今こそ知りたいSpring Batch（Spring Fest 2020講演資料）

今こそ知りたいSpring Batch（Spring Fest 2020講演資料）

• 1.
  © 2020 NTTDATA Corporation 今こそ知りたいSpring Batch 2020/12/17 株式会社NTTデータ 公共・社会基盤事業推進部 橋本 直樹
• 2.
  © 2020 NTTDATA Corporation 2 0．はじめに －自己紹介－ 橋本 直樹（Naoki Hashimoto） 株式会社ＮＴＴデータ 公共・社会基盤事業推進部 プロジェクト推進統括部 技術戦略担当 シニア・エキスパート • 開発経験 • 主に、Spring Framework（TERASOLUNA Framework）を用いたWebアプリケーション 開発 • OAuth2.0の仕様に沿った、API認可アプリケーション開発 • Spring Security OAuth（現在は、SpringSecurity5に統合）で実装 • 最近の開発 • AWS上のコンテナ環境で動作するSpring Batchアプリケーション開発
• 3.
  © 2020 NTTDATA Corporation 3 0．はじめに －想定聴講者－ • これから、バッチアプリケーションを開発しなければならないが、そもそもバッチっ てなに？ • Spring FrameworkでWebアプリを作ったことはあるけど、Spring Batch はつかったことがない・・・ ※サンプルコードはSpring Boot前提となります • Spring Batchのことは知ってるけど、アーキテクチャとかよくわからないし、使い 方もよくわからない・・・
• 4.
  © 2020 NTTDATA Corporation 4 アジェンダ 1. バッチ処理とは？ 2. Spring Batchとは？ 3. Spring Batchのアーキテクチャ 【基本編】 – ジョブの構成（Job、Step） – ビジネスロジックの実装（Tasklet、Chunk） – ジョブの起動 – ジョブ実行管理 【応用編】 – ジョブの再実行方式（リラン、リスタート） – フロー制御 – 並列処理 – 多重処理 4. クラウド環境でのSpring Batch （SpringBatchのアーキテクチャ 【番外編】） 5. さいごに
• 5.
  © 2020 NTTDATA Corporation バッチ処理とは？ Spring Batchとは？
• 6.
  © 2020 NTTDATA Corporation 6 １．バッチ処理とは？ ～バッチ処理の定義～ • データ処理におけるバッチ処理は、ひとまとまりのデータを一括して処理する 方式である • 逐次生み出されるデータを一定期間・一定量集めたものをバッチといい、この バッチ単位で処理をおこなう方式がバッチ処理である ※バッチ処理, Wikipedia, https://tinyurl.com/y43v4ulr, (参照2020-11-25)
• 7.
  © 2020 NTTDATA Corporation 7 １．バッチ処理とは？ ～バッチ処理パターン～ • パターン１ あらかじめ登録した一連の処理を自動的に実行する処理方式（※処理 量は大小様々） • スケジュール起動 • イベント起動（ファイル格納等） • オンラインディレード（REST API起動） 企業等の業務システムではこちらのパターンであることが多い • パターン２  大量データに対する処理といった重い処理を、一括して実施する  大規模シミュレーターやAIの機械学習等
• 8.
  © 2020 NTTDATA Corporation 8 ２．Spring Batchとは？ • Spring Frameworkをベースとした、バッチアプリケーションを開発するためのアプリケーショ ンフレームワーク • 以下の機能を提供  処理の流れを定型化（tasklet、chunk）  様々なジョブ起動方式（コマンドライン、キュー等）  様々なデータ形式への入出力（ファイル、データべース等）  ジョブの実行管理（実行状態管理、ジョブの再実行等）  処理の効率化（多重実行、並列実行等） ※Spring Batchのアーキテクチャ, TERASOLUNA Batch Framework for Java (5.x) Development Guideline,https://tinyurl.com/y5x477hg, (参照2020-11-25)
• 9.
  © 2020 NTTDATA Corporation Spring Batchのアーキテクチャ 【基本編】
• 10.
  © 2020 NTTDATA Corporation 10 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの構成－ Job1 Step1 Step2 StepN ・・・ JobRepository ・・・ JobN JobLauncher（or JobOperator）
• 11.
