如何分析Spring Batch远程分区的本地Jar包模式

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何分析Spring Batch远程分区的本地Jar包模式，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

1 前言

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。

下面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.h3database</groupId>
  <artifactId>h3</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:h3:tcp://localhost:9092/test
spring.datasource.username=pkslow
spring.datasource.password=pkslow
spring.datasource.driver-class-name=org.h3.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

上述就是小编为大家分享的如何分析Spring Batch远程分区的本地Jar包模式了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。