大多数应用程序至少具有一个批处理任务，在后台执行特定的逻辑。 编写批处理作业并不复杂，但是您需要了解一些基本规则，我将列举一些我发现最重要的规则。

从输入类型的角度来看，处理项目可以通过轮询处理项目存储库来实现，也可以通过将它们通过队列推送到系统中来实现。 下图显示了典型批处理系统的三个主要组件：

• 输入组件（通过轮询或从输入队列加载项目）
• 处理器：主要处理逻辑组件
• 输出组件：输出结果的输出通道或存储位置

1.始终分批轮询

您一次只能检索一批项目。 我最近不得不在尝试检索所有可能的项目进行处理时，诊断由计划作业抛出的OutOfMemoryError。

系统集成测试正使用少量数据，因此通过了，但是由于某些部署问题，当计划的作业脱机两天时，由于没有人消耗它们，因此要处理的项目数已经累积起来。 ，并且当调度程序重新联机时，由于它们不适合调度程序的内存堆，因此无法使用它们。 因此，仅设置高调度频率速率是不够的。

为了避免这种情况，您只需要获取一批物料，将它们消耗掉即可，然后您可以重新运行该过程，直到没有剩余要处理的东西为止。

2.编写线程安全的批处理程序

通常，无论您选择并行运行多少个作业，计划作业都应正确运行。 因此，批处理处理器应该是无状态的，仅使用本地作业执行上下文将状态从一个组件传递到另一个组件。 毕竟，即使是踩踏安全的全局变量也不是那么安全，因为作业的数据可能在并发执行时混杂在一起。

3.节流

使用队列（输入或在批处理程序中）时，您应该始终有一个限制策略。 如果物品的生产率始终高于消耗的物品，那么您将遭受灾难。 如果排队的项目保留在内存中，最终将用完它。 如果项目存储在持久队列中，则会用完空间。 因此，您需要一种平衡生产者和消费者的机制。 只要生产率是有限的，您只是要确保您有合适的消费者数量来平衡生产率。

当队列大小超过给定阈值时，自动扩展消费者就像开始新的消费者一样，是一种合适的自适应策略。 当队列大小低于其他阈值时杀死使用者，可以释放不必要的空闲线程。

create-new-consumer阈值应大于kill-idle阈值，因为如果它们相等，则当队列大小在阈值大小附近波动时，您将获得create-kill抖动。

4.存储工作结果

在内存中存储作业结果不是很周到的事情。 选择一个持久性存储（MongoDb限制的集合）是一个更好的选择。

如果结果保存在内存中，而您忘记将它们限制在一个上限，则批处理处理器最终将耗尽内存。 重新启动计划程序将清除您以前的工作结果，这是非常有价值的，因为这是您获得的唯一反馈。

5.泛滥外部服务提供商

for(GeocodeRequest geocodeRequest : batchRequests) {mapsService.resolveLocation(geocodeRequest);
}

这段代码充斥着您的地图提供商，因为一旦您完成一项请求，几乎立即就会发出一个新请求，这给他们的服务器带来了很大压力。 如果batchRequests数目足够高，那么您可能会被禁止。

您应该在两次请求之间添加一个短暂的延迟，但是不要让当前的睡眠状态变慢，而应使用EIP延迟器。

6.对批处理

尽管程序风格的编程是大多数程序员的默认思维方式，但许多批处理任务更适合企业集成模式设计。 使用EIP工具更容易实现所有上述规则：

• 消息队列
• 投票渠道
• 变形金刚
• 分离器/聚合器
• 延迟器

使用EIP组件可简化测试，因为您一次只专注于一项职责。 EIP组件通过队列传递的消息进行通信，因此将一个同步处理通道更改为调度的线程池只是一个配置细节。

有关EIP的更多信息，请查看出色的Spring Integration框架。 我已经使用了三年了，接种疫苗后，您会更喜欢它而不是过程编程。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2013/11/batch-processing-best-practices.html