  © 2020 NTTDATA Corporation 11 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの構成－ Job1 Step1 Step2 StepN ・・・ JobRepository ・・・ JobN JobLauncher（or JobOperator） Jobを起動
• 12.
  © 2020 NTTDATA Corporation 12 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの構成－ Job1 Step1 Step2 StepN ・・・ JobRepository ・・・ JobN JobLauncher（or JobOperator） SpringBatchが バッチ処理を行う単位
• 13.
  © 2020 NTTDATA Corporation 13 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの構成－ Job1 Step1 Step2 StepN ・・・ JobRepository ・・・ JobN JobLauncher（or JobOperator） Jobは複数のStepで構成され、 Stepでデータへの処理を行う
• 14.
  © 2020 NTTDATA Corporation 14 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの構成－ Job1 Step1 Step2 StepN ・・・ JobRepository ・・・ JobN JobLauncher（or JobOperator） JobRepositoryでJob、Stepの 実行状態を管理する
• 15.
  © 2020 NTTDATA Corporation 15 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ビジネスロジック実装－ Chunk • 3つのインターフェースで構成されており、データを読み込み、業務処理、書きこみを実施 • フラットファイル（CSV等）、XMLファイル、JSONファイル、DBアクセスを扱うのを容 易にするために、サポートクラスも用意されている • 処理対象となるデータを1件ずつ処理するのではなく、一定件数のチャンクを単位とする • トランザクションは、チャンク単位の中間コミット方式となる Step ItemReader ItemProcessor ItemWriter Data Chunk Chunk Item Item Item Item
• 16.
  © 2020 NTTDATA Corporation 16 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ビジネスロジック実装－ Tasklet • executeという1つのメソッドをもつ単純なインターフェースで、Chunkに比べて実装も容易 • Chunkモデルに当てはまらないような処理（入力データに関係のない処理）や、順序性 の担保が必要な処理（コントロールブレイク処理等）に向いている • トランザクションは、Tasklet処理単位の一括コミット方式となる • TaskletからServiceクラスなどを呼び出す際は、そのトランザクション属性に注意 • Serviceを別トランザクションとする場合は、Transactionalアノテーションのpropagation属性を REQUIRES_NEWとする等 Step Tasklet
• 17.
  © 2020 NTTDATA Corporation 17 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの構成、ビジネスロジック実装－ @Configuration @EnableBatchProcessing public class JobConfig extends DefaultBatchConfigurer { //omitted @Bean public Step step01() { return stepBuilderFactory.get(“step01”).tasklet(tasklet()).build(); } @Bean public Job job() throws Exception { return jobBuilderFactory.get(“job”) .incrementer(new RunIdIncrementer()) .listener(listener()) .start(step01()).build(); } //omitted } Job,Stepのサンプル（Configクラス）※Taskletの場合 Step01を実行するJob Tasklet01を実行する Step SpringBatchを有効にする
• 18.
  © 2020 NTTDATA Corporation 18 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの構成、ビジネスロジック実装－ Job,Stepのサンプル（Configクラス）※Chunkの場合 @Bean public Step step02() { return stepBuilderFactory.get("step02") .<String, String> chunk(10) .reader(itemReader()) .processor(itemProcessor()) .writer(itemWriter()) .build(); } @Bean public Job job() throws Exception { return jobBuilderFactory.get(“job”) .incrementer(new RunIdIncrementer()) .listener(listener()) .start(step02()).build(); } 1つのchunkで扱う アイテム数
• 19.
  © 2020 NTTDATA Corporation 19 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの起動－ • 実行時にジョブを順次起動 • デフォルトでは、Bean定義されたジョブが順次起動される • application.yml等でspring.batch.job.enabled = false とすると無効 • Javaコマンド引数により起動 • ShellScriptなどで、ComandLineJobRunnerを経由して起動する • 引数として、ジョブ起動設定ファイルパスやJobIDを設定する • キュー、DB等をポーリングして非同期実行 • 監視処理を作成し、キューやDBを監視（SpringBatchは監視処理をもっていない） • 監視処理から、JobOperator経由で起動する
• 20.
  © 2020 NTTDATA Corporation 20 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの起動－ Listener • JobやStepの実行前後やエラー発生時に処理を挿入するためのインターフェース • Listenerないで、開始終了ログの出力を行ったりする • 様々なListenerインターフェースがあるが、以下が一般的 • JobExecutionListener • StepExecutionListener • ChunkListener • ItemReadListener、ItemProcessListener、ItemWriteListener
• 21.
