository

@Bean
public JobRegistryBeanPostProcessor jobRegistryBeanPostProcessor(JobRegistry jobRegistry){
    JobRegistryBeanPostProcessor jobRegistryBeanPostProcessor = new JobRegistryBeanPostProcessor();
    jobRegistryBeanPostProcessor.setJobRegistry(jobRegistry);
    return jobRegistryBeanPostProcessor;
}

如果沒有該項配置，則手動啟動時會報錯No job configuration with the name [XJob] was registered

2.4 可選配置

2.4.1 記憶體模式

/**
* - NoPersistence 無持久化
*/
@Component
public class NoPersistenceBatchConfigurer extends DefaultBatchConfigurer {
    @Override
    public void setDataSource(DataSource dataSource) {
    }
}

加了此項配置後，不會在資料庫中建立後設資料表，所有的job都是在記憶體中管理。程式重啟後，任務資訊會丟失，複雜的任務場景不建議加此配置，對於不需要嚴格任務管理的任務來講比較合適。

2.4.2 任務監聽

@Component
@Slf4j
public class JobListener extends JobExecutionListenerSupport {

	@Override
	public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
		if(jobExecution.getStatus() == BatchStatus.COMPLETED) {
			log.info("任務[{}]執行成功，引數：[{}]", jobExecution.getJobInstance().getJobName(),
					jobExecution.getJobParameters().getString("executedTime"));
		} else {
			log.info("任務[{}]執行失敗", jobExecution.getJobInstance().getJobName());
			// TODO something
		}
	}
}

如果不需要在任務成功或者失敗後做一些操作的話可以不加監聽器，因為Batch自身包含日誌執行情況日誌（info級別），包括執行結果、執行引數、執行耗費時間等

2.5 定義輸入、輸出實體

Article：輸入

@Data
public class Article {

    private String title;

    private String content;

    private String eventOccurredTime;
}

ArticleDetail：待輸出的資料結構

@Data
public class ArticleDetail {

    private String title;

    private String content;

    private String eventOccurredTime;

    private String source;

    private String description;
}

2.6 Reader

2.6.1 JdbcCursorItemReader

/**
 * 普通讀取模式
 * - MySQL會將所有的紀錄讀到記憶體中
 * - 資料量大的話記憶體佔用會很高
 */
public JdbcCursorItemReader<Article> getArticle(String executedTime) {
    String lastExecutedTime = "2020-01-01 00:00:00";
    String sql = StringUtils.join("SELECT * FROM article WHERE event_occurred_time >= '",
            lastExecutedTime, "' AND event_occurred_time < '", executedTime, "'");
    return new JdbcCursorItemReaderBuilder<Article>()
            .dataSource(dataSource)
            .sql(sql)
            .fetchSize(10)
            .name("getArticle")
            .beanRowMapper(Article.class)
            .build();
}

2.6.2 分頁讀取

/**
     * 分頁讀取模式
     * - 只要分頁合理配置，記憶體佔用可控
     */
    public JdbcPagingItemReader<Article> getArticlePaging(String executedTime) {
        String lastExecutedTime = "";
        Map<String, Object> parameterValues = new HashMap<>(2);
        parameterValues.put("startTime", lastExecutedTime);
        parameterValues.put("stopTime", executedTime);
        return new JdbcPagingItemReaderBuilder<Article>()
                .dataSource(dataSource)
                .name("getArticlePaging")
                .fetchSize(10)
                .parameterValues(parameterValues)
                .pageSize(10)
                .rowMapper(new ArticleMapper())
                .queryProvider(articleProvider())
                .build();
    }

    private PagingQueryProvider articleProvider() {
        Map<String, Order> sortKeys = new HashMap<>(1);
        sortKeys.put("event_occurred_time", Order.ASCENDING);
        MySqlPagingQueryProvider provider = new MySqlPagingQueryProvider();
        provider.setSelectClause("title, content, event_occurred_time");
        provider.setFromClause("article");
        provider.setWhereClause("event_occurred_time >= :startTime AND event_occurred_time < :stopTime");
        provider.setSortKeys(sortKeys);
        return provider;
    }

