SpringBatch是spring框架下的一个子模块，用于处理批处理的批次框架。
本文主要分析SpringBatch中的retry和skip机制的实现。
先简单说明下SpringBatch在SpringBoot中的使用。
如果要在springboot中使用batch的话，直接加入以下依赖即可：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>
然后使用注解开启Batch模块：
...
@EnableBatchProcessing
public class Application { ... }
之后就可以注入JobBuilderFactory和StepBuilderFactory：
@Autowired private JobBuilderFactory jobs; @Autowired private StepBuilderFactory steps;
有了这2个factory之后，就可以build job。
SpringBatch中的相关基础概念比如ItemReader、ItemWriter、Chunk等本文就不介绍了。
我们以FlatFileItemReader作为reader，一个自定义Writer用于打印reader中读取出来的数据。
这个定义的writer遇到good job这条数据的时候会报错，具体逻辑如下：
@Override
public void write(List<? extends String> items) throws Exception {
System.out.println("handle start =====" + items);
for(String a : items) {
if(a.equals("good job")) {
throw new Exception("custom exception");
}
}
System.out.println("handle end.. -----" + items);
}
其中reader中读取的文件中的数据如下：
hello world hello coder good job cool 66666
我们使用StepBuilderFactory构造Step，chunkSize设置为2。然后在job1中使用并执行：
stepBuilderFactory.get("test-step").chunk(2).reader(reader).writer(writer).build();
执行job1后console打印如下：
handle start =====[hello world, hello coder] handle end.. -----[hello world, hello coder] handle start =====[good job, cool]
job1遇到了good job这条数据，writer抛出了异常，由于没有使用skip或者retry机制，导致整个流程停止。job1的处理流程底层在SimpleChunkProcessor这个类中完成，包括processor、writer的使用。
接下里我们构造一个job2，job2使用skip机制(其中skipLimit必须要和skip(Class<? extends Throwable> type)一起使用)，skip机制可以防止writer发生异常后不停止整个job，但是需要同时满足skip的限制次数和skip对应的Exception是发生异常的父类或自身关系条件才不会停止整个job，这里我们使用Exception作为异常和Integer.MAX_VALUE作为skip的限制次数为例：
stepBuilderFactory.get.get("test-step").chunk(2).reader(reader).writer(writer).faultTolerant().skipLimit(Integer.MAX_VALUE).skip(Exception.class).build();
执行job2 后console打印如下：
handle start =====[hello world, hello coder] handle end.. -----[hello world, hello coder] handle start =====[good job, cool] handle start =====[good job] handle start =====[cool] handle end.. -----[cool] handle start =====[66666] handle end.. -----[66666]
我们看到good job这条数据发生的异常被skip掉了，job完整的执行。
但是发现了另外一个问题，那就是处理 [good job, cool] 这批数据的时候，发生了异常，但是接下来执行了 [good job] 和 [cool] 这两批chunk为1的批次。这是在ItemWriter中执行的，它也会在ItemWriteListener中执行多次。
换句话说，如果使用了skip功能，那么对于需要被skip的批次数据中会进行scan操作找出具体是哪1条数据的原因，这里的scan操作指的是一条一条数据的遍历。
这个过程为什么叫scan呢? 在源码中，FaultTolerantChunkProcessor类(处理带有skip或者retry机制的处理器，跟SimpleChunkProcessor类似，只不过SimpleChunkProcessor处理简单的Job)里有个私有方法scan：
private void scan(final StepContribution contribution, final Chunk<I> inputs, final Chunk<O> outputs,
ChunkMonitor chunkMonitor, boolean recovery) throws Exception {
...
Chunk<I>.ChunkIterator inputIterator = inputs.iterator();
Chunk<O>.ChunkIterator outputIterator = outputs.iterator();
List<O> items = Collections.singletonList(outputIterator.next()); // 拿出需要写的数据中的每一条数据
inputIterator.next();
try {
writeItems(items); // 写每条数据
doAfterWrite(items);
contribution.incrementWriteCount(1);
inputIterator.remove();
outputIterator.remove();
}
catch (Exception e) { // 写的时候如果发生了异常
doOnWriteError(e, items);
if (!shouldSkip(itemWriteSkipPolicy, e, -1) && !rollbackClassifier.classify(e)) {
inputIterator.remove();
outputIterator.remove();
}
else {
// 具体的skip策略
checkSkipPolicy(inputIterator, outputIterator, e, contribution, recovery);
}
if (rollbackClassifier.classify(e)) {
throw e;
}
}
chunkMonitor.incrementOffset();
if (outputs.isEmpty()) { // 批次里的所有数据处理完毕之后 scanning 设置为false
data.scanning(false);
inputs.setBusy(false);
chunkMonitor.resetOffset();
}
}
这个scan方法触发的条件是UserData这个内部类里的scanning被设置为true，这里被设置为true是在处理批次数据出现异常后并且不能retry的情况下才会被设置的。
try {
batchRetryTemplate.execute(retryCallback, recoveryCallback, new DefaultRetryState(inputs,
rollbackClassifier));
}
catch (Exception e) {
RetryContext context = contextHolder.get();
if (!batchRetryTemplate.canRetry(context)) {
// 设置scanning为true
data.scanning(true);
}
throw e;
}
这就是为什么skip机制在skip数据的时候会去scan批次中的每条数据，然后并找出需要被skip的数据的原理。
job3带有retry功能，retry的功能在于出现某个异常并且这个异常可以被retry所接受的话会进行retry，retry的次数可以进行配置，我们配置了3次retry：
stepBuilderFactory.get.get("test-step").chunk(2).reader(reader).writer(writer).faultTolerant().skipLimit(Integer.MAX_VALUE).skip(Exception.class).retryLimit(3).retry(Exception.class).build();
执行 job3后console打印如下：
handle start =====[hello world, hello coder] handle end.. -----[hello world, hello coder] handle start =====[good job, cool] handle start =====[good job, cool] handle start =====[good job, cool] handle start =====[good job] handle start =====[cool] handle end.. -----[cool] handle start =====[66666] handle end.. -----[66666]
[good job, cool] 这批数据retry了3次，而且都失败了。失败之后进行了skip操作。
SpringBatch中的retry和skip都有对应的policy实现，默认的retry policy是SimpleRetryPolicy，可以设置retry次数和接收的exception。比如可以使用NeverRetryPolicy：
.retryPolicy(new NeverRetryPolicy())
使用NeverRetryPolicy之后，便不再retry了，只会skip。SpringBatch内部的retry是使用Spring的retry模块完成的。执行的时候可以设置RetryCallback和RecoveryCallback。
SpringBatch中默认的skip policy是LimitCheckingItemSkipPolicy。
参考资料:
http://stackoverflow.com/questions/16567432/how-is-the-skipping-implemented-in-spring-batch
http://docs.spring.io/spring-batch/reference/html/retry.html
https://github.com/spring-projects/spring-retry