百度 两驱舒适版官方指导价：万元虽然售价比风尚版高了万元，但增加的配置了，遗憾的是中控屏幕只有英寸并且不支持CarPlay功能，但是对于提升车内高级氛围还是很有帮助的，可以还没有配置天窗，如果对于天窗不是很在意的朋友，买这款就挺合适的。
兄弟们，有没有遇到过这种情况：每个月最后一天都要手动执行几十条 SQL 清理过期数据，结果因为忘记加 LIMIT 导致数据库锁表，被 DBA 追着打？或者为了生成一份报表，不得不写个 for 循环从数据库查数据，结果因为内存溢出把服务器干挂了？
这就是传统批处理的「坑爹日常」—— 手动操作易出错、代码重复率高、性能还拉胯。但别急，Spring Batch 就是来拯救你的！这个 Spring 亲儿子框架，能让你用写业务代码的时间，搞定原本需要加班三天的批量任务，效率直接飙升 500%。
一、传统批处理的三大「坑王之王」
在正式发车前，咱们先聊聊传统批处理的「三大罪状」，看看你有没有中过招：
1. 手动操作：程序员的「反人类设计」
想象一下，你要删除数据库里 100 万条过期订单数据。传统做法是写个循环，每次删 5000 条：
DELETE FROM active_orders
WHERE create_time < '2025-08-08'
LIMIT 5000;然后手动执行几十次，直到没数据为止。这要是漏执行一次，第二天就得面对产品经理的「亲切问候」。
2. 多线程：程序员的「噩梦工厂」
为了提升性能，你可能会用多线程处理数据。但写出来的代码往往像这样：
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8);
while (hasNextPage()) {
List<Data> page = fetchNextPage();
executor.submit(() -> processPage(page));
}
// 忘记调用 shutdown()，线程池直接爆炸！结果就是内存泄漏、数据库连接泄露，服务器分分钟变成「烤鸡」。
3. 配置管理：程序员的「智商检测器」
参数写死在代码里，改个批量大小就得重新打包部署；不同环境配置混杂，测试环境跑好好的，一到生产就报错。这时候你只能对着屏幕大喊：「这锅我不背！」
二、Spring Batch：批处理界的「瑞士军刀」
Spring Batch 就像程序员的「智能管家」，帮你搞定所有脏活累活。它的核心优势可以用三个词概括：自动化、健壮性、可扩展性。
1. 自动化流水线：数据处理「一键三连」
Spring Batch 把批处理抽象成「读取 → 处理 → 写入」的流水线。比如处理 CSV 文件，你只需要配置好 ItemReader（读文件）、ItemProcessor（数据清洗）、ItemWriter（写入数据库），剩下的交给框架自动完成。
2. 健壮性拉满：妈妈再也不用担心我的代码
- 事务管理：每个批次（Chunk）作为一个事务，失败自动回滚，成功才提交。
- 错误处理：支持重试（Retry）和跳过（Skip）机制。比如某条数据格式错误，跳过它继续处理下一条，而不是整个任务崩溃。
- 断点续传：任务执行到一半失败？重启后自动从断点继续，不用从头再来。
3. 性能飙升：从「蜗牛」到「火箭」
Spring Batch 内置了多种优化策略：
- 批量读取：使用游标（Cursor）一次性读取大量数据，减少数据库交互次数。
- 异步处理：将数据处理和写入放到线程池异步执行，CPU 利用率直接翻倍。
- 分区处理：把大数据集拆分成多个小任务并行处理，百万级数据分分钟搞定。
三、Spring Batch 核心组件：四大金刚「组队打怪」
Spring Batch 的核心组件可以比作一个「工厂」：
- Job（厂长）：负责统筹全局，安排任务流程。
- Step（车间主任）：具体执行任务的单元，每个 Step 包含完整的「读取 → 处理 → 写入」流程。
- ItemReader（搬运工）：从数据源读取数据，支持文件、数据库、消息队列等多种来源。
- ItemProcessor（质检员）：对数据进行清洗、转换等处理。
- ItemWriter（打包工）：将处理后的数据写入目标存储。
1. Job：任务指挥官
Job 是批处理的顶级抽象，一个 Job 可以包含多个 Step。比如银行的日终对账 Job，可能包含下载文件、数据校验、生成报表三个 Step：
@Bean
public Job dailyReconciliationJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, Step downloadStep, Step validateStep) {
return jobBuilderFactory.get("dailyReconciliation")
.start(downloadStep)
.next(validateStep)
.build();
}2. Step：流水线上的「螺丝钉」
Step 是 Job 的执行单元，分为两种类型：
- Chunk-Oriented Step：基于块处理，适合数据量大的场景。
- Tasklet Step：执行单个任务，适合简单的脚本式操作。
Chunk-Oriented Step 的核心是 chunk 方法，指定每次处理的数据量：
@Bean
public Step csvImportStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader<User> reader, ItemProcessor<User, User> processor, ItemWriter<User> writer) {
return stepBuilderFactory.get("csvImport")
.<User, User>chunk(100) // 每 100 条数据提交一次
.reader(reader)
.processor(processor)
.writer(writer)
.build();
}3. ItemReader：数据搬运工
ItemReader 负责从数据源读取数据。比如读取 CSV 文件：
@Bean
public ItemReader<User> userReader() {
FlatFileItemReader<User> reader = new FlatFileItemReader<>();
reader.setResource(new ClassPathResource("users.csv"));
reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<>() {{
setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
setNames("name", "age", "email");
}});
setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<>() {{
setTargetType(User.class);
}});
}});
return reader;
}4. ItemProcessor：数据变形金刚
ItemProcessor 对数据进行处理，比如手机号脱敏：
public class DataMaskProcessor implements ItemProcessor<User, User> {
@Override
public User process(User user) {