2.6.3 說明

可以繼承ItemReader，實現自定義功能的Reader
分頁雖然對於資源的使用時可控的，但是效率會低很多，需要合理設定每一頁的資料量。
- 如果有很多個任務一起執行，是看總資料量，比如有五個任務，每個任務採集的資料量為10W，那麼設定分頁的時候，要考慮到50W的資料量的記憶體佔用情況
JdbcCursorItemReader在記憶體足夠的情況下可以使用，效率很高

2.7 Processor

2.7.1 示例程式碼

@Component
public class ArticleProcessor implements ItemProcessor<Article, ArticleDetail> {

    @Override
    public ArticleDetail process(Article data) throws Exception {
        ArticleDetail articleDetail = new ArticleDetail();
        BeanUtils.copyProperties(data, articleDetail);
        articleDetail.setSource("weibo");
        articleDetail.setDescription("這是一條來源於微博的新聞");
        return articleDetail;
    }
}

2.7.2 說明

processor只需要繼承ItemProcessor<T1, T2>實現其中的process方法即可。
- T1是Reader讀取的資料實體
- T2是要輸出到Writer的資料實體，也就是Writer的輸入資料實體

2.8 Writer

2.8.1 JdbcBatchItemWriter

@Component
public class ArticleJdbcWriter {

    private final DataSource dataSource;

    public ArticleJdbcWriter(DataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }

    public JdbcBatchItemWriter<ArticleDetail> writer() {
        return new JdbcBatchItemWriterBuilder<ArticleDetail>()
                .itemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>())
                .sql("INSERT INTO article_detail (title, content, event_occurred_time, source, description) VALUES (:title, :content, :eventOccurredTime, :source, :description)")
                .dataSource(dataSource)
                .build();
    }
}

2.8.2 自定義writer

@Slf4j
public class ArticleWriter implements ItemWriter<ArticleDetail> {

    @Override
    public void write(List<? extends ArticleDetail> list) throws Exception {
        log.info("list的大小等於job中設定的chunkSize， size = {}", list.size());
        // TODO 此處可輸出資料，比如輸出到訊息佇列
        list.forEach(article -> log.info("輸出測試，title:{}", article.getTitle()));
    }
}

2.8.3 說明

繼承ItemWriter，實現writer方法即可
T是Processor的輸出
list是Step中設定的chunkSize，也就是每次提交到writer的資料量

2.9 Step與Job

2.9.1 示例程式碼

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class ArticleBatchJob {

	@Autowired
	public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
	@Autowired
	public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
	@Autowired
	private ArticleReaderDemo articleReader;
	@Autowired
	private ArticleProcessor articleProcessor;
	@Autowired
	private ArticleJdbcWriter articleJdbcWriter;

	@Bean(name = "articleReader")
	@StepScope
	public JdbcPagingItemReader<Article> batchReader(@Value("#{jobParameters['executedTime']}") String executedTime) {
		return articleReader.getArticlePaging(executedTime);
	}

	@Bean(name = "articleWriter")
	public ItemWriter<ArticleDetail> batchWriter() {
//		return articleJdbcWriter.writer();
		return new ArticleWriter();
	}

	@Bean(name = "articleJob")
	public Job batchJob(JobListener listener, Step articleStep) {
		return jobBuilderFactory.get("articleJob")
				.listener(listener)
				.incrementer(new RunIdIncrementer())
				.flow(articleStep)
				.end()
				.build();
	}

	@Bean(name = "articleStep")
	public Step step(JdbcPagingItemReader<Article> articleReader, ItemWriter<ArticleDetail> articleWriter) {
		return stepBuilderFactory.get("crossHistoryStep")
				// 資料會累積到一定量再提交到writer
				.<Article, ArticleDetail>chunk(10)
				.reader(articleReader)
				.processor(articleProcessor)
				.writer(articleWriter)
				// 預設為false（如果引數未發生變化的話，任務不會重複執行）
				.allowStartIfComplete(true)
				.build();
	}
}

