Spring Batch远程分区的本地Jar包模式
1 前言
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Spring相关文章：Springboot-Cloud
Spring Batch远程分区对于大量数据的处理非常擅长，它的实现有多种方式，如本地Jar包模式、MQ模式、Kubernetes模式。这三种模式的如下：
（1）本地Jar包模式：分区处理的worker为一个Java进程，从jar包启动，通过jvm参数和数据库传递参数；官方提供示例代码。
（2）MQ模式：worker是一个常驻进程，Manager和Worker通过消息队列来传递参数；网上有不少相关示例代码。
（3）Kubernetes模式：worker为K8s中的Pod，Manager直接启动Pod来处理；网上并没有找到任何示例代码。
本文将通过代码来讲解第一种模式（本地Jar包模式），其它后续再介绍。
建议先看下面文章了解一下：
Spring Batch入门：通过例子讲解Spring Batch入门，优秀的批处理框架
Spring Batch并行处理介绍：大量数据也不在话下，Spring Batch并行处理四种模式初探
2 代码讲解
本文代码中，Manager和Worker是放在一起的，在同一个项目里，也只会打一个jar包而已；我们通过profile来区别是manager还是worker，也就是通过Spring Profile实现一份代码，两份逻辑。实际上也可以拆成两份代码，但放一起更方便测试，而且代码量不大，就没有必要了。
2.1 项目准备
2.1.1 数据库
首先我们需要准备一个数据库，因为Manager和Worker都需要同步状态到DB上，不能直接使用嵌入式的内存数据库了，需要一个外部可共同访问的数据库。这里我使用的是H2 Database，安装可参考：把H2数据库从jar包部署到Kubernetes，并解决Ingress不支持TCP的问题。
2.1.2 引入依赖
maven引入依赖如下所示：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-task</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-deployer-local</artifactId>
<version>2.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.batch</groupId>
<artifactId>spring-batch-integration</artifactId>
</dependency>
spring-cloud-deployer-local用于部署和启动worker，非常关键；其它就是Spring Batch和Task相关的依赖；以及数据库连接。
2.1.3 主类入口
Springboot的主类入口如下：
@EnableTask
@SpringBootApplication
@EnableBatchProcessing
public class PkslowRemotePartitionJar {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PkslowRemotePartitionJar.class, args);
}
}
在Springboot的基础上，添加了Spring Batch和Spring Cloud Task的支持。
2.2 关键代码编写
前面的数据库搭建和其它代码没有太多可讲的，接下来就开始关键代码的编写。
2.2.1 分区管理Partitioner
Partitioner是远程分区中的核心bean，它定义了分成多少个区、怎么分区，要把什么变量传递给worker。它会返回一组<分区名，执行上下文>的键值对，即返回Map<String, ExecutionContext>。把要传递给worker的变量放在ExecutionContext中去，支持多种类型的变量，如String、int、long等。实际上，我们不建议通过ExecutionContext来传递太多数据；可以传递一些标识或主键，然后worker自己去拿数据即可。
具体代码如下：
private static final int GRID_SIZE = 4;
@Bean
public Partitioner partitioner() {
return new Partitioner() {
@Override
public Map<String, ExecutionContext> partition(int gridSize) {
Map<String, ExecutionContext> partitions = new HashMap<>(gridSize);
for (int i = 0; i < GRID_SIZE; i++) {
ExecutionContext executionContext = new ExecutionContext();
executionContext.put("partitionNumber", i);
partitions.put("partition" + i, executionContext);
}
return partitions;
}
};
}
上面分成4个区，程序会启动4个worker来处理；给worker传递的参数是partitionNumber。
2.2.2 分区处理器PartitionHandler
PartitionHandler也是核心的bean，它决定了怎么去启动worker，给它们传递什么jvm参数（跟之前的ExecutionContext传递不一样）。
@Bean
public PartitionHandler partitionHandler(TaskLauncher taskLauncher, JobExplorer jobExplorer, TaskRepository taskRepository) throws Exception {
Resource resource = this.resourceLoader.getResource(workerResource);
DeployerPartitionHandler partitionHandler =
new DeployerPartitionHandler(taskLauncher, jobExplorer, resource, "workerStep", taskRepository);
List<String> commandLineArgs = new ArrayList<>(3);
commandLineArgs.add("--spring.profiles.active=worker");
commandLineArgs.add("--spring.cloud.task.initialize-enabled=false");
