采用spring batch 处理大数据量，瓶颈在数据库吞吐量时，该如何优化？

Posted 2023-04-10

使用spring batch处理大数据量，数据库采用db2。
处理过程为：从一张千万级别数据量的表中读取百万数据，逐条数据处理后，批量插入另一张千万级别数据量的标准。
批处理量：目前设为10万。
现象：整个过程中，花费近半个小时，读取过程和写入过程的时间占了90%以上，处理过程只用了两三分钟。
临时处理：目前整个过程，采用db2的存储过程实现，只需要5分钟左右。

问题：采用spring batch 处理大数据量，瓶颈在数据库吞吐量时，该如何优化？

读取数据估计是没办法了，重点可以放在写入的操作上，粗略的认为，你使用框架进行数据库写入操作还不如用使用java原生的jdbc进行操作然后使用jdbc 的原生的批处理，我觉得肯定比框架快。我记得我当时插入10w条数据，只用了3秒，不过用的是oracle数据库。进行边读取边插入，这样占用的内存也相对小一些 参考技术A springbatch中文社区 上面关于springbatch技术、教程都有的 应该能帮到你

批处理框架 Spring Batch，数据迁移量过大如何保证内存？

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来源：blog.csdn.net/topdeveloperr/

article/details/88843186

概述

本篇博客是记录使用spring batch做数据迁移时时遇到的一个关键问题：数据迁移量大时如何保证内存。当我们在使用spring batch时，我们必须配置三个东西: reader，processor，和writer。

其中，reader用于从数据库中读数据，当数据量较小时，reader的逻辑不会对内存带来太多压力，但是当我们要去读的数据量非常大的时候，我们就不得不考虑内存等方面的问题，因为若数据量非常大，内存，执行时间等等都会受到影响。关于spring batch的基础知识和介绍请参考这篇博客：批处理框架 Spring Batch 这么强，你会用吗？

问题是什么

在上面的内容当中我们已经提到了,我们面临的问题是数据迁移量大时的内存问题。但是这样的描述非常笼统，因此博主决定将这一部分单独拎出来说。

在学习了spring batch的知识之后我们应该很清楚的一点是，每一个spring batch的step都包含如下的部分:

即读数据，处理数据，写数据。这三个步骤里面最可能会导致内存变大问题的无疑是读数据环节。读数据作为spring batch的数据输入，是整个spring batch job的开头逻辑。

若我们的数据量不大，如只有几十万条，那我们无疑不会面临内存问题，即便一次将所有数据加载到内存当中，占的内存也不会非常多，且spring batch数据迁移的速度非常之快，几十万条的数据往往是几十秒的时间就可以迁移完成。但是当数据量变大之后，问题就不一样了。

当我们的数据量达到数百万或上千万时，若一次性将所有数据全部读到内存当中，则会占据远远超出正常范围的非常大的内存。该问题示意图如下所示:

我们写的任何程序都会有一个运行内存,假设这个内存的总容量现在只有4g，而我们数据库里需要操作的数据有8g，那么无疑，一次性的将数据读出来就会出错。这便是需要考虑得问题。

Spring提供的reader实现

spring提供了非常丰富的Reader实现，其中比较常用的从数据库读数据的有JdbcCursorItemReader,JdbcPagingItemReader等。

JdbcCursorItemReader

使用JdbcCursorItemReader的示例代码如下：

@Bean
public JdbcCursorItemReader<CustomerCredit> itemReader() {
        return new JdbcCursorItemReaderBuilder<CustomerCredit>()
                        .dataSource(this.dataSource)
                        .name("creditReader")
                        .sql("select ID, NAME, CREDIT from CUSTOMER")
                        .rowMapper(new CustomerCreditRowMapper())
                        .build();
 
}

JdbcCursorItemReader的好处在于使用简单，但是我们从它的sql就能发现，JdbcCursorItemReader会一次把所有的数据全部拿回来，当数据量过大而服务器内存不够时，就会遇到下面无法分配内存的问题：

报错信息为:Resource exhaustion event:The JVM was unable to allocate memory from the heap. 意思就是需要分配内存的数据太多，但是无法找到足够的内存了。

反映在内存里，堆内存会呈现出如下的情况:

随着每一次数据读入，堆内存都会增大，原因就在于JdbcCursorItemReader一次性读回了所有的数据，返回之后就会存在一个对象里面，而这个对象的尺寸过大，因此直接进入了老年代。在数据迁移完成之前，这些数据都不会被回收。如下图所示:

毫无疑问，当我们的数据量大时不应该使用这种类型的reader来读取数据。推荐：Java进阶资源

JdbcPagingItemReader

JdbcPagingItemReader的作用和它的名字一样，它可以分页读取数据，但是使用起来相比于JdbcCursorItemReader更加复杂，示例代码如下:

@Bean
public JdbcPagingItemReader itemReader(DataSource dataSource, PagingQueryProvider queryProvider) {
        Map<String, Object> parameterValues = new HashMap<>();
        parameterValues.put("status", "NEW");
 
        return new JdbcPagingItemReaderBuilder<CustomerCredit>()
                          .name("creditReader")
                          .dataSource(dataSource)
                          .queryProvider(queryProvider)
                          .parameterValues(parameterValues)
                          .rowMapper(customerCreditMapper())
                          .pageSize(1000)
                          .build();
}
 
@Bean
public SqlPagingQueryProviderFactoryBean queryProvider() {
        SqlPagingQueryProviderFactoryBean provider = new SqlPagingQueryProviderFactoryBean();
 
        provider.setSelectClause("select id, name, credit");
        provider.setFromClause("from customer");
        provider.setWhereClause("where status=:status");
        provider.setSortKey("id");
 
        return provider;
}

可以看到我们能够设置page的大小，JdbcPagingItemReader将根据这个页的大小，每次读取这么多的数据，因此这些数据返回保存的对象，就只会是小对象，因此他们不会直接在老年代里分配，而是先分配在年轻代，随着年轻代不断变大，minor gc也不断进行，回收掉已经处理完的数据，老年代的内存使用量不会有任何增大，类似下图：

老年代内存不会有任何变化，年轻带会随着服务器数据迁移进行而增大同时被回收。

在使用JdbcPagingItemReader时，有一个必须注意的地方就是排序关键字是必须指定的，原因在于排序是分页实现原理的技术基础。sortKey和我们指定的其他字句一起构建出SQL语句出来。在sortKey上必须使用unique key constraint约束，因为只有这样才能得以确保执行之间不会丢失任何数据。这也可以说是JdbcCursorItemReader相对便利的一点优势。

总结

数据量小时选择的方案差别不会很大，当数据量大时，为了有好的内存表现则使用分页的reader是必要的。但同时，因为要实现分页，也会带来一些不可避免的限制。

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