2.9.1 說明

@EnableBatchProcessing是必須的
每個Step中，並不是每處理一條資料都提交到Writer的，需要配置chunkSize，合理的chunkSize對於資料採集效率的提升效果很明顯
Job如果執行成功一次，下次任務啟動時如果引數沒有變化的話，預設情況下是不會重複執行的，如果想要執行可以傳一個時間引數或者設定allowStartIfComplete(true)

2.10 整合Quartz實現定時啟動

Springboot如何整合Quartz可以看《實戰程式碼（一）：SpringBoot整合Quartz》

2.10.1 QuartzJob

@Component
@Slf4j
@DisallowConcurrentExecution
public class ArticleQuartzJob extends QuartzJobBean {

    @Autowired
    private JobLauncher jobLauncher;
    @Autowired
    private JobLocator jobLocator;

    @Override
    protected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException {
        try {
            Job job = jobLocator.getJob("articleJob");
            jobLauncher.run(job, new JobParametersBuilder()
                    .addString("executedTime", "2020-11-10 16:21:01")
                    .toJobParameters());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            log.error("任務[articleJob]啟動失敗，錯誤資訊:{}", e.getMessage());
        }
    }
}

2.10.2 初始化QuartzJob

@Component
public class QuartzJobInit implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private QuartzUtils quartzUtils;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        quartzUtils.addSingleJob(ArticleQuartzJob.class, "articleJob", 60);
    }
}

原始碼地址

https://github.com/lysmile/spring-boot-demo/tree/master/spring-boot-batch-demo

附錄後設資料表建表語句（MYSQL）

建立後設資料表的SQL檔案在org.springframework.batch.core包中可以找到，可以針對不同的資料庫進行配置

-- Autogenerated: do not edit this file


CREATE TABLE BATCH_JOB_INSTANCE  (
   JOB_INSTANCE_ID BIGINT  NOT NULL PRIMARY KEY ,
   VERSION BIGINT ,
   JOB_NAME VARCHAR(100) NOT NULL,
   JOB_KEY VARCHAR(32) NOT NULL,
   constraint JOB_INST_UN unique (JOB_NAME, JOB_KEY)
) ENGINE=InnoDB;


CREATE TABLE BATCH_JOB_EXECUTION  (
   JOB_EXECUTION_ID BIGINT  NOT NULL PRIMARY KEY ,
   VERSION BIGINT  ,
   JOB_INSTANCE_ID BIGINT NOT NULL,
   CREATE_TIME DATETIME NOT NULL,
   START_TIME DATETIME DEFAULT NULL ,
   END_TIME DATETIME DEFAULT NULL ,
   STATUS VARCHAR(10) ,
   EXIT_CODE VARCHAR(2500) ,
   EXIT_MESSAGE VARCHAR(2500) ,
   LAST_UPDATED DATETIME,
   JOB_CONFIGURATION_LOCATION VARCHAR(2500) NULL,
   constraint JOB_INST_EXEC_FK foreign key (JOB_INSTANCE_ID)
   references BATCH_JOB_INSTANCE(JOB_INSTANCE_ID)
) ENGINE=InnoDB;


CREATE TABLE BATCH_JOB_EXECUTION_PARAMS  (
   JOB_EXECUTION_ID BIGINT NOT NULL ,
   TYPE_CD VARCHAR(6) NOT NULL ,
   KEY_NAME VARCHAR(100) NOT NULL ,
   STRING_VAL VARCHAR(250) ,
   DATE_VAL DATETIME DEFAULT NULL ,
   LONG_VAL BIGINT ,
   DOUBLE_VAL DOUBLE PRECISION ,
   IDENTIFYING CHAR(1) NOT NULL ,
   constraint JOB_EXEC_PARAMS_FK foreign key (JOB_EXECUTION_ID)
   references BATCH_JOB_EXECUTION(JOB_EXECUTION_ID)
) ENGINE=InnoDB;


