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Spring Batch(1)——数据批处理概念

批处理的核心场景 从某个位置读取大量的记录,位置可以是数据库、文件或者外部推送队列(MQ)。 根据业务需要实时处理读取的数据。 将处理后的数据写入某个位置,可以是数据库、文件或者推送到队列。 Spring Batch能解决的批处理场景 Spring Batch为批处理提供了一个轻量化的解决方案,它根据批处理的需要迭代处理各种记录,提供事物功能。但是Spring Batch仅仅适用于"脱机"场景,在处理的过程中不能和外部进行任何交互,也不允许有任何输入。 Spring Batch的目标 开发人员仅关注业务逻辑,底层框架的交互交由Spring Batch去处理。 能够清晰分离业务与框架,框架已经限定了批处理的业务切入点,业务开发只需关注这些切入点(Read、Process、Write)。 提供开箱即用的通用接口。 快速轻松的融入Spring 框架,基于Spring Framework能够快速扩展各种功能。 所有现有核心服务都应易于更换或扩展,而不会对基础架构层产生任何影响。 Spring Batch结构 如上图,通常情况下一个独立的JVM程序就是仅仅用于处理批处理,而不要和其他功能重叠。 ...

常见的集合容器应当避免的坑

前言 前不久帮同事一起 review 一个 job 执行缓慢的问题时发现不少朋友在撸码实现功能时还是有需要细节不够注意,于是便有了这篇文章。 ArrayList 踩坑 List<string> temp = new ArrayList() ; //获取一批数据 List<string> all = getData(); for(String str : all) { temp.add(str); } 首先大家看看这段代码有什么问题嘛? 其实在大部分情况下这都是没啥问题,无非就是循环的往 ArrayList 中写入数据而已。 但在特殊情况下,比如这里的 getData() 返回数据非常巨大时后续 temp.add(str) 就会有问题了。 比如我们在 review 代码时发现这里返回的数据有时会高达 2000W,这时 ArrayList 写入的问题就凸显出来了。 填坑指南 大家都知道 ArrayList 是由数组实现,而数据的长度有限;需要在合适的时机对数组扩容。 > 这里以插入到尾部为例 add(E e)。 ArrayList<string> ...

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