// 手机号脱敏：138****1234
String phone = user.getPhone();
user.setPhone(phone.replaceAll("(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})", "$1****$2"));
// 邮箱转小写
user.setEmail(user.getEmail().toLowerCase());
return user;
}
}5. ItemWriter：数据收纳师
ItemWriter 将数据写入目标存储。比如批量写入数据库：
@Bean
public ItemWriter<User> userWriter(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
return items -> {
for (User user : items) {
jdbcTemplate.update(
"INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)",
user.getName(),
user.getAge(),
user.getEmail()
);
}
};
}四、实战案例：从「Hello World」到「企业级应用」
案例 1：批量删除过期订单
传统方法需要手动循环执行 SQL，而 Spring Batch 可以这样做：
- 配置 Job 和 Step：
@Bean
public Job deleteExpiredOrdersJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, Step deleteStep) {
return jobBuilderFactory.get("deleteExpiredOrders")
.start(deleteStep)
.build();
}
@Bean
public Step deleteStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader<Order> reader, ItemWriter<Order> writer) {
return stepBuilderFactory.get("deleteStep")
.<Order, Order>chunk(5000)
.reader(reader)
.writer(writer)
.build();
}- 实现 ItemReader 和 ItemWriter：
@Bean
public ItemReader<Order> orderReader(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
returnnew JdbcCursorItemReaderBuilder<Order>()
.sql("SELECT id FROM orders WHERE create_time < ?")
.parameters("2025-08-08")
.rowMapper((rs, rowNum) -> new Order(rs.getLong("id")))
.build();
}
@Bean
public ItemWriter<Order> orderWriter(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
return items -> {
List<Long> ids = items.stream().map(Order::getId).collect(Collectors.toList());
jdbcTemplate.update(
"DELETE FROM orders WHERE id IN (?)",
ids
);
};
}- 运行结果：原本需要手动执行几十次的任务，现在一键运行，效率提升 10 倍！
案例 2：日志分析系统
处理 GB 级别的 Nginx 日志，传统方法容易内存溢出，而 Spring Batch 可以这样优化：
- 流式读取日志文件：
@Bean
public ItemReader<String> logReader() {
return new FlatFileItemReaderBuilder<String>()
.resource(new FileSystemResource("/var/log/nginx/access.log"))
.lineMapper(new PassThroughLineMapper())
.build();
}- 异步处理数据：
@Bean
public Step logProcessingStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader<String> reader, ItemProcessor<String, LogEntry> processor, ItemWriter<LogEntry> writer) {
return stepBuilderFactory.get("logProcessing")
.<String, LogEntry>chunk(1000)
.reader(reader)
.processor(processor)
.writer(writer)
.taskExecutor(new SimpleAsyncTaskExecutor())
.throttleLimit(10) // 最大并发线程数
.build();
}- 结果：处理 10GB 日志文件仅需 15 分钟，而传统方法需要 2 小时！
五、高级技巧：让 Spring Batch 「飞」起来
1. 异步处理：释放 CPU 潜能
将数据处理和写入放到线程池异步执行：
private <I, O> AsyncItemProcessor<I, O> wrapAsyncProcessor(ItemProcessor<I, O> processor, TaskExecutor taskExecutor) {
AsyncItemProcessor<I, O> asyncProcessor = new AsyncItemProcessor<>();
asyncProcessor.setDelegate(processor);
asyncProcessor.setTaskExecutor(taskExecutor);
return asyncProcessor;
}
private <O> AsyncItemWriter<O> wrapAsyncWriter(ItemWriter<O> writer) {
AsyncItemWriter<O> asyncWriter = new AsyncItemWriter<>();
asyncWriter.setDelegate(writer);
return asyncWriter;
}
@Bean
public Step asyncStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader<PayOrderPo> reader, ItemProcessor<PayOrderPo, PayOrderPo> processor, ItemWriter<PayOrderPo> writer) {
