基于 Spring Batch 和 XXL-Job 的批处理任务实现

springbatch springinteger批处理作业

1 添加依赖

复制代码
<dependency>
    <groupId>org.springframework.batch</groupId>
    <artifactId>spring - batch - integration</artifactId>
    <version>你的 Spring Batch 版本</version>
</dependency>
<!-- 通常还需搭配 Spring Batch 核心、Spring Integration 相关基础依赖,比如 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.batch</groupId>
    <artifactId>spring - batch - core</artifactId>
    <version>你的 Spring Batch 版本</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.integration</groupId>
    <artifactId>spring - integration - core</artifactId>
    <version>你的 Spring Integration 版本</version>
</dependency>

spring - batch - integration 依赖:它能帮你将 Spring Batch(批处理框架 )与 Spring Integration(企业集成模式框架 )结合,实现批处理作业和外部系统(如消息队列 )交互。

2 核心概念

spring - batch - integration 主要用于:

(1)触发批处理作业:通过 Spring Integration 的消息(如从消息队列获取消息 )

(2)触发 Spring Batch 作业执行,实现事件驱动的批处理。

作业结果交互:把 Spring Batch 作业执行结果(成功、失败、输出数据等 )通过 Spring Integration 发送到其他系统(如发消息通知监控平台 )。

关键组件和流程:

(1)JobLaunchingGateway:作为网关,接收消息(比如消息里包含作业参数 ),触发 Spring Batch 作业启动。

(2)JobExecutionEvent:作业执行过程中产生的事件(开始、结束、失败等 ),可通过 Spring Integration 通道传递,用于监听和后续处理。

(3)消息通道(Channel ):Spring Integration 里传递消息的通道,连接不同组件,像把触发作业的消息传到 JobLaunchingGateway,把作业事件消息传到监听器。

3 代码示例

3.1 包含以下几个核心部分

  • job定义:ptbTBJob() 定义了一个完整的批处理任务

  • Step 步骤:step01() 定义了任务的具体处理步骤,包括读取、处理、写入

  • 数据读取:multiResourceItemReader() 读取数据(通常是文件)

  • 数据写入:zjtbWriter() 处理并写入数据

  • 任务监听:PtbTBJobListener 监控任务执行前后的状态

  • 调度触发:通过 XXL-Job 定时调用这个批处理任务

    复制代码
      @Configuration
      @Slf4j
      @EnableBatchProcessing
      public class PtbTBBatchConfig {

    @Bean
    public Job ptbTBJob() {
    // 通过jobBuilderFactory构建一个Job,get方法参数为Job的name
    return jobBuilderFactory.get("ptbTBJob")
    .incrementer(new RunIdIncrementer())
    .start(step01())
    .listener(ptbTBJobListener())
    .build();
    }

    复制代码
          @Bean
          public Step step01() {
              return stepBuilderFactory.get("step01")
                      .<PrpZjtbFirstdata, PrpZjtbFirstdata>chunk(5000)
                      .reader(multiResourceItemReader(""))

    // .processor(itemProcessor1()) 这里注释掉了 processor,可能在 writer 中直接处理
    .writer(zjtbWriter())
    .build();
    }
    // 创建监听
    @Bean
    public PtbTBJobListener ptbTBJobListener() {
    return new PtbTBJobListener();
    }

    复制代码
      }

调度触发:通过 XXL-Job 定时调用这个批处理任务:

  • 监听类

    @Slf4j
    public class PtbTBJobListener implements JobExecutionListener {
    @Override
    public void beforeJob(JobExecution jobExecution) {
    String date = jobExecution.getJobParameters().getString("date");
    // 判断文件是否存在

    复制代码
            // SFTP文件下载流程开始
    
      }
      	@Override
      public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
          String date = jobExecution.getJobParameters().getString("date");
      }
      
    }

    @Slf4j
    @Component
    public class XxlJobFileReportHandler {

    // 引入声明的job的实例
    @Autowired
    @Qualifier("ptbTBJob")
    private Job ptbTBJob;

