简单的Spring Batch示例

使用Spring Batch做为批处理框架，可以完成常规的数据量不是特别大的离线计算。

现在写一个简单的入门版示例。

这里默认大家已经掌握了Spring Batch的基本知识，示例只是为了快速上手实践

目标1：程序随机生成字符串，经过Spring Batch后，统一在字符串后加入“----PROCESSED”，并输出

目标2：程序读取txt文件，经过Spring Batch后，统一加入如上字段，并输出

Spring Batch的流程

1. 读取数据----itemReader
2. 处理数据----itemProcess
3. 数据写入----itemWrite

分析目标可知，两个目标的输入数据源不同，处理方式基本一致，数据完成后的写入规则一致

由此可以分段完成代码

itemReader

目标一

这里没有使用Spring Batch自带的集中reader，所以自定义了随机生成字符串的reader

这里代码并不完善，reader会无线循环生成随机字符串，但不影响本次学习的目的

public class MyItemReader implements ItemReader<String> {
    @Override
    public String read() throws Exception, UnexpectedInputException, ParseException, NonTransientResourceException {
        return RandomStringUtils.randomAlphabetic(10);
    }
}

目标二

由于是读取文件中的内容，所以不用自定义reader实现，可直接使用FlatFileItemReader，在Batch的config中配置即可

    @Bean
    public ItemReader<String> textReader(){

        FlatFileItemReader<String> reader=new FlatFileItemReader<>();
        File file = new File("D:\\FTP\\ttest.txt");
        reader.setResource(new FileSystemResource(file));
        reader.setLineMapper(new LineMapper<String>() {
            @Override
            public String mapLine(String line, int lineNumber) throws Exception {
                return line;
            }
        });
        return reader;

    }

itemProcess

这里采用同一种处理方式即可

public class MyItemProcessor implements ItemProcessor<String,String> {

    @Override
    public String process(String s) throws Exception {
        return s+"---------PROCESSED";
    }
}

itemWriter

也采用同一种即可

public class MyItemWriter implements ItemWriter<String> {
    @Override
    public void write(List<? extends String> items) throws Exception {
        for (String item : items) {
            System.out.println(item);
        }
    }
}

配置完成Batch Config

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration extends DefaultBatchConfigurer {

    @Autowired
    public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
    @Autowired
    public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Bean
    public MyItemProcessor processor(){
        return new MyItemProcessor();
    }

    @Bean
    public ItemWriter<String> writer(){
        return new MyItemWriter();
    }

    @Bean
    public ItemReader<String> textReader(){
        FlatFileItemReader<String> reader=new FlatFileItemReader<>();
        File file = new File("D:\\FTP\\ttest.txt");
        reader.setResource(new FileSystemResource(file));
        reader.setLineMapper(new LineMapper<String>() {
            @Override
            public String mapLine(String line, int lineNumber) throws Exception {
                return line;
            }
        });
        return reader;
    }

    @Bean
    public ItemReader<String> stringReader(){
        return new MyItemReader();
    }

    @Override
    public void setDataSource(DataSource dataSource) {
        super.setDataSource(dataSource);
    }

    @Bean
    public Step myStep(){
        return stepBuilderFactory
                .get("step1")
                //这个chunk size是最后调用写入的时候，一次性写入多少条已处理的数据
                .<String,String>chunk(10)
//                .reader(textReader())
                .reader(stringReader())
                .processor(processor())
                .writer(writer())
                .build();

    }

    @Bean
    public Job MyJob(){
        return jobBuilderFactory
                .get("MyJOB")
                .listener(new JobExecutionListenerSupport(){
                    //所有处理结束后调用
                    @Override
                    public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
                        if(jobExecution.getStatus() == BatchStatus.COMPLETED){
                            System.out.println("OK");
                        }
                    }
                })
                .flow(myStep())
                .end()
                .build();
    }
}

结束

最后直接运行spring boot程序即可

原文地址：https://www.cnblogs.com/tilv37/p/12019652.html