本文目录#

引言#

Spring Batch 提供可靠的批处理框架，适用于数据同步、导入导出等场景。本文梳理在大规模数据同步时，如何设计 Job/Step、并发、容错与调度。

架构设计#

  • Job：代表一次同步任务，例如“同步前一天订单”；
  • Step：拆分为读取、处理、写入；
  • ItemReader/Processor/Writer 构建流水线；
  • JobRepository 记录执行状态；
  • JobLauncher 控制执行。

数据同步要点#

分片与并行#

  • 使用 PartitionStep 将数据按时间或ID分片；
  • TaskExecutor 提供多线程处理；
  • 对数据库使用 PagingItemReader 控制分页；
  • 注意事务隔离与锁冲突。

容错#

  • 配置 SkipPolicy 忽略特定异常；
  • RetryPolicy 在暂时失败时重试；
  • Listener 捕获失败事件，写入告警系统。

增量同步#

  • 利用 ExecutionContext 存储 offsets；
  • 支持断点续跑；
  • 配合 JobParameter 指定时间范围。

调度与编排#

  • 结合 Spring Scheduler、Quartz 或外部调度平台（XXL-Job、Airflow）；
  • 使用 JobExplorer 查询运行中任务，避免重复调度；
  • 对多租户，使用参数化 Job，提高复用度；
  • 失败自动重跑，手动干预时记录审计。

监控#

  • Micrometer 整合 Step 指标：处理量、失败率；
  • Prometheus + Grafana 展示 Job 状态；
  • 日志输出 Step Summary，提供 traceId；
  • 结合 JFR 观察 I/O、数据库耗时。

实战案例#

  • 在数据仓库 ETL 中使用 Spring Batch 处理千万级数据，采用 Partition + ThreadPoolTaskExecutor 并发，将总耗时从 4 小时降至 40 分钟；
  • 与 Kafka 集成，实时捕获增量数据并存入外部系统。

总结#

Spring Batch 为数据同步提供了可靠的执行框架。通过分片、容错、调度与监控，能够构建可运维的批处理平台。

参考资料#

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