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基于 Spring Batch 和 XXL-Job 的批处理任务实现

news 2025/7/23 5:35:47

springbatch springinteger批处理作业

1 添加依赖

<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

    @Configuration@Slf4j@EnableBatchProcessingpublic class PtbTBBatchConfig {@Beanpublic Job ptbTBJob() {// 通过jobBuilderFactory构建一个Job，get方法参数为Job的namereturn jobBuilderFactory.get("ptbTBJob").incrementer(new RunIdIncrementer()).start(step01()).listener(ptbTBJobListener()).build();}@Beanpublic 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@Beanpublic PtbTBJobListener ptbTBJobListener() {return new PtbTBJobListener();}}

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 {   @Overridepublic void beforeJob(JobExecution jobExecution) { String date = jobExecution.getJobParameters().getString("date");//  判断文件是否存在// SFTP文件下载流程开始}@Overridepublic 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();//启动jobJobExecution 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);// 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

@Slf4j
@EnableBatchProcessing
public class PtbTBBatchConfig {   @Bean@StepScopepublic 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@StepScopepublic ItemWriter<PrpZjtbFirstdata> zjtbWriter() {return new ItemWriter<PrpZjtbFirstdata>() {@Overridepublic 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();
}