    /**
    * zjTbFileReportHandlerTiming 定时 T-1 拉取**日结文件,并入表
    */
    @XxlJob("zjTbFileReportHandlerTiming")
    public void zjTbFileReportHandlerTiming() {
    StopWatch stopWatch = new StopWatch();
    stopWatch.start("Finished executing " + ZFTB_LOG_FLAG_TIMING + "zjTbFileReportHandlerTiming " + LocalDateTime.now().format(DATE_FORMATTER_YYYY_MM_DD) + " took ");
    List<RulProjectConfig> rulProjectConfigListFailed = new ArrayList<>();
    try {
    log.info(ZFTB_LOG_FLAG_TIMING + "zjTbFileReportHandlerTiming===>日期:{}", LocalDateTime.now().format(DATE_FORMATTER_YYYY_MM_DD));
    String date = LocalDate.now().minusDays(1).format(DATE_FORMATTER_YYYYMMDD);
    //拉取日结文件
    fileReportJob("zjTbFileReportHandlerTiming",date,ptbTBJob);
    log.info(ZFTB_LOG_FLAG_TIMING + "zjTbFileReportHandlerTiming结束执行===>日期:{}, 异常项目信息集合为:{}", LocalDateTime.now().format(DATE_FORMATTER_YYYY_MM_DD), rulProjectConfigListFailed.stream().map(RulProjectConfig::toLogString).collect(Collectors.toList()));
    } catch (Exception e) {
    log.error(ZFTB_LOG_FLAG_TIMING + "zjTbFileReportHandlerTiming执行异常===>日期:{}", LocalDateTime.now().format(DATE_FORMATTER_YYYY_MM_DD), e);
    XxlJobHelper.log(ZFTB_LOG_FLAG_TIMING + "zjTbFileReportHandlerTiming执行异常===>日期:{}, 异常为:{}", LocalDateTime.now().format(DATE_FORMATTER_YYYY_MM_DD), e.getMessage());
    XxlJobHelper.handleFail(ZFTB_LOG_FLAG_TIMING + "zjTbFileReportHandlerTiming执行异常===>异常为: " + e.getMessage());
    } finally {
    stopWatch.stop();
    log.info("{}{}ms", stopWatch.getLastTaskName(), stopWatch.getLastTaskTimeMillis());
    }
    }

    /**
    * 日结文件处理
    *
    * @param handler handler名称
    * @param date 日期
    */
    private void fileReportJob(String handler,String date,Job job) throws Exception {
    //拉取日结文件
    JobParameters jobParameters = new JobParametersBuilder(jobExplorer)
    // .getNextJobParameters(job)//生产需要注掉 因为自动生成的不可靠
    // .addString("fileName", name)
    .addString("date", date) // 日期能和业务时间关联起来 方便查询
    .toJobParameters();

    复制代码
          //启动job
          JobExecution jobExecution = launcher.run(job, jobParameters);
          log.info("执行状态"+jobExecution.getExitStatus());
          log.info(handler+"执行完成===>日期:{}, 执行状态{}, 参数日期{}", LocalDateTime.now().format(DATE_FORMATTER_YYYY_MM_DD), jobExecution.getExitStatus(), date);
      }

    }

  • 参数传递:将日期参数date传入 Job

  • 生产环境中,通常需要手动构建JobParameters,确保参数可控且与业务关联,例如:

    .addString("fileName", name)

    .addString("date", date)

    .toJobParameters();

  • 自动生成实例id代码

    // 2. 调用getNextJobParameters,传入目标作业,自动生成唯一参数
    JobParameters jobParameters = parametersBuilder.getNextJobParameters(myBatchJob);

    复制代码
          // 3. 启动作业(使用自动生成的参数)
          jobLauncher.run(myBatchJob, jobParameters);

3.2 任务启动:

  • 先执行PtbTBJobListener的beforeJob()方法
  • 执行step01步骤:
  • 读取数据:multiResourceItemReader读取文件
  • 处理数据:这里注释掉了 processor,可能在 writer 中直接处理
  • 写入数据:zjtbWriter批量写入,每批 5000 条
  • 执行PtbTBJobListener的afterJob()方法

