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JdbcCursorItemReaderBuilder 上一次job没有完成，下一次接着继续进行吗？

傻蛋 已关注
09月27日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 294 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在Spring Batch中，如果一个Job没有成功完成（比如异常终止或系统崩溃），默认情况下，当你再次启动这个Job时，Spring Batch将会从失败的那一步重新开始执行。这是因为Spring Batch使用数据库来跟踪每一个任务(Job)和步骤(Step)的执行状态。

JdbcCursorItemReaderBuilder 是用于构建 JdbcCursorItemReader 的工具类，它用于从数据库读取数据。如果Job在读取过程中失败，下一次执行该Job时，JdbcCursorItemReader 并不会自动从上次断点处继续开始读取。它会从头开始读取，因为游标读取器在每次Job运行时都会打开一个新的数据库游标。

如果你想实现断点续传的功能（即上次未完成的工作被记住并在下次Job运行时恢复），你可能需要考虑使用JdbcPagingItemReader，配合特定的分页策略，或者保持job的状态信息，在job开始时根据这些信息决定从哪里开始处理。

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20条评论
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泪痣
10月01日

通过细节了解到JdbcCursorItemReader的机制，明白它不会自动续读。不过文中提到的解决方法非常有实用性。

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徒增： @泪痣

对于JdbcCursorItemReader的续读机制，确实值得深入探讨。虽然JdbcCursorItemReader本身不支持自动续读，但可以通过一些方法来实现这一功能。例如，可以在Job执行过程中记录当前的处理进度，并在下次Job启动时从该位置继续读取数据。

一种可行的方案是利用Spring Batch的ExecutionContext。在任务执行期间，可以在ItemReadListener中保存当前处理的最后一条数据的ID。下次执行时，从该ID开始读取数据。

以下是一些示例代码，可以实现这个逻辑：

@Bean
public JdbcCursorItemReader<MyEntity> reader(DataSource dataSource) {
    JdbcCursorItemReader<MyEntity> reader = new JdbcCursorItemReader<>();
    reader.setDataSource(dataSource);
    reader.setSql("SELECT * FROM my_table WHERE id > :lastProcessedId");
    reader.setRowMapper(new MyEntityRowMapper());
    return reader;
}

// 在Job中记录进度
@Listening(ReadingJobExecutionListener.class)
public void beforeJob(JobExecution jobExecution) {
    // 从ExecutionContext中获取最后处理的ID
    Long lastProcessedId = jobExecution.getExecutionContext().getLong("lastProcessedId");
    // 设置参数
    jobParameters.put("lastProcessedId", lastProcessedId);
}

此外，建议进一步了解Spring Batch的文档，里面有关于状态管理和分片读取的详细描述，可以帮助更好地处理这类问题：Spring Batch Documentation。这样的做法可以让数据处理更加灵活，有效提升工作效率。

11月14日 回复 举报
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凄凉
10月09日

讲解清晰明了，尤其是关于使用JdbcPagingItemReader实现断点续传的建议，很有启发。有需要可以参考Spring官方文档：Spring Batch Reference

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关键是我： @凄凉

使用 JdbcCursorItemReaderBuilder 实现的任务确实需要考虑断点续传的机制。通过合理配置，可以确保在上一次任务未完成的情况下，下一次能够从正确的位置继续处理。除了 JdbcPagingItemReader，还可以考虑结合 RestartableItemReader 和 ExecutionContext 来保留上下文信息，确保数据处理的一致性。

例如，可以利用 ExecutionContext 存储当前处理的记录索引，在每次读取后更新该索引。如下所示的示例代码可以帮助实现这一思路：

@Bean
public JdbcCursorItemReader<MyEntity> reader(DataSource dataSource) {
    JdbcCursorItemReader<MyEntity> reader = new JdbcCursorItemReader<>();
    reader.setDataSource(dataSource);
    reader.setSql("SELECT * FROM my_table");
    reader.setRowMapper(new MyEntityRowMapper());
    return reader;
}

@Bean
public Job myJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, Step myStep) {
    return jobBuilderFactory.get("myJob")
            .incrementer(new RunIdIncrementer())
            .flow(myStep)
            .end()
            .build();
}

@Bean
public Step myStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
    return stepBuilderFactory.get("myStep")
            .<MyEntity, MyProcessedEntity>chunk(10)
            .reader(reader(null))
            .writer(writer())
            .listener(new MyExecutionContextListener())
            .build();
}

