스프링 배치(Batch)란?

스프링 배치(Batch)는 대용량 데이터 처리를 위한 오픈 소스 프레임워크이다. 스프링 배치는 스프링 프레임워크와 마찬가지로 Java 언어로 작성되어 있으며, 대량 데이터 처리를 위한 다양한 기능을 제공한다. 스프링 배치는 대용량 데이터 처리를 위한 일괄 처리(Batch Processing)를 지원하며, 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 전략을 제공한다.

스프링 배치는 대용량 데이터 처리를 위한 다양한 기능을 제공하며, 대용량 데이터 처리를 위한 전용 프레임워크로서 많은 기업에서 활용되고 있다. 스프링 배치는 대용량 데이터 처리를 위한 다양한 기능을 제공하며, 이를 활용하여 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.

대량 데이터 처리를 위한 스프링 배치의 기능

스프링 배치는 대량 데이터 처리를 위한 다양한 기능을 제공한다. 이를 통해 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 스프링 배치에서 제공하는 대량 데이터 처리를 위한 기능은 다음과 같다.

1. Chunk 기반 처리

스프링 배치에서는 Chunk 기반 처리를 지원하며, 이를 통해 대량 데이터를 작은 단위로 쪼개어 처리할 수 있다. 이를 통해 대량 데이터 처리 시 OutOfMemoryError 등의 문제를 방지할 수 있다.

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {

    @Autowired
    public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public ItemReader itemReader() {
        return new CustomerItemReader();
    }

    @Bean
    public ItemProcessor itemProcessor() {
        return new CustomerItemProcessor();
    }

    @Bean
    public ItemWriter itemWriter() {
        return new CustomerItemWriter();
    }

    @Bean
    public Step step() {
        return stepBuilderFactory.get("step")
                .chunk(10)
                .reader(itemReader())
                .processor(itemProcessor())
                .writer(itemWriter())
                .build();
    }

    @Bean
    public Job job() {
        return jobBuilderFactory.get("job")
                .start(step())
                .build();
    }
}

위 코드에서는 Chunk 기반 처리를 통해 10건씩 데이터를 처리하고 있다.

2. 병렬 처리

스프링 배치는 대량 데이터 처리를 위해 병렬 처리 기능을 제공한다. 이를 통해 대량 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {

    @Autowired
    public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public ItemReader itemReader() {
        return new CustomerItemReader();
    }

    @Bean
    public ItemProcessor itemProcessor() {
        return new CustomerItemProcessor();
    }

    @Bean
    public ItemWriter itemWriter() {
        return new CustomerItemWriter();
    }

    @Bean
    public Step step() {
        return stepBuilderFactory.get("step")
                .chunk(10)
                .reader(itemReader())
                .processor(itemProcessor())
                .writer(itemWriter())
                .taskExecutor(taskExecutor())
                .build();
    }

    @Bean
    public Job job() {
        return jobBuilderFactory.get("job")
                .start(step())
                .build();
    }

    @Bean
    public TaskExecutor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        taskExecutor.setCorePoolSize(10);
        taskExecutor.setMaxPoolSize(10);
        taskExecutor.setQueueCapacity(10);
        taskExecutor.afterPropertiesSet();
        return taskExecutor;
    }
}

위 코드에서는 taskExecutor를 이용하여 병렬 처리를 수행하고 있다.

3. Retry 및 Skip

스프링 배치는 대량 데이터 처리 시 예외가 발생할 경우 Retry 및 Skip 기능을 제공한다. 이를 통해 데이터 처리 중 예외가 발생해도 작업을 중단하지 않고, 다시 시도하거나 해당 데이터를 건너뛰어 처리할 수 있다.

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {

    @Autowired
    public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public ItemReader itemReader() {
        return new CustomerItemReader();
    }

    @Bean
    public ItemProcessor itemProcessor() {
        return new CustomerItemProcessor();
    }

    @Bean
    public ItemWriter itemWriter() {
        return new CustomerItemWriter();
    }

    @Bean
    public Step step() {
        return stepBuilderFactory.get("step")
                .chunk(10)
                .reader(itemReader())
                .processor(itemProcessor())
                .writer(itemWriter())
                .faultTolerant()
                .retryLimit(3)
                .retry(Exception.class)
                .skipLimit(10)
                .skip(Exception.class)
                .build();
    }

    @Bean
    public Job job() {
        return jobBuilderFactory.get("job")
                .start(step())
                .build();
    }
}

위 코드에서는 Retry 및 Skip 기능을 faultTolerant() 메서드를 이용하여 설정하고 있다.

스프링 배치에서 예외 처리 전략

대량 데이터 처리를 위한 스프링 배치에서는 예외 처리 전략이 매우 중요하다. 이는 데이터 처리 중 예외가 발생할 경우 작업을 중단하지 않고, 데이터 처리를 계속할 수 있도록 하는 것이다.

스프링 배치에서는 Retry 및 Skip 기능을 제공하여 예외 처리를 수행한다. Retry 기능은 예외가 발생했을 경우 지정된 횟수만큼 재시도하는 기능을 제공하며, Skip 기능은 예외가 발생했을 경우 해당 데이터를 건너뛰어 처리하는 기능을 제공한다.

스프링 배치에서 예외 처리 전략을 설정하는 방법은 다음과 같다.

1. Retry 기능 설정

스프링 배치에서 Retry 기능을 설정하는 방법은 다음과 같다.

