Spring Batch Chunk 模式性能优化实战

本文目录#

• Chunk 模式回顾
• 性能优化要点
• 监控与调试
• 自检清单
• 参考资料

Chunk 模式回顾#

Spring Batch 的 Chunk 模式通过 ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter 组合批处理任务。Chunk 大小、事务边界、并发配置直接影响吞吐与失败恢复能力。

性能优化要点#

• 合理的 chunkSize：
  • IO 密集型任务：20~100；
  • CPU 密集型任务：5~20；
  • 通过 JMeter/自定义压测寻找 Sweet Spot。
• 事务策略：使用 ResourcelessTransactionManager 在无需数据库事务时降低开销；
• 分页读取：对数据库 Reader 使用 PagingItemReader 或 JdbcCursorItemReader，并开启流式读取；
• 并行处理：
  • TaskExecutor + SimpleAsyncTaskExecutor 实现多线程 Step；
  • Partitioner 将大任务拆分多个 Step 并行执行。
• 容错重试：配置 retryLimit、skipLimit，结合死信队列处理失败记录。

监控与调试#

• 利用 Spring Batch Actuator (/actuator/batch) 获取 Step 状态；
• Micrometer 指标 spring.batch.job、spring.batch.step；
• 通过 JFR/Async-profiler 分析 Processor 热点。

自检清单#

• 是否为 Chunk 的 Reader/Writer 使用流式实现避免一次性加载？
• 是否根据失败场景设置重试/跳过策略并记录？
• 是否在生产中监控 Step 执行时间与吞吐趋势？

参考资料#

• Spring Batch 官方文档：https://docs.spring.io/spring-batch/docs/current/reference/html/
• Spring Batch Actuator 指南：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/htmlsingle/#actuator.endpoints.batch
• Micrometer 指标说明：https://docs.micrometer.io/micrometer/reference/index.html

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