更多关于断点续传的细节可以参考 Spring Batch 的官方文档：Spring Batch Reference。通过灵活配置 JobExecution 和 StepExecution，可以实现更加稳健的作业流程。

11月10日 回复 举报
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形同
10月15日

文章提到的使用分页策略是个不错的思路，可以通过记录上一次成功处理的分页页码来实现数据的续传，推荐尝试。

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习惯： @形同

在处理大量数据时，分页策略确实是个实用的方式。通过记录最后处理的分页页码，可以有效地实现数据的续传，避免重复处理。以下是一个简化的示例，展示如何在使用 JdbcCursorItemReader 时管理分页：

public class MyJobConfiguration {

    private int currentPage = 0; // 记录当前处理的页码

    @Bean
    public JdbcCursorItemReader<MyEntity> reader(DataSource dataSource) {
        JdbcCursorItemReader<MyEntity> reader = new JdbcCursorItemReader<>();
        reader.setDataSource(dataSource);
        reader.setSql("SELECT * FROM my_table LIMIT 10 OFFSET ?");
        reader.setPreparedStatementSetter((ps) -> ps.setInt(1, currentPage * 10));
        reader.setRowMapper(new MyEntityRowMapper());
        return reader;
    }

    @Bean
    public Step step1(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
        return stepBuilderFactory.get("step1")
                .<MyEntity, MyEntity>chunk(10)
                .reader(reader(null))
                .processor(processor())
                .writer(writer())
                .listener(new CompletionNotificationListener())
                .build();
    }

    // CompletionNotificationListener 类用来在作业完成后更新 currentPage
    // 可以将 currentPage 持久化到数据库或缓存以便下次使用
}

这里的关键在于如何在作业执行完后持久化当前的 currentPage，下次运行时可以读取它并继续处理数据。虽然实现起来需要额外的逻辑，但带来的灵活性和效率是值得的。

可以参考 Spring Batch 文档了解更多关于状态持久化和作业恢复的内容 Spring Batch Documentation。希望这些信息能够帮助更好地设计和实现数据处理作业。

11月10日 回复 举报
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空虚
10月22日

遇到类似问题时，记录处理最大主键ID并在下个Job运行时使用是个常用的策略，结合文中的分页策略能带来更好的效果。

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倘若： @空虚

在处理 JdbcCursorItemReaderBuilder 任务时，记录上一次进程的最大主键 ID 确实是一个很有效的策略。这样可以确保在下次执行时，能够从上次中断的地方继续处理，而不是重复已经完成的任务。

一种实现方式是借助 Spring Batch 的 JobExecutionContext。可以在 Job 完成后，将最大主键 ID 存储在 JobExecutionContext 中，在下次运行时读取并开始新的分页。例如，假设我们正在处理一个用户数据表，可以在 Job 结束时更新最大 ID：

JobExecution jobExecution = jobLauncher.run(myJob, jobParameters);
Long maxId = (Long) jobExecution.getExecutionContext().get("maxId");
// 将 maxId 存储到数据库或下一次 Job 运行时使用

在下一个 Job 运行时，可以从数据库中获取这个值，然后通过设定查询的起始点来开始处理。例如，如果使用 JdbcCursorItemReader，可以在查询中动态生成 SQL：

String sql = "SELECT * FROM users WHERE id > :maxId ORDER BY id LIMIT :pageSize";

这样，分页读取将只处理尚未处理的记录，提升了处理效率。更多关于 Spring Batch 的最佳实践，可以参考 Spring Batch 官方文档。

11月19日 回复 举报
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浅笑痕
10月26日

对于新手来说，JdbcCursorItemReader与JdbcPagingItemReader的区别可以进一步说明。采用分页可能需要更多代码示例帮助理解。

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可子猫： @浅笑痕

对于JdbcCursorItemReader和JdbcPagingItemReader的区别，确实值得深入探讨。JdbcCursorItemReader是一种基于游标的读取方式，适合处理较大数据集，但它不能支持并发处理，也不适合打断的任务，因为它会从数据库中保持一个持久连接。而JdbcPagingItemReader支持分页读取数据，可以更好地控制批量读取，适合需要频繁断点续读的场景。

以下是一个关于JdbcPagingItemReader的简单示例：

@Bean
public JdbcPagingItemReader<MyEntity> pagingItemReader(DataSource dataSource) {
    JdbcPagingItemReader<MyEntity> reader = new JdbcPagingItemReader<>();
    reader.setDataSource(dataSource);
    reader.setFetchSize(10);
    reader.setRowMapper(new BeanPropertyRowMapper<>(MyEntity.class));

