SpringBatch reader详解

Spring Batch 是一个用于大规模批处理任务的框架，提供了许多构建批处理应用程序的功能。ItemReader 是 Spring Batch 中的一个关键接口，用于读取输入数据源中的数据。

一、ItemReader基本概念

1、ItemReader 接口： ItemReader 是 Spring Batch 中用于读取数据的接口。它定义了一个 read 方法，用于读取数据，并返回一个数据项。数据项通常是 Java 对象，可以是从文件、数据库、消息队列等数据源中读取的。

public interface ItemReader {
    T read() throws Exception, UnexpectedInputException, ParseException, NonTransientResourceException;
}

2、常见的 ItemReader 实现： Spring Batch 提供了许多常见数据源的 ItemReader 实现，包括：

• FlatFileItemReader： 用于从文本文件中读取数据，支持各种文本文件格式，如 CSV、XML 等。
• JdbcCursorItemReader： 用于从数据库中读取数据，支持基于游标的数据读取，适用于大量数据的情况。
• JpaPagingItemReader： 用于从 JPA 数据源中读取数据，支持分页读取数据。
• HibernateCursorItemReader： 用于从 Hibernate 数据源中读取数据，支持游标式读取。
• Custom ItemReader： 你可以根据自己的需求实现自定义的 ItemReader。

3、读取数据并返回： ItemReader 的 read 方法用于读取数据，返回的数据通常是一个 Java 对象。如果没有更多数据可读，可以返回 null，这通常表示数据读取已经完成。

4、异常处理： read 方法可能会抛出异常，如 ParseException（解析异常）、NonTransientResourceException（非瞬态资源异常）等。在异常处理方面，Spring Batch 提供了灵活的配置选项，可以处理不同类型的异常，并执行相应的操作。

5、状态管理： ItemReader 可以管理读取的状态，以确保在故障发生时能够从上次中断的位置继续读取数据。这通常通过配置 saveState 来实现，以便在作业执行期间保持状态。

6、Chunk 处理： Spring Batch 通常将 ItemReader 与 ItemProcessor 和 ItemWriter 一起使用，以处理数据的块。Chunk 是 Spring Batch 中一次处理的数据单元，可以包含多个数据项。ItemReader 负责读取 Chunk 中的数据项。

二、使用 FlatFileItemReader 从文本文件中读取数据

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {
    
    @Autowired
    private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
    
    @Autowired
    private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
 
    @Bean
    public FlatFileItemReader reader() {
        FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader<>();
        reader.setResource(new ClassPathResource("sample-data.csv"));
        reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() {{
            setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
                setNames(new String[] { "firstName", "lastName" });
            }});
            setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper() {{
                setTargetType(Person.class);
            }});
        }});
        return reader;
    }
 
    @Bean
    public Job importUserJob(JobCompletionNotificationListener listener) {
        return jobBuilderFactory.get("importUserJob")
            .incrementer(new RunIdIncrementer())
            .listener(listener)
            .flow(step1())
            .end()
            .build();
    }
 
    @Bean
    public Step step1() {
        return stepBuilderFactory.get("step1")
            .chunk(10)
            .reader(reader())
            .processor(processor())
            .writer(writer())
            .build();
    }
 
    // ...
}

三、FlatFileItemReader 详解

FlatFileItemReader 是 Spring Batch 中用于从文本文件读取数据的实现之一。它用于读取扁平文件（Flat Files），如 CSV、TSV 等格式的数据。

在 Spring Batch 的配置中，通过 Java 配置或 XML 配置来创建并配置 FlatFileItemReader。以下是一个 Java 配置示例：

@Bean
public FlatFileItemReader reader() {
    FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader<>();
    reader.setResource(new ClassPathResource("sample-data.csv"));
    reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() {{
        setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
            setNames(new String[] { "firstName", "lastName" });
        }});
        setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper() {{
            setTargetType(Person.class);
        }});
    }});
    return reader;
}

在上面的配置中，我们创建了一个 FlatFileItemReader 并设置了以下属性：

• setResource：指定要读取的文本文件，可以是文件系统路径、URL、类路径资源等。
• setLineMapper：设置行映射器，用于将文件中的每一行数据映射到领域对象上。在这里，我们使用 DefaultLineMapper，并配置了 LineTokenizer 和 FieldSetMapper。
• LineTokenizer：用于指定如何拆分每行的数据。这里使用了 DelimitedLineTokenizer 来指定分隔符。
• FieldSetMapper：将拆分的字段映射到领域对象的属性上，这里使用了 BeanWrapperFieldSetMapper。

1. 数据映射： 在上述配置中，我们使用 DefaultLineMapper、DelimitedLineTokenizer 和 BeanWrapperFieldSetMapper 来进行数据映射。具体来说，DelimitedLineTokenizer 拆分每一行数据，BeanWrapperFieldSetMapper 将拆分的字段映射到一个领域对象 Person 中。你可以根据实际需求调整映射的方式。

2. 处理异常： 在使用 FlatFileItemReader 时，需要注意异常处理。例如，如果读取的数据不符合预期的格式，可能会抛出异常。Spring Batch 提供了异常处理机制，可以配置如何处理这些异常。

3. 状态管理： FlatFileItemReader 通常会管理读取的状态，以确保在故障发生时能够从上次中断的位置继续读取数据。这可以通过配置 saveState 来实现。

FlatFileItemReader 是 Spring Batch 中用于读取扁平文件数据的重要组件。通过适当的配置和映射，它可以方便地读取文本文件中的数据，并将其转化为领域对象，以供进一步处理和写入。