Spring Batch 3 - 读文件写数据库
2016-12-06 本文已影响2233人
heichong
本篇文件,我们来进一步学习Spring Batch3:读取解析日志文件并插入到数据库中。这是一个非常常见的场景:应用系统产生的日志,通过Spring Batch解析入库。
源文件
- 假定我们要读取的源文件的每行的格式如下(共5部分,用逗号分隔,分别为:时间、请求url、用户、请求时长、userAgent):
2016-11-18 13:21:25,/test/core/postXY,sx_yuanchaozhong,4,/test/1.201610201/IOS/iPhone OS 10.0.2/iPhone8_1/31991EB3-60FF-4DCF-B90A-DE5E1F1026D7
目标表(mysql)
- 数据插入的表结构:
CREATE TABLE `access` (
`date_str` varchar(50) NOT NULL,
`path` varchar(200) NOT NULL,
`userCode` varchar(100) NOT NULL,
`time` int(11) DEFAULT NULL,
`userAgent` varchar(200) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
Bean
- 为了方便解析和处理,我们增加一个javaBean实体类,对应日志文件中的每一行分隔后的数据:
public class AccessBean {
private String dateStr;//日期字符串
private String path;//路径
private String userCode;//用户
private Integer time;//请求时长(毫秒)
private String userAgent;//客户端
//getter and setter ....
}
Spring Batch 代码实现
Spring Batch 实现包括三部分:ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter
-
ItemReader实现:主要实现按行读取文件,分隔行并映射到实体类
AccessBean
中。Spring Batch3默认提供有很多常见的ItemReader,其中就包括我们所需要的ItemReader:org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader
,我们不需要自己实现。 - ItemProcessor实现:由于我们是解析后直接插入数据库,不做处理,所以ItemProcessor不用实现
-
ItemWriter实现:把数据插入到数据库中。Spring Batch3默认也提供了我们所需要的ItemWriter:
org.springframework.batch.item.database.JdbcBatchItemWriter
,通过jdbc连接插入到数据库中。
Spring Batch3 默认提供了很多常见场景下的Reader和Writer的实现,所以很多场景下都不需要自己再实现。
Spring Batch Job配置
- Job
<batch:job id="readFile2DBJob">
<batch:step id="readFile2DBStep">
<batch:tasklet>
<batch:chunk reader="logReader" writer="mysqlItemWriter" commit-interval="1000" >
</batch:chunk>
</batch:tasklet>
</batch:step>
</batch:job>
commit-interval="1000"
指每读1000行进行处理(读1000行才会提交到Processor和Writer)
- ItemReader - logReader
<!-- 文件读取Reader -->
<bean id="logReader" class="org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader">
<!-- 要读取的资源文件 -->
<property name="resource" value="file:/my/access.log"></property>
<!-- 行处理 -->
<property name="lineMapper">
<bean class="org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper">
<!-- 行处理bean -->
<property name="lineTokenizer" ref="accessLineTokenizer"></property>
<!-- 行映射bean -->
<property name="fieldSetMapper">
<!-- 通过lineTokenizer解析的结果会自动填充accessBean对象 -->
<bean class="org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper">
<property name="prototypeBeanName" value="accessBean"></property>
</bean>
</property>
</bean>
</property>
</bean>
FlatFileItemReader
需要两个参数:resource
和 lineMapper
.而lineMapper
同样需要两个参数:lineTokenizer
和fieldSetMapper
。
-
lineTokenizer
:定义行的分隔方式和分隔后数据存储的方式,配置如下:
<!-- 行解析 -->
<bean id="accessLineTokenizer" class="org.springframework.batch.item.file.transform.DelimitedLineTokenizer">
<!-- 行按逗号分隔 -->
<property name="delimiter" value=","></property>
<!-- 分隔后的字段对应的key,注意顺序。这里配置5个,说明一行是由5部分组成的,如果某行逗号分隔后是4或者6,就会报错 -->
<property name="names">
<list>
<value>dateStr</value>
<value>path</value>
<value>userCode</value>
<value>time</value>
<value>userAgent</value>
</list>
</property>
</bean>
-
fieldSetMapper
:定义如何映射行数据到实体类,这里通过BeanWrapperFieldSetMapper
类来进行实体映射。 -
ItemWriter
<!-- mysql Write -->
<bean id="mysqlItemWriter" class="org.springframework.batch.item.database.JdbcBatchItemWriter">
<!-- 数据源,这里使用了与spring batch元数据表同一个数据源,也可以根据实际情况换成任意数据源 -->
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
<!-- 插入表的sql语句 -->
<property name="sql">
<value>
<![CDATA[
INSERT INTO access
(date_str, `path`, userCode, `time`, userAgent)
VALUES(:dateStr, :path, :userCode, :time, :userAgent)
]]>
</value>
</property>
<!-- 匹配sql参数名与实体类accessBean属性 -->
<property name="itemSqlParameterSourceProvider">
<bean class="org.springframework.batch.item.database.BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider" />
</property>
</bean>
- 运行Job
App.run("readFile2DBJob");
至此,读取文件插入数据库的工作已经全部完成。可以看出,开发的代码量很少。