spring batch 处理大规模批处理任务的核心是 job、step 和 reader/processor/writer 流水线，依赖数据库存储元数据，采用 chunk 模式分批处理，支持触发、监控、重试、重启，并可通过多线程或分区实现并行扩展。
在 Spring Boot 中用 Spring Batch 处理大规模批处理任务，核心是围绕 Job、Step 和 Reader/Processor/Writer 三件套构建可复用、可监控、带事务保障的流水线。它不是写个 for 循环就能搞定的事，而是靠框架帮你管好分块、重试、跳过、重启和状态持久化。
基础依赖与数据源配置
Spring Batch 默认需要一个数据库来保存作业元数据（比如 JobExecution、StepExecution），否则启动会报错。哪怕只是临时测试，也得配一个：
- 添加 starter：
spring-boot-starter-batch+spring-boot-starter-data-jpa - 选一个嵌入式库（如 H2 或 HSQLDB）做元数据存储，application.yml 中启用自动建表：
spring.batch.jdbc.initialize-schema: always - 确保 DataSource 和 PlatformTransactionManager 已自动配置（Spring Boot 2.4+ 默认启用）
定义一个标准的 Chunk 处理流程
大规模数据不能一次全读进内存，Spring Batch 的 chunk 模式是关键——按固定条数（如 100 条）分批读→处理→写，每 chunk 是一个事务单元：
-
ItemReader：例如
FlatFileItemReader读 CSV，或JdbcCursorItemReader流式查库（避免 OOM） - ItemProcessor：对单条记录做校验、转换、过滤（返回 null 表示跳过该条）
-
ItemWriter：批量写入，推荐用
JdbcBatchItemWriter或 JPA 的RepositoryItemWriter - chunk size 建议从 10–100 开始调优，太小事务开销大，太大内存压力高
让作业可触发、可追踪、可重试
光定义 Job 不够，还得让它真正跑起来，并应对真实场景中的失败：
- 用
@EnableBatchProcessing启用批处理基础设施（提供 JobBuilderFactory、StepBuilderFactory 等 Bean） - 通过
JobLauncher手动触发（如 Controller 调用、定时任务触发），支持传入JobParameters实现参数化运行（如inputFile=order_20260813.csv） - 配置跳过策略（
skipLimit(10).skip(Exception.class)）和重试策略（retryLimit(3).retry(DeadLetterException.class)） - 利用
JobRepository查看历史执行记录，重启失败 Job 时自动从断点继续（需保证 Reader 支持重启，如基于主键或时间戳分页）
应对更高规模：并行与分片
单线程处理千万级数据太慢？Spring Batch 提供两种扩展方式：
-
多线程 Step：用
taskExecutor配置线程池，配合AsyncTaskExecutor，适用于 I/O 密集型（如远程 API 调用） - 分区 Step（Partitioning）：把大数据集按逻辑拆成多个子集（如按日期范围、ID 区间），每个子集由独立 Step 并行处理，适合 CPU 或 DB 负载均衡
- 注意：并行不等于无脑加线程——要评估数据库连接池、锁竞争、事务隔离级别等瓶颈
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