  © 2020 NTTDATA Corporation 21 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの起動－ public class JobListener extends JobExecutionListenerSupport { @Override public void beforeJob(JobExecution jobExecution) { super.beforeJob(jobExecution); System.out.println("Start JOB"); } @Override public void afterJob(JobExecution jobExecution) { super.afterJob(jobExecution); System.out.println("End JOB"); } } Listenerのサンプルコード Job実行後に 呼び出される Job実行前に 呼び出される
• 22.
  © 2020 NTTDATA Corporation 22 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブ実行管理－ • JobInstance ：ジョブを管理する論理的な単位 • ジョブ名（ジョブID）＋ジョブパラメータのセットを一意に管理 • 同一キー情報のJobInstanceは生成されない（実行エラーとなる） • ジョブは二重実行されない • JobExecution ：ジョブを管理する物理的な実行単位 • 失敗したジョブに対して再実行すると、新しいJobExecutionが作成される • StepExecution：ステップを管理する物理的な実行単位 JobInstance JobExecution StepExecution ＊ ＊ 1 1
• 23.
  © 2020 NTTDATA Corporation 23 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブ実行管理－ JobRepositoryのメタデータスキーマ • ジョブ実行管理はDB等で実施 • デフォルトではインメモリで管理 • 永続化が必要な場合は、自身でDBと スキーマを用意する必要あり ※付録A：メタデータスキーマ, Spring Batch（Ver.4.3.0） - リファレンスドキュメント, https://tinyurl.com/y6cmdrrd, (参照2020-11-25)
• 24.
  © 2020 NTTDATA Corporation 24 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブ実行管理－ ジョブの実行ステータス ステータス 説明 リスタート可否 COMPLETED 実行成功 × FAILED 実行失敗 ○ STARTED 実行中 × STARTING 開始前 × STOPPING 停止待ち × STOPPED 停止 ○ ABANDANED 失敗したが処理完了、再起動時スキップ × UNKNOWN 状態不明 × ※BatchStatus, Spring Batch（Ver.4.3.0） - APIドキュメント, https://spring.pleiades.io/spring-batch/docs/4.3.x/api/, (参照2020-11-25)
• 25.
  © 2020 NTTDATA Corporation Spring Batchのアーキテクチャ 【応用編】
• 26.
  © 2020 NTTDATA Corporation 26 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの再実行方式－ 再実行方式には大きく分けて、リラン、リスタートの2種類がある • リラン • ジョブを最初からやり直す方式 • Taskletモデルが適している • リスタート • ジョブが中断したところから処理を再開する方式 • 正常に処理できていたものをスキップし、未処理のものから処理を再開 • Chunkモデルが適している
• 27.
  © 2020 NTTDATA Corporation 27 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの再実行方式－ リラン • リラン時、まったく同一の「ジョブ名（ジョブID）＋ジョブパラメータ」では起動できない • 二重実行防止機能が働くため、ジョブパラメータを変更しリランする • 業務データの初期化等が必要（業務処理のべきとう性を担保することが望ましい） JobInstance1 JobExecution1-1 リラン JobInstance2 JobExecution2-1
• 28.
  © 2020 NTTDATA Corporation 28 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －ジョブの再実行方式－ リスタート • 処理再開位置を保持、取得し、再開位置までのデータスキップが必要 • Chunkモデルを適用することで、比較的実現しやすい（中間コミットモデル） • 失敗したジョブのJobExecutionIDに対して「-restart」と指定することでリスタート可能 • JobLauncherやJobOperatorから指定可能 JobInstance1 JobExecution1-1 リスタート JobExecution1-2 ジョブパラメータは、 JobRepositoryから復元
• 29.
  © 2020 NTTDATA Corporation 29 Job1 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －フロー制御－ Step1 Step2 Step3 シーケンシャルフロー • 全てのStepが順番に実行されるジョブ
• 30.
  © 2020 NTTDATA Corporation 30 Job1 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －フロー制御－ シーケンシャルフロー • 全てのStepが順番に実行されるジョブ • Step中の処理が異常終了した場合は、後続ステップを実行されない • Step2が失敗した場合、Step3は実行されない Step1 Step2 Step3 実行されない
• 31.
