大量数据也不在话下,Spring Batch并行处理四种模式初探
1 前言
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前面写了一篇文章《通过例子讲解Spring Batch入门,优秀的批处理框架》讲解Spring Batch入门,但要发挥它的作用,并行处理不能不了解。
2 四种模式
大多数情况下,单线程、单进程的Spring Batch已经能满足你的需求。在我们走向更复杂的特性之前,先看看简单的能不能用,Keep it Simple and Stupid。
不过,当你确定要使用并行处理时,Spring Batch也提供了多种选择。整体上分为两大类:
- (1)单进程、多线程
- (2)多进程
细分如下:
- (1)多线程的
Step(单进程) - (2)并行的
Steps(单进程) - (3)远程分块(多进程)
- (4)远程分区(多进程)
光从名字看,很难理解它们之间的差别,我们来一一介绍吧。
2.1 多线程的Step
通过提供一个TaskExecutor来执行,而TaskExecutor是可以自定义的,我们可以提供一个基于线程池的TaskExecutor,则可以实现多线程处理。
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor(){
return new SimpleAsyncTaskExecutor("spring_batch");
}
@Bean
public Step sampleStep(TaskExecutor taskExecutor) {
return this.stepBuilderFactory.get("sampleStep")
.<String, String>chunk(10)
.reader(itemReader())
.writer(itemWriter())
.taskExecutor(taskExecutor)
.build();
}
2.2 并行Steps
这个看起来跟第一个很像,其实完全不一样。它是多个steps之间来并行处理。所以job应该是可以分解为独立的step,不是按一步一步的顺序处理,这样才可以并行执行。比如下面的例子,step1和step2合并成一个flow1,而step3为flow2,flow1与flow2之间可以并行处理。

代码如下:
@Bean
public Job job() {
return jobBuilderFactory.get("job")
.start(splitFlow())
.next(step4())
.build() //builds FlowJobBuilder instance
.build(); //builds Job instance
}
@Bean
public Flow splitFlow() {
return new FlowBuilder<SimpleFlow>("splitFlow")
.split(taskExecutor())
.add(flow1(), flow2())
.build();
}
@Bean
public Flow flow1() {
return new FlowBuilder<SimpleFlow>("flow1")
.start(step1())
.next(step2())
.build();
}
@Bean
public Flow flow2() {
return new FlowBuilder<SimpleFlow>("flow2")
.start(step3())
.build();
}
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor(){
return new SimpleAsyncTaskExecutor("spring_batch");
}
2.3 远程分块
在这种模式下,step会被拆成多个Java进程来处理,主程序与分块执行程序之间通过中间件来通信。如下图所示:

由上图可以看出,读取只有一个进程Manager,而处理进程Worker则可以多个,所以适用于易读而难处理的场景。

2.4 远程分区
远程分区跟远程分块容易混淆,但其实它们是不同的。前面讲解的远程分块是一个进程读,多个进程处理;而远程分区是多个进程读,多个进程处理,多个进程写:

所以,远程分区适用于容易有IO瓶颈的系统,因为它将读与写都拆到多个worker进程中去了。远程分区可以使用中间件,如消息队列,也可以不用。它通过PartitionHandler来进行分区处理,而Partitioner则定义了如何进行分区。
3 总结
本文介绍了Spring Batch并行处理的四种模式,分别是多线程Step、并行Steps、远程分块、远程分区。前两种比较简单,给出代码例子;而后两种则复杂得多,特别是远程分区模式,把IO压力和业务处理压力都分解了,能大大提高整个流程的处理效率。后续我们再专门讲解一下远程分区吧。
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