    // 配置分页查询
    Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
    parameters.put("status", "ACTIVE");

    reader.setSelectClause("SELECT *");
    reader.setFromClause("FROM my_table");
    reader.setWhereClause("WHERE status = :status");
    reader.setParameterValues(parameters);

    return reader;
}

在这个示例中，JdbcPagingItemReader配置了每次读取10条数据，并且使用参数化查询来选择特定状态的记录。通过分页方式，即使上一个job没有完成，下一次执行时也可以从上次读取的地方继续。

有关这方面的更多讨论和示例，可以参考Spring Batch的官方文档：Spring Batch Reference。这样可以帮助理解JdbcCursorItemReader与JdbcPagingItemReader之间的不同之处。

11月18日 回复 举报
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小回忆
10月28日

分页读取的轮询机制相比游标更易于恢复状态，减少数据库锁定时间，对大数据量的处理特别有帮助。

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韦和瑞： @小回忆

对于分页读取的轮询机制，相较于游标的灵活性确实是一大优势，特别是在处理大数据量时。通过减少数据库锁定时间，可以显著提高性能和响应速度。

例如，如果使用JdbcCursorItemReader，在一个任务未完成的情况下，可能会导致游标保持锁定，影响其他查询的效率。而利用分页读取，我们可以通过设定合适的页面大小和偏移量，以分批处理的方式来解决这个问题。以下是一个简单的分页读取示例：

JdbcPagingItemReader<MyEntity> reader = new JdbcPagingItemReader<>();
reader.setDataSource(dataSource);
reader.setFetchSize(100);
reader.setRowMapper(new MyEntityRowMapper());
reader.setQueryProvider(new SqlPagingQueryProviderFactoryBean() {{
    setDataSource(dataSource);
    setSelectClause("id, name");
    setFromClause("from my_table");
    setSortKey("id");
}});

这种方式的一个好处是，即使在job失败或中断的情况下，能够通过记录和查询上一次成功读取的分页状态来方便地恢复任务。此外，如果需要的话，还可以考虑使用像Spring Batch Admin这样的监控工具，帮助更好地管理和恢复任务执行状态。

更多关于Spring Batch的详细信息可以参考Spring Batch官方文档。

11月19日 回复 举报
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弘渊
11月01日

可以加分享处理失败任务信息的关键，可能涉及额外的存储机制来保存处理状态。

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仲夏成霜： @弘渊

对于处理失败任务信息的分享及存储机制，确实是一个值得关注的话题。在使用 JdbcCursorItemReader 时，可以考虑实现一个状态管理机制。比如，可以在数据库中增加一张表来记录每个任务的状态，这样在任务进行中发生故障时，可以方便地恢复。

下面是一个简单的示例，展示如何记录任务状态：

@Entity
public class TaskStatus {
    @Id
    private Long id;
    private String status; // e.g., "PENDING", "PROCESSING", "FAILED", "COMPLETED"
    private LocalDateTime lastUpdated;

    // getters and setters
}

在处理数据时，可以更新该表的状态：

public void updateTaskStatus(Long taskId, String status) {
    TaskStatus taskStatus = taskStatusRepository.findById(taskId).orElseThrow();
    taskStatus.setStatus(status);
    taskStatus.setLastUpdated(LocalDateTime.now());
    taskStatusRepository.save(taskStatus);
}

在任务重启时，可以根据这个表的状态信息，决定接下来需要处理的任务。可以参考 Spring Batch 的 Job Incrementer 机制，它提供了处理失败任务的灵活方案。

另外，使用像 Redis 这样的存储解决方案可以提高状态管理的效率和灵活性，尤其是在分布式环境中。

11月10日 回复 举报
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黄昏恋
11月05日

有时不仅是jdbc游标的问题，系统本身的设计如果支持事务回滚和自定义断点，可以更灵活。

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唐晨峰： @黄昏恋

对于事务回滚和自定义断点的设计，确实是提高系统灵活性和健壮性的关键。在实现上，可以考虑使用 Spring Batch 提供的重启机制以及保证性处理。具体来说，在使用 JdbcCursorItemReader 的情况下，可以通过实现状态持久化，以达到在任务失败后能在指定的断点继续处理的目的。