  © 2020 NTTDATA Corporation 31 Job1 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －フロー制御－ シーケンシャルフロー • 全てのStepが順番に実行されるジョブ • Step中の処理が異常終了した場合は、後続ステップを実行されない • Step2が失敗した場合、Step3は実行されない • 異常終了の原因を取り除き、ジョブをリスタートした場合、異常終了し たStepから処理をやり直すことが可能 • Job1をリスタートした場合、Step2からリスタート Step1 Step2 Step3 正常終了Stepは 実行されない リスタート
• 32.
  © 2020 NTTDATA Corporation 32 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －フロー制御－ Jobのサンプル（シーケンシャルフロー） @Bean public Job job() throws Exception { return jobBuilderFactory.get("job") .incrementer(new RunIdIncrementer()) .listener(listener()) .start(step01()) .next(step02()) .next(step03()) .build(); } startで最初のStepを指定し、nextで次のStepをつなげていく Step1 Step2 Step3
• 33.
  © 2020 NTTDATA Corporation 33 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －フロー制御－ 条件分岐 • Stepの実行結果（ExitStatus）によって、後続の Stepを変更する • 実行結果がFAILED以外の状態で、ジョブが終了して しまった場合、リスタートできなくなることがある Job1 Step1 Step3 Step2 成功 したか？ Yes No
• 34.
  © 2020 NTTDATA Corporation 34 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －フロー制御－ Jobのサンプル（条件分岐） @Bean public Job job() throws Exception { return jobBuilderFactory.get("job") .incrementer(new RunIdIncrementer()) .listener(listener()) .start(step01()) .on("*").to(step03()) .from(step01()).on("FAILED").to(step02()) .end() .build(); } Step1 Step3 Step2 成功 したか？ Yes No onで実行結果の文字列判定句を設定し、 toで一致した場合のstepを指定 ※「*」はゼロ個以上の文字に一致する
• 35.
  © 2020 NTTDATA Corporation 35 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －並列処理－ マルチスレッドステップ • 単一プロセス上で、Step（チャンク）単位でスレッドを作成 • マルチスレッド化される際は、順序性が担保されないので、アイテムの処理に順序性が必 要な場合は、本ステップは採用できない 並行ステップ • 単一プロセス上で、スプリットフロー（複数のStepの連なり）単位でスレッドを作成
• 36.
  © 2020 NTTDATA Corporation 36 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －並列処理－ @Bean public TaskExecutor taskExecutor() { return new SimpleAsyncTaskExecutor("spring_batch"); } @Bean public Step step02() { return stepBuilderFactory.get("step02") .<String, String> chunk(10) .reader(itemReader()) .processor(itemProcessor()) .writer(itemWriter()) .taskExecutor(taskExecutor) .throttleLimit(10) .build(); } Stepのサンプル（マルチスレッドステップ） Chunkごとに、新しい スレッドを作成する スレッド数はデフォルトでは最大 4つまでしか生成できないので、 最大値を増やす場合に設定
• 37.
  © 2020 NTTDATA Corporation 37 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －並列処理－ Flowのサンプル（並行ステップ） @Bean public Flow flow1() { return new FlowBuilder<SimpleFlow>("flow1") .start(step01()) .next(step02()) .build(); } @Bean public Flow flow2() { return new FlowBuilder<SimpleFlow>("flow2") .start(step03()) .build(); } step01→step02というStepの 連なりを1つのFlowとする step03の実行を1つのFlowとする Flow1 Step1 Step2 Flow2 Step3
• 38.
  © 2020 NTTDATA Corporation 38 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －並列処理－ Jobのサンプル（並行ステップ） @Bean public Job job() { return jobBuilderFactory.get("job") .start(splitFlow()) .next(step04()) .build() .build(); } @Bean public Flow splitFlow() { return new FlowBuilder<SimpleFlow>("splitFlow") .split(taskExecutor()) .add(flow1(), flow2()) .build(); } Flow1 Step1 Step2 Flow2 Step3 Step4 Flow1、Flow2を別スレッドで並走させる Flow1+Flow2の並走完了後、Step04を実行
• 39.
