电商订单处理的Spring Batch实战案例-平芜编程栈

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开发一个电商订单批处理系统，包含三个Job：1) 每日凌晨生成订单汇总报表PDF并邮件发送 2) 每小时同步库存数据到ERP系统 3) 每月1号计算用户积分。要求使用Spring Batch的Flow控制作业顺序，实现跳过策略和重试机制，数据库使用PostgreSQL。给出完整的yaml配置和Java代码。

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最近在做一个电商后台系统的优化项目，其中一个重要需求是自动化处理订单相关的批处理任务。经过调研，我选择了Spring Batch框架来实现这个功能。下面分享下我的实战经验，以及如何用Spring Batch解决电商场景中的三个典型批处理需求。

1. 需求分析与架构设计

电商系统每天会产生大量订单数据，需要处理三个核心任务： - 每日凌晨生成前一天的订单汇总报表，格式为PDF并通过邮件发送给运营团队 - 每小时同步库存变动数据到ERP系统，确保库存信息实时准确 - 每月1号计算用户积分并更新到账户

这三个任务有不同的触发频率和执行要求，正好适合用Spring Batch的Job和Step机制来实现。

2. Spring Batch关键配置

在application.yml中，我配置了PostgreSQL作为批处理元数据存储，并设置了基础参数：

spring: datasource: url: jdbc:postgresql://localhost:5432/batch_db username: postgres password: 123456 batch: job: enabled: true initialize-schema: always

建议将元数据库与应用业务数据库分开，避免相互影响。

3. 核心Job实现

3.1 每日订单报表Job

这个Job包含三个主要步骤： 1. 从订单表读取前一天的数据 2. 汇总计算各类指标（订单数、销售额、商品销量等） 3. 生成PDF报表并通过邮件发送

关键点： - 使用JdbcPagingItemReader分页读取大数据量 - 自定义的PDF生成器继承ItemProcessor - 实现JobExecutionListener在Job完成后发送邮件

3.2 库存同步Job

每小时运行的Job相对简单： 1. 查询过去1小时内变动的库存记录 2. 调用ERP系统的API进行同步

重点在于： - 设置skip策略，当ERP系统暂时不可用时跳过并记录日志 - 实现重试机制，对网络异常等情况自动重试3次 - 使用分区处理(Partitioning)提高大数据量下的处理效率

3.3 用户积分计算Job

每月1号执行的Job流程： 1. 统计用户当月订单金额 2. 按照积分规则计算应得积分 3. 批量更新用户积分账户

优化技巧： - 使用JdbcBatchItemWriter进行批量更新 - 对大数据量表采用分区处理 - 添加事务管理确保数据一致性

4. 作业流程控制

使用Spring Batch的Flow控制作业执行顺序：

@Bean public Job orderProcessingJob() { return jobBuilderFactory.get("orderProcessingJob") .start(dailyReportFlow()) .next(hourlyInventorySyncFlow()) .next(monthlyPointsFlow()) .end() .build(); }

5. 性能优化经验

对大表查询添加合适索引
合理设置chunk大小（我测试后选择1000条/批）
使用异步ItemProcessor提升吞吐量
监控批处理执行时间，对慢查询进行优化

6. 部署与监控

将项目打包后，可以通过InsCode(快马)平台快速部署运行。平台提供的一键部署功能特别适合这种后台批处理应用，无需手动配置服务器环境。

实际使用中发现，平台部署Spring Batch应用非常简单，只需要上传jar包就能自动运行，还能方便地查看执行日志。对于需要定时执行的任务，配合Linux的crontab或平台的定时任务功能就能完美实现自动化。

7. 总结

通过这个项目，我总结了Spring Batch在电商系统中的几个最佳实践： - 合理划分Job和Step的粒度 - 为不同场景选择合适的ItemReader/Processor/Writer - 重视异常处理和作业监控 - 大数据量下考虑分区处理

如果对完整实现感兴趣，可以在InsCode(快马)平台上找到类似的模板项目，快速体验Spring Batch的强大功能。平台提供的环境配置和部署能力，让开发者可以更专注于业务逻辑的实现。

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