Spring Batch 教程:快速入门与关键概念
1. 项目的目录结构及介绍
Spring Batch 的源代码库通常包含以下主要目录结构:
src/main/java
这个目录存储所有Java源代码,包括应用程序的核心业务逻辑和Spring Batch 配置类。常见的子目录有:
com.example.batch: 这是你的应用包名,包含了Job配置、Step实现以及其他核心组件。
src/main/resources
资源文件存放在这里,包括数据库连接配置、job定义XML(如果你使用的是基于XML的方式)以及其他的配置文件。
batch-config.xml: 用于配置Spring Batch的主配置文件。application.properties: 如果你使用Spring Boot,这通常是全局配置的位置。
src/test/java
测试代码所在的地方,包括单元测试和集成测试。
pom.xml 或 build.gradle
构建文件,管理依赖项并定义构建过程。对于Spring Batch项目,它可能包含Spring Batch、Spring Framework和其他相关库的依赖。
2. 项目的启动文件介绍
在Spring Boot环境中,典型的启动文件位于src/main/java/your.package.name/App.java。例如:
package com.example.batch;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class App {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(App.class, args);
}
}
@SpringBootApplication 注解启动了整个Spring Boot应用,其中包括Spring Batch的自动配置。main() 方法则负责运行应用。
如果你的应用以非Spring Boot方式启动,你将需要创建一个Spring容器来加载配置并执行批处理作业。
3. 项目的配置文件介绍
application.properties (或 YAML)
这是Spring Boot 应用的主要配置文件,可以设置Spring Batch的相关属性,比如:
spring.batch.job.names=exampleJob
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/batch_db
spring.datasource.username=batch_user
spring.datasource.password=batch_password
这里指定了默认要运行的作业名称(exampleJob),以及数据库连接信息。
batch-config.xml
传统上,Spring Batch的配置可以通过XML文件完成,但现代实践中更倾向于使用Java配置或YAML。如果使用XML,配置文件可能会包含Job和Step的定义,以及它们之间的关系:
<job id="exampleJob" xmlns="http://www.springframework.org/batch">
<step id="step1">
<tasklet>
<chunk reader="itemReader" writer="itemWriter"
commit-interval="10"/>
</tasklet>
</step>
</job>
<bean id="itemReader" class="org.springframework.batch.item.database.JdbcPagingItemReader">
<!-- ... Reader config here ... -->
</bean>
<bean id="itemWriter" class="org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemWriter">
<!-- ... Writer config here ... -->
</bean>
在这个例子中,exampleJob 包含了一个名为step1的步骤,该步骤使用JdbcPagingItemReader读取数据,然后用FlatFileItemWriter写入文件。
如果你采用Java配置,这些内容将在Java类中定义,而不再需要XML。
综上所述,理解Spring Batch的目录结构、启动文件及其配置是成功部署和使用的关键。当你准备好了这些基础,就可以进一步探索Spring Batch的核心概念,如Jobs、Steps、Readers、Writers 和 Processors,以及如何实现自定义的处理逻辑。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00