3.3 执行step01步骤 读取数据

复制代码
@Slf4j
@EnableBatchProcessing
public class PtbTBBatchConfig {   

		@Bean
    @StepScope
    public ExtendedMultiResourceItemReader<PrpZjtbFirstdata> multiResourceItemReader(@Value("#{jobParameters['date']}") String date) {
        log.info("date->" + date);
        ExtendedMultiResourceItemReader<PrpZjtbFirstdata> resourceItemReader = new ExtendedMultiResourceItemReader<>();
        //测试
ExtendedMultiResourceItemReader<PrpZjtbFirstdata> resourceItemReader = new ExtendedMultiResourceItemReader<>();
        return resourceItemReader;

/** 
*  写操作  里面也进行了处理
*
*/
@Bean
    @StepScope
    public ItemWriter<PrpZjtbFirstdata> zjtbWriter() {
        return new ItemWriter<PrpZjtbFirstdata>() {
            @Override
            public void write(List<? extends PrpZjtbFirstdata> items) throws Exception {    
                                         log.info("重复数量:" + firstErrorCount);
                //重复数量+入库数量总数
                Long size = firstErrorCount + Long.parseLong(String.valueOf(i));
                log.info("成功入库数量:" + i);
                log.info("总数量:" + size);
    }
  }
}
}
}

4 思考Spring Batch 与 XXL-Job 结合使用,而不是直接在 XXL-Job 的逻辑层编写所有代码

4.1 区别

XXL-Job:专注于任务调度和触发

Spring Batch:专注于批处理逻辑的实现

  • 直接编写的问题:
    如果直接在 XXL-Job 中编写批处理逻辑,会导致调度框架和业务逻辑耦合代码会变得难以维护和扩展
  • 实际应用场景:
    当批处理逻辑变得复杂时(如需要重试、跳过错误、分区处理等)
    当需要监控和追踪批处理任务的执行状态时
    强大的批处理功能支持
4.1.1 Spring Batch 提供的关键功能:
  • 重试机制:自动处理临时错误

    @Bean
    public Step step() {
    return stepBuilderFactory.get("step")
    .<Input, Output>chunk(1000)
    .faultTolerant()
    .retryLimit(3)
    .retry(Exception.class)
    .reader(reader())
    .writer(writer())
    .build();
    }
    ``

  • 跳过策略:跳过特定错误继续处理

    .faultTolerant()
    .skipLimit(10)
    .skip(Exception.class)

  • 分区处理:并行处理大量数据

    @Bean
    public Step partitionStep() {
    return stepBuilderFactory.get("partitionStep")
    .partitioner("workerStep", partitioner())
    .step(workerStep())
    .gridSize(10)
    .build();
    }

  • 流程控制:复杂的作业流程定义

    @Bean
    public Job job() {
    return jobBuilderFactory.get("job")
    .start(step1())
    .on("COMPLETED").to(step2())
    .from(step2()).on("*").to(step3())
    .end()
    .build();
    }

  • 完善的监控和错误处理
    Spring Batch 提供的监控功能:
    JobRepository:记录作业执行历史

    @Autowired
    private JobExplorer jobExplorer;

    public void listJobExecutions() {
    List<JobExecution> executions = jobExplorer.findJobExecutions(jobInstance);
    // 分析执行历史
    }

  • 执行上下文:在步骤间共享数据

ExecutionContext stepExecutionContext = stepExecution.getExecutionContext();

stepExecutionContext.put("key", value);

  • 错误处理:灵活的错误处理策略
    java
    @Bean
    public Step errorHandlingStep() {
    return stepBuilderFactory.get("errorHandlingStep")
    .<Input, Output>chunk(1000)
    .faultTolerant()
    .skipPolicy(new CustomSkipPolicy())
    .listener(new StepExecutionListener() {
    @Override
    public ExitStatus afterStep(StepExecution stepExecution) {
    // 自定义错误处理逻辑
    return null;
    }
    })
    .reader(reader())
    .writer(writer())
    .build();
    }