Spring Batch 批处理原则与建议
当我们构建一个批处理的过程时，必须注意以下原则：
通常情况下，批处理的过程对系统和架构的设计要够要求比较高，因此尽可能的使用通用架构来处理批量数据处理，降低问题发生的可能性。Spring Batch是一个是一个轻量级的框架，适用于处理一些灵活并没有到海量的数据。
批处理应该尽可能的简单，尽量避免在单个批处理中去执行过于复杂的任务。我们可以将任务分成多个批处理或者多个步骤去实现。
保证数据处理和物理数据紧密相连。笼统的说就是我们在处理数据的过程中有很多步骤，在某些步骤执行完时应该就写入数据，而不是等所有都处理完。
尽可能减少系统资源的使用、尤其是耗费大量资源的IO以及跨 服务器 引用，尽量分配好数据处理的批量。
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定期分析系统的IO使用情况、SQL语句的执行情况等，尽可能的减少不必要的IO操作。优化的原则有：
- 尽量在一次事物中对同一数据进行读取或写缓存。
- 一次事物中，尽可能在开始就读取所有需要使用的数据。
- 优化索引，观察SQL的执行情况，尽量使用主键索引，尽量避免全表扫描或过多的索引扫描。
- SQL中的where尽可能通过主键查询。
不要在批处理中对相同的数据执行2次相同的操作。
对于批处理程序而言应该在批处理启动之前就分配足够的内存，以免处理的过程中去重新申请新的内存页。
对数据的完整性应该从最差的角度来考虑，每一步的处理都应该建立完备的数据校验。
对于数据的总量我们应该有一个和数据记录在数据结构的某个字段 上。
所有的批处理系统都需要进行压力测试。
如果整个批处理的过程是基于文件系统，在处理的过程中请切记完成文件的备份以及文件内容的校验。
批处理的通用策略
和软件开发的设计模式一样，批处理也有各种各样的现成模式可供参考。当一个开发（设计）人员开始执行批处理任务时，应该将业务逻辑拆分为一下的步骤或者板块分批执行：
数据转换：某个（某些）批处理的外部数据可能来自不同的外部系统或者外部提供者，这些数据的结构千差万别。在统一进行批量数据处理之前需要对这些数据进行转换，合并为一个统一的结构。因此在数据开始真正的执行业务处理之前，可以先搭建批处理任务将这些数据统一转换。
数据校验：批处理是对大量数据进行处理，并且数据的来源千差万别，所以批处理的输入数据需要对数据的完整性性进行校验（比如校验字段数据是否缺失）。另外批处理输出的数据也需要进行合适的校验（例如处理了100条数据，校验100条数据是否校验成功）
提取数据：批处理的工作是逐条从数据库或目标文件读取记录（records）,提取时可以通过一些规则从数据源中进行数据筛选。
数据实时更新处理：根据业务要求，对实时数据进行处理。某些时候一行数据记录的处理需要绑定在一个事物之下。
输出记录到标准的文档格式：数据处理完成之后需要根据格式写入到对应的外部数据系统中。
以上五个步骤是一个标准的数据批处理过程，Spring batch框架为业务实现提供了以上几个功能入口。
数据额外处理
某些情况需要实现对数据进行额外处理，在进入批处理之前通过其他方式将数据进行处理。主要内容有：
排序：由于批处理是以独立的行数据（record）进行处理的，在处理的时候并不知道记录前后关系。因此如果需要对整体数据进行排序，最好事先使用其他方式完成。
分割：数据拆分也建议使用独立的任务来完成。理由类似排序，因为批处理的过程都是以行记录为基本处理单位的，无法再对分割之后的数据进行扩展处理。
合并：理由如上。
常规数据源
批处理的数据源通常包括：
- 数据库驱动链接（链接到数据库）对数据进行逐条提取。
- 文件驱动链接，对文件数据进行提取
- 消息驱动链接，从MQ、kafka等消息系统提取数据。
典型的处理过程
在业务停止的窗口期进行批数据处理，例如银行对账、清结算都是在12点日切到黎明之间。简称为离线处理。
在线或并发批处理，但是需要对实际业务或用户的响应进行考量。
并行处理多种不同的批处理作业。
分区处理：将相同的数据分为不同的区块，然后按照相同的步骤分为许多独立的批处理任务对不同的区块进行处理。
以上处理过程进行组合。
在执行2,3点批处理时需要注意事物隔离等级。