例如，可以将每次处理的状态保存到数据库中，像下面这样：

// 定义任务执行状态
@Bean
public JobExecutionDecider jobExecutionDecider() {
    return new CustomDecider();
}

public class CustomDecider implements JobExecutionDecider {
    @Override
    public FlowExecutionStatus decide(JobExecution jobExecution, StepExecution stepExecution) {
        // 根据逻辑判断是继续执行还是结束
        return jobExecution.getExecutionContext().getBoolean("mustContinue") ? 
               FlowExecutionStatus.COMPLETED : FlowExecutionStatus.FAILED;
    }
}

在加工时，可以结合 StepExecutionListener 来实现断点续处理，将处理的记录 ID 存储到上下文中，从而在下次作业启动时可以读取该状态：

@Override
public void beforeStep(StepExecution stepExecution) {
    ExecutionContext jobContext = stepExecution.getJobExecution().getExecutionContext();
    jobContext.put("lastProcessedId", getLastProcessedId());
}

public Long getLastProcessedId() {
    // 从数据库获取上次成功处理的记录ID
}

通过这种方式，即使前一次作业未能完成，下一次也能从上次处理的地方继续执行。保证了数据的一致性和系统的稳定性。

对于想要深入学习 Spring Batch 的用户，可以参考 Spring Batch Documentation 了解更多配置选项和实现细节。

11月18日 回复 举报
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韦豆赙
11月16日

完善的失败-恢复机制也是系统鲁棒性的重要方面，要考虑多种异常场景，应在Job设计时考虑或通过AOP拦截尝试补充。

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倾迟： @韦豆赙

评论内容：

对于失败-恢复机制的设计，应该从多个层面进行考虑。例如，Spring Batch提供了一些内置的重试策略，可以通过RetryTemplate来实现。这样，当遇到某些可恢复的异常时，可以进行重试，减少任务的失败概率。

这里是一个简单的重试策略示例：

RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();
FixedBackOffPolicy backOffPolicy = new FixedBackOffPolicy();
backOffPolicy.setBackOffPeriod(2000); // 每次重试间隔两秒
retryTemplate.setBackOffPolicy(backOffPolicy);

retryTemplate.execute(context -> {
    // 执行需要重试的代码
    jdbcCursorItemReader.open(new ExecutionContext());
    return jdbcCursorItemReader.read();
}, context -> {
    // 处理最终失败后的逻辑
    throw new CustomRetryableException("重试已耗尽，任务失败");
});

在Job设计中可以利用这些策略，将重要的数据处理隔离在一个自成一体的块中。这让Job在遇到异常时能够更具弹性。可以参考Spring官方文档中的相关部分，深入理解如何配置和使用重试策略。

了解更多可以参考：Spring Batch Documentation

11月13日 回复 举报
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醉红颜
11月21日

在测试中发现，JdbcCursorItemReader缺点在于游标冻结，一旦失败，无法向前推进，对系统容忍度要求高。

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微笑向暖： @醉红颜

对于JdbcCursorItemReader的确需要特别注意其游标的处理方式。当上一次的Job没有完成时，它的游标将保持在失败的位置，导致无法继续处理后续数据。这种情况在高可用性要求的系统中可能会造成一定的问题，特别是在数据量大或者处理时间长的场景中。

一种可以考虑的解决方案是使用JdbcPagingItemReader，它可以通过分页的方式来避免游标被冻结的问题。通过分页读取，可以在Job失败后，选择从下一个页码继续处理，比如：

JdbcPagingItemReader<MyEntity> reader = new JdbcPagingItemReaderBuilder<MyEntity>()
        .dataSource(dataSource)
        .pageSize(10)
        .selectClause("SELECT id, name")
        .fromClause("FROM MyTable")
        .whereClause("WHERE status = 'ACTIVE'")
        .sortKeys(sortKeys)
        .rowMapper(new MyEntityRowMapper())
        .build();

在处理逻辑中，可以存储当前页码，以便在失败后能够恢复。实现这种机制，可以显著提高系统的容忍度。

此外，也可以考虑实现重试机制，当Job失败时自动尝试重新执行，这样能更好地减轻因游标冻结带来的影响。在一些具体的业务场景下，结合Spring Batch提供的失败重试机制也会是一个不错的选择。

总的来说，选择合适的ItemReader以及对失败的处理逻辑进行优化，将有助于提升系统的健壮性。

11月12日 回复 举报
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