  © 2020 NTTDATA Corporation 39 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －多重処理－ パーティショニング • Stepの実行を分割してマルチスレッドで実行する • Manager内の処理を特定の件数ごとに、自動的に分割しWorkerを作成する • 全てのWorkerの処理が完了したら、ManagerのStepを完了とする Job1 Step1 Step2(Manager) Step3 Worker Worker Worker Worker Worker
• 40.
  © 2020 NTTDATA Corporation 40 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －多重処理－ @Bean public Step stepManager() { return stepBuilderFactory .get("step2.manager") .partitioner(step02()) .partitioner("step2", partitioner()) .gridSize(10) .taskExecutor(taskExecutor()) .build(); } @Bean public Partitioner partitioner() { return new Partitioner01(); } Stepのサンプル（Manegerステップ） Step02をパーティション化 パーティショナーを追加 パーティションの分割数を設定
• 41.
  © 2020 NTTDATA Corporation 41 ３．Spring Batchのアーキテクチャ －多重処理－ public class Partitioner01 implements Partitioner { @Override public Map<String, ExecutionContext> partition(int gridSize) { Map<String, ExecutionContext> map = new HashMap<>(); int maxSize = 1000; // 実際は対象itemの件数を設定 int dataSize = maxSize / gridSize; // １つのWorkerで扱うデータサイズ int offset = 0; // 初期位置からのオフセット for (int i = 0; i < gridSize; i++ ) { ExecutionContext context = new ExecutionContext(); context.putInt("dataSize", dataSize); context.putInt("offset", offset); offset += dataSize; map.put("partition:" + i, context); } return map; } } Partitionerのサンプル Partitonerインターフェースを実装 スレッドを識別する文字列と、スレッドに引き 渡したいパラメータ（ExecutionContext） をセットでMapに設定して返却 実際にItemReaderなどで 実施する処理に合わせて 変更する
• 42.
  © 2020 NTTDATA Corporation クラウド環境でのSpring Batch ※Spring Batchのアーキテクチャ 【番外編】
• 43.
  © 2020 NTTDATA Corporation 43 ４．クラウド環境でのSpring Batch －クラウド環境におけるバッチアプリケーション開発－ 以下のような理由から、バッチ処理はパブリッククラウドサービスと親和性が高い ① バッチ処理は決まった時間のみ起動すればよく、パブリッククラウドサービスを利用した場合、 コストメリットを得やすい  インスタンスの種類や起動時間に対して課金されるため ② 大量データを扱う場合、容易にスケールアウト可能であるため、業務量に応じたリソース 設計が実現可能  余分なリソースを予め用意する必要がなく、コスト削減が狙える AWSにおける、バッチアーキテクチャに適したマネージドサービスを紹介し、 そのサービスでSpring Batchを利用する際の注意点を紹介する
• 44.
  © 2020 NTTDATA Corporation 44 ４．クラウド環境でのSpring Batch －バッチアーキテクチャに適したサービス－ AWS Cloud Auto Scaling group VPC ECS JobQueue AWS Batch JobDefinition ECR Cloud Watch Logs AWS Batchの利用 • AWS Batchの実態は、ECS（コンテナオーケストレーションサービス）と独自のキュー • ECSをそのまま構築する際に考慮する必要がある、クラスタやサービス等が自動構築されるので構築が容易 • キューにメッセージが送信されると、JobDefinitionに記載された定義の通りコンテナが起動する • コンテナはキューにメッセージが登録されてから起動するため、起動時間のバッファを考慮する必要あり ・・・ ・・・ コンテナイメージ メッセージ登録 ログ出力
• 45.
  © 2020 NTTDATA Corporation 45 ４．クラウド環境でのSpring Batch －バッチアーキテクチャに適したサービス－ ECS + SQSの利用 • 性能要件が厳しく、AWS Batchの起動時間が無視できない場合はECS + SQSの構成で対応 • AWS Batchの起動時間はコンテナイメージのつくりにより異なる • ECS上でコンテナを常時起動することで、起動コストが発生しないようにする（維持コストは上がる） • JobQueueの代わりにSQSを利用 • それぞれ個別に構築する必要があるので、構築コストは上がる AWS Cloud VPC SQS ECS バッチAP1 バッチAP2 バッチAP3 ・・・ キュー1 キュー2 ・・・ メッセージ登録
• 46.