AsyncItemProcessor<PayOrderPo, PayOrderPo> asyncProcessor = wrapAsyncProcessor(processor, new ThreadPoolTaskExecutor());
AsyncItemWriter<PayOrderPo> asyncWriter = wrapAsyncWriter(writer);
return stepBuilderFactory.get("asyncStep")
.<PayOrderPo, Future<PayOrderPo>>chunk(500)
.reader(reader)
.processor(asyncProcessor)
.writer(asyncWriter)
.build();
}2. 分区处理：大数据量「分而治之」
将数据按时间范围分区，并行处理：
@Bean
public Job partitionJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, Step partitionStep) {
return jobBuilderFactory.get("partitionJob")
.start(partitionStep)
.build();
}
@Bean
public Step partitionStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, Step slaveStep) {
return stepBuilderFactory.get("partitionStep")
.partitioner("slaveStep", new RangePartitioner<>("id", 0, 1000000, 10))
.step(slaveStep)
.gridSize(10) // 并发分区数
.build();
}
@Bean
public Step slaveStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, ItemReader<Order> reader, ItemWriter<Order> writer) {
return stepBuilderFactory.get("slaveStep")
.<Order, Order>chunk(1000)
.reader(reader)
.writer(writer)
.build();
}3. 监控与调优：让问题「无所遁形」
- 使用 Spring Boot Actuator：
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "batch-jobs"访问 /actuator/batch-jobs 可以查看作业状态、执行历史等信息。
- 性能调优参数：
spring.batch.job:
parameters:
chunk-size: 1000 # 每批次处理 1000 条数据
thread-pool-size: 8 # 线程池大小
max-retries: 3 # 最大重试次数六、效率飙升 500% 的秘密：Spring Batch vs 传统方法
对比项 | 传统方法 | Spring Batch |
开发效率 | 从头编写重复代码，开发周期长 | 内置组件开箱即用，开发效率提升 80% |
性能 | 单线程处理，性能低下 | 异步处理 + 分区技术，吞吐量提升 5 倍 |
容错性 | 手动处理异常，容易遗漏 | 内置重试、跳过机制，错误处理效率提升 90% |
监控与维护 | 无统一监控，问题排查困难 | 集成监控工具，实时查看作业状态 |
扩展性 | 代码耦合度高，难以扩展 | 模块化设计，轻松应对需求变化 |
七、最佳实践：写出「优雅」的批处理代码
1. 合理设置批次大小（Chunk Size）
- 小数据量：500-1000 条 / 批次。
- 大数据量：1000-5000 条 / 批次。
- IO 密集型任务：适当增大批次大小，减少 IO 次数。
- CPU 密集型任务：适当减小批次大小，避免内存溢出。
2. 避免状态共享
ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter 应设计为无状态，确保线程安全。
3. 日志记录
在关键节点添加日志，记录处理进度和异常信息：
public class JobCompletionNotificationListener implements JobExecutionListener {
privatefinal Logger log = LoggerFactory.getLogger(JobCompletionNotificationListener.class);
@Override
public void beforeJob(JobExecution jobExecution) {
log.info("Job {} started at {}", jobExecution.getJobInstance().getJobName(), new Date());
}
@Override
public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
if (jobExecution.getStatus() == BatchStatus.COMPLETED) {
log.info("Job {} completed at {} with {} items processed",
jobExecution.getJobInstance().getJobName(),
new Date(),
jobExecution.getExecutionContext().getLong("totalItemsProcessed")
);
}
}
}4. 配置管理
使用 @Profile 注解区分不同环境配置：
@Configuration
@Profile("prod")
public class ProductionConfig {
// 生产环境配置
}
@Configuration
@Profile("dev")
public class DevelopmentConfig {
// 开发环境配置
}八、常见问题与解决方案
1. 内存溢出（OOM）
- 原因：一次性读取大量数据到内存。
- 解决方案：
使用游标（Cursor）流式读取数据。
减小批次大小（Chunk Size）。
启用垃圾回收（GC）监控，优化堆内存配置。
2. 数据库连接泄露
- 原因：未正确关闭数据库连接。
- 解决方案：
使用 Spring 提供的 JdbcCursorItemReader，自动管理连接。
在 ItemWriter 中使用批量操作，减少连接次数。
3. 任务执行时间过长
- 原因：数据量过大或处理逻辑复杂。
- 解决方案：
采用分区处理，并行执行多个任务。
优化 SQL 查询，添加索引。
将耗时操作异步化，使用消息队列解耦。
九、总结：Spring Batch 是「神器」还是「玩具」？
经过实战验证，Spring Batch 绝对是企业级批处理的「神器」。它不仅能大幅提升开发效率和系统性能，还能降低维护成本和故障风险。无论是数据迁移、报表生成，还是日志分析、金融对账，Spring Batch 都能轻松应对。
如果你还在为批处理任务头疼，不妨试试 Spring Batch。相信我，学会它之后，你会发现批处理原来可以这么简单、这么高效！
