1，Spring Batch 介绍

• Spring Batch 是一个开源的、全面的、轻量级的批处理框架，通过 Spring Batch 可以实现强大的批处理应用程序的开发。
• Spring Batch 还提供记录/跟踪、事务管理、作业处理统计、作业重启以及资源管理等功能。
• Spring Batch 结合定时任务可以发挥更大的作用。
• Spring Batch 提供了 ItemReader、ItemProcessor 和 ItemWriter 来完成数据的读取、处理以及写出操作，并且可以将批处理的执行状态持久化到数据库中。

2，样例说明

（1）本文通过一个简单的数据复制样例演示在 Spring Boot 中如何使用 Spring Batch。假设现在有一个 data.csv 文件，文件中保存了 4 条用户数据，我们需要通过批处理框架读取文件中的内容然后将之插入数据表中。

附：增加 ItemProcessor 数据处理

    在实际应用中，我们读取完数据后可能还需要先对数据进行一些处理，然后再入库。下面演示如何实现这个功能。

1，自定义 ItemProcessor

public class CvsItemProcessor implements ItemProcessor<User, User> {

    @Override
    public User process(User item) throws Exception {
        // 数据处理，比如将中文性别设置为M/F
        if ("男".equals(item.getSex())) {
            item.setSex("M");
        } else {
            item.setSex("F");
        }
        return item;
    }
}

2，配置 ItemProcessor

    修改批处理配置 CsvBatchJobConfig，增加 ItemProcessor 相关配置，ItemProcessor 具体实现则为上面我们自定义的 ItemProcessor。

@Configuration
public class CsvBatchJobConfig {
    // 注入JobBuilderFactory，用来构建Job
    @Autowired
    JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    // 注入StepBuilderFactory，用来构建Step
    @Autowired
    StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    // 注入DataSource，用来支持持久化操作，这里持久化方案是Spring-Jdbc
    @Autowired
    DataSource dataSource;

    // 配置一个ItemReader，即数据的读取逻辑
    @Bean
    @StepScope
    FlatFileItemReader<User> itemReader() {
        // FlatFileItemReader 是一个加载普通文件的 ItemReader
        FlatFileItemReader<User> reader = new FlatFileItemReader<>();
        // 由于data.csv文件第一行是标题，因此通过setLinesToSkip方法设置跳过一行
        reader.setLinesToSkip(1);
        // setResource方法配置data.csv文件的位置
        reader.setResource(new ClassPathResource("data.csv"));
        // 通过setLineMapper方法设置每一行的数据信息
        reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<User>(){{
            setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer(){{
                // setNames方法配置了data.csv文件一共有4列，分别是id、username、以及sex,
                setNames("id","username","sex");
                // 配置列与列之间的间隔符（这里是空格）
                setDelimiter(" ");
            }});
            setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper(){{
                setTargetType(User.class);
            }});
        }});
        return reader;
    }

    // 配置ItemProcessor，进行数据处理
    @Bean
    ItemProcessor<User, User> itemProcessor(){
        // 使用自定义的数据处理类
        CvsItemProcessor cvsItemProcessor = new CvsItemProcessor();
        return cvsItemProcessor;
    }

    // 配置ItemWriter，即数据的写出逻辑
    @Bean
    JdbcBatchItemWriter jdbcBatchItemWriter() {
        // 使用的JdbcBatchltemWriter则是通过JDBC将数据写出到一个关系型数据库中。
        JdbcBatchItemWriter writer = new JdbcBatchItemWriter();
        // 配置使用的数据源
        writer.setDataSource(dataSource);
        // 配置数据插入SQL，注意占位符的写法是":属性名"
        writer.setSql("insert into user(id,username,sex) " +
                "values(:id,:username,:sex)");
        // 最后通过BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider实例将实体类的属性和SQL中的占位符一一映射
        writer.setItemSqlParameterSourceProvider(
                new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>());
        return writer;
    }

    // 配置一个Step
    @Bean
    Step csvStep() {
        // Step通过stepBuilderFactory进行配置
        return stepBuilderFactory.get("csvStep") //通过get获取一个StepBuilder，参数数Step的name
                .<User, User>chunk(2) //方法的参数2，表示每读取到两条数据就执行一次write操作
                .reader(itemReader()) // 配置reader
                .processor(itemProcessor()) // 配置processor
                .writer(jdbcBatchItemWriter()) // 配置writer
                .build();
    }

    // 配置一个Job
    @Bean
    Job csvJob() {
        // 通过jobBuilderFactory构建一个Job，get方法参数为Job的name
        return jobBuilderFactory.get("csvJob2")
                .start(csvStep()) // 配置该Job的Step
                .build();
    }
}

3，运行测试

启动项目，重新触发批处理，可以看到数据库数据中，性别部分变成了英文的“M/F”