  © 2020 NTTDATA Corporation 46 ４．クラウド環境でのSpring Batch －アプリケーションのコンテナ化－ • 紹介したマネージドサービスは、全てコンテナアプリケーションを前提としている • Spring Batchで作成したアプリケーションのDocker Imageを作成し、ECR（AWSの 提供するDockerHubサービス）にpushする必要がある  Dockerfileを作成しDocker Imageを用意する FROM amazoncorretto:11 ARG JAR_FILE=target/*.jar COPY ${JAR_FILE} app.jar ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar","-Dfile.encoding=UTF-8"] Dockerfileのサンプル AWSの提供するOpenJDK11をベースとする Maven等で作成したjarファイルをコピー コンテナ起動時にJavaコ マンドでSpring Batchアプ リケーションを起動
• 47.
  © 2020 NTTDATA Corporation 47 ４．クラウド環境でのSpring Batch －アプリケーションのスケールアウト－ • 紹介したマネージドサービスは、キューに滞留したメッセージの量によって、コンテナを新たに 起動することによって、スケールアウトを実現可能 • アプリケーションは、コンテナが増えた際にスケールアウト可能な単位でジョブを設計する必 要がある • 1ジョブで大量のファイルを取り扱う場合、複数のジョブから扱うファイルを重複させな いようにする制御は難しく、結局、1つのジョブでやり切る必要がある • 1ジョブ1ファイルといった単位で処理することで、ファイル量が増えればジョブの数を増 やし、ジョブの数が多くなれば（キューに滞留したメッセージ数が多い）コンテナを増 やしてスケールアウトすることが可能
• 48.
  © 2020 NTTDATA Corporation 48 ４．クラウド環境でのSpring Batch －アプリケーションのスケールアウト－ Job 1ジョブで大量ファイル スケールアウト Job Job 1ジョブで1ファイル スケールアウト Job 1メッセージであたりの ファイル数も大量になっ ており、スケールアウト しても、ファイルを同時 に処理できない ファイル数が増えれば、 メッセージ数が増え、ス ケールアウトした先の ジョブでも同時にファイ ルの処理が可能
• 49.
  © 2020 NTTDATA Corporation 49 ４．クラウド環境でのSpring Batch －ジョブ管理テーブルの作成時の注意点－ • RDS（RDBのマネージドサービス）上で、ジョブ管理テーブルを構築する必要がある • 前述の通り、コンテナ化したアプリがスケールアウトしていくと、RDSへのアクセス数が増加 し、コネクションプールが枯渇してしまう場合がある • Spring Batchを利用する場合は、業務アプリケーション上で利用しない場合でもRDS が必要となるので、性能試験を実施してコネクションプール枯渇やCPU使用率高騰等の 性能問題が発生しなか確認する必要がある
• 50.
  © 2020 NTTDATA Corporation おわりに
• 51.
  © 2020 NTTDATA Corporation 51 ５．おわりに • バッチ処理ってなに？ • データを一定期間集めて、一括して処理する方式 • Spring Batchのアーキテクチャは？ • Job、Stepで構成されている • ファイルやDBなどのデータ読み込み、処理、書きこみを実施することを前提としている • Tasklet、Chunkのモデルがあり、処理内容や再実行方式により選択する • Spring Batchはどうやって使うの？ • Javaコマンド引数による指定 • キューやDBをポーリングすることによる非同期実行
• 52.
  © 2020 NTTDATA Corporation 52 ５．おわりに 参考情報 • Spring Batch - リファレンスドキュメント（バージョン 4.3.0） • https://spring.pleiades.io/spring-batch/docs/current/reference/html/ • TERASOLUNA Batch Framework for Java (5.x) Development Guideline（バージョン5.3.0） • https://terasoluna-batch.github.io/guideline/current/ja/single_index.html • Amazon SQSを使ったSpringアプリケーション(3)(4), IT Search+ • https://news.mynavi.jp/itsearch/article/devsoft/4713 • https://news.mynavi.jp/itsearch/article/devsoft/4756 • [AWS Black Belt Online Seminar] AWS Batch • https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/webinar-bb-aws-batch-2019/
• 53.
  © 2020 NTTDATA Corporation ご静聴ありがとうございました 本資料に記載されている会社名、商品名、又はサービス名は、各社の登録商標又は商標です。