在互联网大厂后端开发的日常工作里，数据处理量与日俱增，高效实现批量处理操作已然成为后端开发人员必须掌握的关键技能。Spring Boot3 作为当下 Java 开发的热门框架，为我们提供了多种便捷方式来达成批量处理任务，今天就为大家详细剖析一番。

JDBC 批处理：简单高效的入门之选

Spring Boot 集成 JDBC 后，借助 JdbcTemplate 的 batchUpdate 功能，能轻松实现批量数据插入。此方法在大规模数据插入场景中表现卓越。

我们来看具体代码示例：假设我们要向数据库插入一批用户数据，先定义好用户类User。

public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    // 省略getter和setter方法
}

接着在 Spring Boot 的服务类中，使用 JdbcTemplate 进行批量插入。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.BatchPreparedStatementSetter;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public void batchInsertUsers(List<User> users) {
        String sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (?,?)";
        jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
            @Override
            public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
                User user = users.get(i);
                ps.setString(1, user.getName());
                ps.setInt(2, user.getAge());
            }

            @Override
            public int getBatchSize() {
                return users.size();
            }
        });
    }
}

优势

减少数据库交互开销：通过batchUpdate方法，可将多条插入操作整合在一次网络请求内完成，极大降低与数据库的交互次数，显著提升数据插入效率。
适合简单场景：尤其适用于数据字段较少、插入逻辑单纯的场景，开发人员能快速上手并实现功能。

注意事项

数据库连接池配置：当批量插入大量数据时，务必保证数据库连接池的配置足够大，以此支撑高并发的数据传输，否则可能引发连接池资源耗尽等问题。

MyBatis 批量插入：灵活应对复杂需求

MyBatis 框架提供了强大的批量插入功能，开发人员可在 Mapper 文件中自定义批量插入的 SQL 语句，然后在 Mapper 接口中定义对应的方法。

先看 Mapper XML 文件示例：

<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
    <insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List">
        INSERT INTO users (name, age) VALUES
        <foreach collection="list" item="item" separator=",">
            (#{item.name}, #{item.age})
        </foreach>
    </insert>
</mapper>

再看 Mapper 接口定义：

import com.example.domain.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

import java.util.List;

@Mapper
public interface UserMapper {
    void batchInsert(List<User> users);
}

在服务层调用 Mapper 接口实现批量插入：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public void batchInsertUsers(List<User> users) {
        userMapper.batchInsert(users);
    }
}

优势

丰富的 SQL 语法支持：MyBatis 允许开发人员编写复杂的 SQL 语句，在批量插入过程中可实现更多的数据处理操作，比如对插入数据进行动态条件判断等。
适合复杂逻辑与动态 SQL 场景：当业务需求涉及复杂的插入逻辑，或者需要根据不同条件生成不同的插入 SQL 时，MyBatis 的灵活性便能充分彰显。

注意事项

大数据量优化：当插入数据量非常庞大时，可配置 MyBatis 的批处理模式，并合理设置commit的间隔，以此优化性能。例如，可在 MyBatis 的配置文件中设置defaultExecutorType为BATCH，并通过代码控制每插入一定数量的数据就执行一次commit操作，防止内存占用过高。

Spring Batch：大数据集处理的利器

对于需要处理超大规模数据集的场景，Spring Batch 提供了一个功能强大且高度灵活的框架。它允许开发人员定义Job、Step，以及ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter来全方位处理批量数据。

以下是一个简单的 Spring Batch 配置示例：

import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.item.ItemProcessor;
import org.springframework.batch.item.ItemReader;
import org.springframework.batch.item.ItemWriter;
import org.springframework.batch.item.database.JdbcBatchItemWriter;
import org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.builder.FlatFileItemReaderBuilder;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;

import javax.sql.DataSource;

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {

    @Autowired
    private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public ItemReader<User> userItemReader() {
        return new FlatFileItemReaderBuilder<User>()
               .name("userItemReader")
               .resource(new ClassPathResource("users.csv"))
               .delimited()
               .names("name", "age")
               .targetType(User.class)
               .fieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<>() {{
                    setTargetType(User.class);
                }})
               .build();
    }

    @Bean
    public ItemProcessor<User, User> userItemProcessor() {
        return item -> {
            // 这里可以进行数据处理逻辑，例如数据格式转换、数据过滤等
            return item;
        };
    }

    @Bean
    public JdbcBatchItemWriter<User> userItemWriter(DataSource dataSource) {
        JdbcBatchItemWriter<User> writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
        writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>());
        writer.setSql("INSERT INTO users (name, age) VALUES (:name, :age)");
        writer.setDataSource(dataSource);
        return writer;
    }

    @Bean
    public Step importUserStep(JdbcBatchItemWriter<User> writer) {
        return stepBuilderFactory.get("importUserStep")
               .<User, User>chunk(1000)
               .reader(userItemReader())
               .processor(userItemProcessor())
               .writer(writer)
               .build();
    }

    @Bean
    public Job importUserDataJob(Step importUserStep) {
        return jobBuilderFactory.get("importUserDataJob")
               .start(importUserStep)
               .build();
    }
}

优势

超大数据集处理能力：Spring Batch 专为处理海量数据而设计，能够高效地对大规模数据集进行读取、处理和写入操作。
高度可配置架构：提供了丰富的配置选项，开发人员可对批处理任务进行细粒度控制，比如设置分块大小、重试策略、事务管理等。

注意事项

学习成本较高：Spring Batch 的架构相对复杂，涉及多个组件和概念，开发人员需要花费一定时间学习和理解，但其在处理超大数据集时的优势使其值得投入学习成本。
适合长期维护场景：由于其配置和代码结构相对复杂，更适合那些需要长期维护、对批量数据处理性能要求极高的项目场景。

总结

在实际项目开发中，各位互联网大厂的后端开发同仁们，可依据具体业务需求、数据量大小以及项目的架构特点，灵活选用上述 Spring Boot3 中的批量处理方案。希望本文能助力大家在日常开发工作中，更加高效地实现批量处理操作，提升系统性能与开发效率。

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Spring Boot3 中批量处理操作的实现全解析

JDBC 批处理：简单高效的入门之选

MyBatis 批量插入：灵活应对复杂需求

Spring Batch：大数据集处理的利器

总结