commandLineArgs.add("--spring.batch.initializer.enabled=false");
partitionHandler
.setCommandLineArgsProvider(new PassThroughCommandLineArgsProvider(commandLineArgs));
partitionHandler
.setEnvironmentVariablesProvider(new SimpleEnvironmentVariablesProvider(this.environment));
partitionHandler.setMaxWorkers(2);
partitionHandler.setApplicationName("PkslowWorkerJob");
return partitionHandler;
}
上面代码中：
resource是worker的jar包地址，表示将启动该程序；
workerStep是worker将要执行的step；
commandLineArgs定义了启动worker的jvm参数，如--spring.profiles.active=worker；
environment是manager的系统环境变量，可以传递给worker，当然也可以选择不传递；
MaxWorkers是最多能同时启动多少个worker，类似于线程池大小；设置为2，表示最多同时有2个worker来处理4个分区。
2.2.3 Manager和Worker的Batch定义
完成了分区相关的代码，剩下的就只是如何定义Manager和Worker的业务代码了。
Manager作为管理者，不用太多业务逻辑，代码如下：
@Bean
@Profile("!worker")
public Job partitionedJob(PartitionHandler partitionHandler) throws Exception {
Random random = new Random();
return this.jobBuilderFactory.get("partitionedJob" + random.nextInt())
.start(step1(partitionHandler))
.build();
}
@Bean
public Step step1(PartitionHandler partitionHandler) throws Exception {
return this.stepBuilderFactory.get("step1")
.partitioner(workerStep().getName(), partitioner())
.step(workerStep())
.partitionHandler(partitionHandler)
.build();
}
Worker主要作用是处理数据，是我们的业务代码，这里就演示一下如何获取Manager传递过来的partitionNumber：
@Bean
public Step workerStep() {
return this.stepBuilderFactory.get("workerStep")
.tasklet(workerTasklet(null, null))
.build();
}
@Bean
@StepScope
public Tasklet workerTasklet(final @Value("#{stepExecutionContext['partitionNumber']}") Integer partitionNumber) {
return new Tasklet() {
@Override
public RepeatStatus execute(StepContribution contribution, ChunkContext chunkContext) throws Exception {
Thread.sleep(6000); //增加延时，查看效果，通过jps：在jar情况下会新起java进程
System.out.println("This tasklet ran partition: " + partitionNumber);
return RepeatStatus.FINISHED;
}
};
}
通过表达式@Value("#{stepExecutionContext['partitionNumber']}") 获取Manager传递过来的变量；注意要加注解@StepScope。
3 程序运行
因为我们分为Manager和Worker，但都是同一份代码，所以我们先打包一个jar出来，不然manager无法启动。配置数据库和Worker的jar包地址如下：
spring.datasource.url=jdbc:h2:tcp://localhost:9092/test
spring.datasource.username=pkslow
spring.datasource.password=pkslow
spring.datasource.driver-class-name=org.h2.Driver
pkslow.worker.resource=file://pkslow/target/remote-partitioning-jar-1.0-SNAPSHOT.jar
执行程序如下：
可以看到启动了4次Java程序，还给出日志路径。
通过jps命令查看，能看到一个Manager进程，还有两个worker进程：
4 复杂变量传递
前面讲了Manager可以通过ExecutionContext传递变量，如简单的String、long等。但其实它也是可以传递复杂的Java对象的，但对应的类需要可序列化，如：
import java.io.Serializable;
public class Person implements Serializable {
private Integer age;
private String name;
private String webSite;
//getter and setter
}
Manager传递：
executionContext.put("person", new Person(0, "pkslow", "www.pkslow.com"));
Worker接收：
@Value("#{stepExecutionContext['person']}") Person person
5 总结
本文介绍了Spring Batch远程分区的本地Jar包模式，只能在一台机器上运行，所以也是无法真正发挥出远程分区的作用。但它对我们后续理解更复杂的模式是有很大帮助的；同时，我们也可以使用本地模式进行开发测试，毕竟它只需要一个数据库就行了，依赖很少。
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