CREATE TABLE BATCH_STEP_EXECUTION  (
   STEP_EXECUTION_ID BIGINT  NOT NULL PRIMARY KEY ,
   VERSION BIGINT NOT NULL,
   STEP_NAME VARCHAR(100) NOT NULL,
   JOB_EXECUTION_ID BIGINT NOT NULL,
   START_TIME DATETIME NOT NULL ,
   END_TIME DATETIME DEFAULT NULL ,
   STATUS VARCHAR(10) ,
   COMMIT_COUNT BIGINT ,
   READ_COUNT BIGINT ,
   FILTER_COUNT BIGINT ,
   WRITE_COUNT BIGINT ,
   READ_SKIP_COUNT BIGINT ,
   WRITE_SKIP_COUNT BIGINT ,
   PROCESS_SKIP_COUNT BIGINT ,
   ROLLBACK_COUNT BIGINT ,
   EXIT_CODE VARCHAR(2500) ,
   EXIT_MESSAGE VARCHAR(2500) ,
   LAST_UPDATED DATETIME,
   constraint JOB_EXEC_STEP_FK foreign key (JOB_EXECUTION_ID)
   references BATCH_JOB_EXECUTION(JOB_EXECUTION_ID)
) ENGINE=InnoDB;


CREATE TABLE BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT  (
   STEP_EXECUTION_ID BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY,
   SHORT_CONTEXT VARCHAR(2500) NOT NULL,
   SERIALIZED_CONTEXT TEXT ,
   constraint STEP_EXEC_CTX_FK foreign key (STEP_EXECUTION_ID)
   references BATCH_STEP_EXECUTION(STEP_EXECUTION_ID)
) ENGINE=InnoDB;


CREATE TABLE BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT  (
   JOB_EXECUTION_ID BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY,
   SHORT_CONTEXT VARCHAR(2500) NOT NULL,
   SERIALIZED_CONTEXT TEXT ,
   constraint JOB_EXEC_CTX_FK foreign key (JOB_EXECUTION_ID)
   references BATCH_JOB_EXECUTION(JOB_EXECUTION_ID)
) ENGINE=InnoDB;


CREATE TABLE BATCH_STEP_EXECUTION_SEQ (
   ID BIGINT NOT NULL,
   UNIQUE_KEY CHAR(1) NOT NULL,
   constraint UNIQUE_KEY_UN unique (UNIQUE_KEY)
) ENGINE=InnoDB;


INSERT INTO BATCH_STEP_EXECUTION_SEQ (ID, UNIQUE_KEY) select * from (select 0 as ID, '0' as UNIQUE_KEY) as tmp where not exists(select * from BATCH_STEP_EXECUTION_SEQ);


CREATE TABLE BATCH_JOB_EXECUTION_SEQ (
   ID BIGINT NOT NULL,
   UNIQUE_KEY CHAR(1) NOT NULL,
   constraint UNIQUE_KEY_UN unique (UNIQUE_KEY)
) ENGINE=InnoDB;


INSERT INTO BATCH_JOB_EXECUTION_SEQ (ID, UNIQUE_KEY) select * from (select 0 as ID, '0' as UNIQUE_KEY) as tmp where not exists(select * from BATCH_JOB_EXECUTION_SEQ);


CREATE TABLE BATCH_JOB_SEQ (
   ID BIGINT NOT NULL,
   UNIQUE_KEY CHAR(1) NOT NULL,
   constraint UNIQUE_KEY_UN unique (UNIQUE_KEY)
) ENGINE=InnoDB;


INSERT INTO BATCH_JOB_SEQ (ID, UNIQUE_KEY) select * from (select 0 as ID, '0' as UNIQUE_KEY) as tmp where not exists(select * from BATCH_JOB_SEQ);

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