@Bean
public Step step() {
    return stepBuilderFactory.get("step")
            .chunk(10)
            .reader(itemReader())
            .processor(itemProcessor())
            .writer(itemWriter())
            .faultTolerant()
            .retryLimit(3)
            .retry(Exception.class)
            .build();
}

위 코드에서는 faultTolerant() 메서드를 이용하여 Retry 및 Skip 기능을 활성화하고 있다. retryLimit() 메서드를 이용하여 재시도 횟수를 지정하고, retry() 메서드를 이용하여 어떤 예외에 대해 재시도를 수행할 것인지 지정할 수 있다.

2. Skip 기능 설정

스프링 배치에서 Skip 기능을 설정하는 방법은 다음과 같다.

@Bean
public Step step() {
    return stepBuilderFactory.get("step")
            .chunk(10)
            .reader(itemReader())
            .processor(itemProcessor())
            .writer(itemWriter())
            .faultTolerant()
            .retryLimit(3)
            .retry(Exception.class)
            .skipLimit(10)
            .skip(Exception.class)
            .build();
}

위 코드에서는 skipLimit() 메서드를 이용하여 Skip 횟수를 지정하고, skip() 메서드를 이용하여 어떤 예외에 대해 Skip을 수행할 것인지 지정할 수 있다.

스프링 배치를 활용한 대용량 데이터 처리 사례

스프링 배치는 대용량 데이터 처리를 위한 다양한 기능을 제공하며, 이를 활용하여 다양한 대용량 데이터 처리 사례가 있다.

1. 주식 데이터 처리

대형 증권사에서는 수많은 주식 거래 데이터를 처리해야 한다. 이를 위해 스프링 배치를 활용하여 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 스프링 배치를 이용하여 주식 거래 데이터를 처리하는 예제 코드는 다음과 같다.

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {

    @Autowired
    public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public ItemReader itemReader() {
        return new StockItemReader();
    }

    @Bean
    public ItemProcessor itemProcessor() {
        return new StockItemProcessor();
    }

    @Bean
    public ItemWriter itemWriter() {
        return new StockItemWriter();
    }

    @Bean
    public Step step() {
        return stepBuilderFactory.get("step")
                .chunk(10)
                .reader(itemReader())
                .processor(itemProcessor())
                .writer(itemWriter())
                .faultTolerant()
                .retryLimit(3)
                .retry(Exception.class)
                .build();
    }

    @Bean
    public Job job() {
        return jobBuilderFactory.get("job")
                .start(step())
                .build();
    }
}

위 코드에서는 Stock 데이터를 처리하는 예제 코드를 보여주고 있다.

2. 대용량 로그 데이터 처리

대규모 웹 서비스에서는 매우 많은 로그 데이터를 처리해야 한다. 이를 위해 스프링 배치를 활용하여 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 스프링 배치를 이용하여 로그 데이터를 처리하는 예제 코드는 다음과 같다.

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {

    @Autowired
    public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public ItemReader itemReader() {
        return new LogItemReader();
    }

    @Bean
    public ItemProcessor itemProcessor() {
        return new LogItemProcessor();
    }

    @Bean
    public ItemWriter itemWriter() {
        return new LogItemWriter();
    }

    @Bean
    public Step step() {
        return stepBuilderFactory.get("step")
                .chunk(10)
                .reader(itemReader())
                .processor(itemProcessor())
                .writer(itemWriter())
                .faultTolerant()
                .retryLimit(3)
                .retry(Exception.class)
                .build();
    }

    @Bean
    public Job job() {
        return jobBuilderFactory.get("job")
                .start(step())
                .build();
    }
}

위 코드에서는 Log 데이터를 처리하는 예제 코드를 보여주고 있다.

3. 대용량 영상 처리

대규모 영상 처리 시스템에서는 매우 많은 영상 데이터를 처리해야 한다. 이를 위해 스프링 배치를 활용하여 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 스프링 배치를 이용하여 영상 데이터를 처리하는 예제 코드는 다음과 같다.

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {

    @Autowired
    public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public ItemReader itemReader() {
        return new VideoItemReader();
    }

    @Bean
    public ItemProcessor itemProcessor() {
        return new VideoItemProcessor();
    }

    @Bean
    public ItemWriter itemWriter() {
        return new VideoItemWriter();
    }

    @Bean
    public Step step() {
        return stepBuilderFactory.get("step")
                .chunk(10)
                .reader(itemReader())
                .processor(itemProcessor())
                .writer(itemWriter())
                .faultTolerant()
                .retryLimit(3)
                .retry(Exception.class)
                .build();
    }

    @Bean
    public Job job() {
        return jobBuilderFactory.get("job")
                .start(step())
                .build();
    }
}

위 코드에서는 Video 데이터를 처리하는 예제 코드를 보여주고 있다.

결론

이번 글에서는 스프링 배치(Batch)를 활용한 대용량 데이터 처리와 예외 처리 전략에 대해 알아보았다. 스프링 배치는 대용량 데이터 처리를 위한 다양한 기능을 제공하며, 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 또한, Retry 및 Skip 기능을 제공하여 예외 처리를 수행할 수 있다. 이를 활용하여 다양한 대용량 데이터 처리 사례를 구현할 수 있다. 스프링 배치를 이용하여 대용량 데이터 처리를 구현할 때에는 Chunk 기반 처리, 병렬 처리, Retry 및 Skip 기능 등을 적절히 활용하여 효율적으로 처리할 수 있도록 해야 한다.