Spring Boot - usługa wsadowa

Możesz utworzyć wykonywalny plik JAR i uruchomić aplikację Spring Boot za pomocą poleceń Maven lub Gradle, jak pokazano poniżej -

W przypadku Mavena możesz użyć polecenia podanego poniżej -

mvn clean install

Po „BUILD SUCCESS” można znaleźć plik JAR w katalogu docelowym.

W przypadku Gradle możesz użyć polecenia, jak pokazano -

gradle clean build

Po komunikacie „BUILD SUCCESSFUL” można znaleźć plik JAR w katalogu build / libs.

Uruchom plik JAR, używając polecenia podanego tutaj -

java –jar <JARFILE>

Teraz aplikacja została uruchomiona na porcie Tomcat 8080, jak pokazano.

Teraz kliknij adres URL http://localhost:8080/ w przeglądarce internetowej i podłącz do gniazda sieciowego, wyślij pozdrowienie i odbierz wiadomość.

Usługa wsadowa to proces wykonywania więcej niż jednego polecenia w jednym zadaniu. W tym rozdziale dowiesz się, jak utworzyć usługę wsadową w aplikacji Spring Boot.

Rozważmy przykład, w którym zamierzamy zapisać zawartość pliku CSV w HSQLDB.

Aby utworzyć program Batch Service, musimy dodać zależność Spring Boot Starter Batch i HSQLDB do naszego pliku konfiguracji kompilacji.

Użytkownicy Mavena mogą dodać następujące zależności w pliku pom.xml.

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.hsqldb</groupId>
   <artifactId>hsqldb</artifactId>
</dependency>

Użytkownicy Gradle mogą dodawać następujące zależności w pliku build.gradle.

compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-batch")
compile("org.hsqldb:hsqldb")

Teraz dodaj prosty plik danych CSV w zasobach ścieżki klas - src / main / resources i nazwij plik jako file.csv, jak pokazano -

William,John
Mike, Sebastian
Lawarance, Lime

Następnie napisz skrypt SQL dla HSQLDB - w katalogu zasobów ścieżki klas - request_fail_hystrix_timeout

DROP TABLE USERS IF EXISTS;
CREATE TABLE USERS  (
   user_id BIGINT IDENTITY NOT NULL PRIMARY KEY,
   first_name VARCHAR(20),
   last_name VARCHAR(20)
);

Utwórz klasę POJO dla modelu USERS, jak pokazano -

package com.tutorialspoint.batchservicedemo;
public class User {
   private String lastName;
   private String firstName;

   public User() {
   }
   public User(String firstName, String lastName) {
      this.firstName = firstName;
      this.lastName = lastName;
   }
   public void setFirstName(String firstName) {
      this.firstName = firstName;
   }
   public String getFirstName() {
      return firstName;
   }
   public String getLastName() {
      return lastName;
   }
   public void setLastName(String lastName) {
      this.lastName = lastName;
   }

   @Override
   public String toString() {
      return "firstName: " + firstName + ", lastName: " + lastName;
   }   
}

Teraz utwórz pośredni procesor do wykonywania operacji po odczytaniu danych z pliku CSV, a przed zapisaniem danych do SQL.

package com.tutorialspoint.batchservicedemo;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.batch.item.ItemProcessor;

public class UserItemProcessor implements ItemProcessor<User, User> {
   private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(UserItemProcessor.class);

   @Override
   public User process(final User user) throws Exception {
      final String firstName = user.getFirstName().toUpperCase();
      final String lastName = user.getLastName().toUpperCase();
      final User transformedPerson = new User(firstName, lastName);

      log.info("Converting (" + user + ") into (" + transformedPerson + ")");
      return transformedPerson;
   }
}

Utwórzmy plik konfiguracyjny wsadowy, aby odczytać dane z CSV i zapisać do pliku SQL, jak pokazano poniżej. Musimy dodać adnotację @EnableBatchProcessing w pliku klasy konfiguracyjnej. Adnotacja @EnableBatchProcessing służy do włączania operacji wsadowych dla aplikacji Spring Boot.

package com.tutorialspoint.batchservicedemo;

import javax.sql.DataSource;
import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.Step;

import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.launch.support.RunIdIncrementer;
import org.springframework.batch.item.database.BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider;
import org.springframework.batch.item.database.JdbcBatchItemWriter;
import org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper;
import org.springframework.batch.item.file.transform.DelimitedLineTokenizer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {
   @Autowired
   public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

   @Autowired
   public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

   @Autowired
   public DataSource dataSource;

   @Bean
   public FlatFileItemReader<User> reader() {
      FlatFileItemReader<User> reader = new FlatFileItemReader<User>();
      reader.setResource(new ClassPathResource("file.csv"));
      reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<User>() {
         {
            setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {
               {
                  setNames(new String[] { "firstName", "lastName" });
               }
            });
            setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<User>() {
               {
                  setTargetType(User.class);
               }
            });
         }
      });
      return reader;
   }
   @Bean
   public UserItemProcessor processor() {
      return new UserItemProcessor();
   }
   @Bean
   public JdbcBatchItemWriter<User> writer() {
      JdbcBatchItemWriter<User> writer = new JdbcBatchItemWriter<User>();
      writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<User>());
      writer.setSql("INSERT INTO USERS (first_name, last_name) VALUES (:firstName, :lastName)");
      writer.setDataSource(dataSource);
      return writer;
   }
   @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").<User, User>chunk(10).reader(reader()).processor(processor()).writer(writer()).build();
   }
}

Plik reader() Metoda służy do odczytu danych z pliku CSV, a metoda writer () służy do zapisywania danych w SQL.

Następnie będziemy musieli napisać klasę odbiornika powiadomienia o zakończeniu pracy - używaną do powiadamiania po zakończeniu zadania.

package com.tutorialspoint.batchservicedemo;

import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.batch.core.BatchStatus;
import org.springframework.batch.core.JobExecution;
import org.springframework.batch.core.listener.JobExecutionListenerSupport;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class JobCompletionNotificationListener extends JobExecutionListenerSupport {
   private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(JobCompletionNotificationListener.class);
   private final JdbcTemplate jdbcTemplate;

   @Autowired
   public JobCompletionNotificationListener(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
      this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
   }
   @Override
   public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
      if (jobExecution.getStatus() == BatchStatus.COMPLETED) {
         log.info("!!! JOB FINISHED !! It's time to verify the results!!");

         List<User> results = jdbcTemplate.query(
            "SELECT first_name, last_name FROM USERS", new RowMapper<User>() {
            
            @Override
            public User mapRow(ResultSet rs, int row) throws SQLException {
               return new User(rs.getString(1), rs.getString(2));
            }
         });

         for (User person : results) {
            log.info("Found <" + person + "> in the database.");
         }
      }
   }
}

Teraz utwórz wykonywalny plik JAR i uruchom aplikację Spring Boot za pomocą następujących poleceń Maven lub Gradle.

W przypadku Mavena użyj polecenia, jak pokazano -