
在企业级数据处理场景中,spring batch以其强大的批处理能力而广受欢迎。然而,面对非标准格式的数据源,例如将结构化的固定长度记录直接嵌入到xml元素内容中的文件,传统的xml itemreader可能无法直接满足解析需求。本教程将深入探讨如何高效且优雅地处理这类“内嵌固定长度数据xml文件”,并提供一套基于spring batch的实用解决方案。
考虑一个XML文件,其结构如下所示:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <File fileId="123" xmlns="abc:XYZ" > ABC123411/10/20 XBC128911/10/20 BCD456711/23/22 </File>
其中,<File>元素内部包含多行固定长度的字符串数据,例如ABC123411/10/20。每一行都代表一个业务记录,需要被解析成一个独立的Java对象(如Content),包含name、id和date等字段。
public class Content {
private String name;
private String id;
private String date;
// Getters and Setters
// ...
}传统的StaxEventItemReader结合JAXB Unmarshaller可以读取整个<File>元素的内容到一个String字段中,但这只是第一步。获取到形如"ABC123411/10/20 XBC128911/10/20 BCD456711/23/22"的字符串后,仍需手动进行字符串分割、截取和类型转换,这增加了额外的开发复杂度和维护成本。我们希望寻找一种更符合Spring Batch设计哲学,能充分利用其现有组件的解决方案。
针对上述挑战,最简洁高效的策略是将问题分解为两个独立的批处理阶段:
这种方法将XML解析的复杂性与固定长度数据解析的复杂性解耦,使得每个阶段都能够使用最适合的Spring Batch组件。
此阶段的核心是创建一个Tasklet,它将作为Spring Batch作业中的一个独立步骤执行。该Tasklet的任务是读取XML文件,定位包含固定长度数据的元素,提取其文本内容,然后将这些内容逐行写入到一个新的临时文件中。
为了实现数据提取,我们可以使用标准的Java XML解析API(如DOM或StAX)来解析XML。这里以DOM为例:
import org.springframework.batch.core.StepContribution;
import org.springframework.batch.core.scope.context.ChunkContext;
import org.springframework.batch.core.step.tasklet.Tasklet;
import org.springframework.batch.repeat.RepeatStatus;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.w3c.dom.Document;
import org.w3c.dom.Element;
import org.w3c.dom.NodeList;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
public class XmlDataExtractionTasklet implements Tasklet {
private Resource inputXmlResource;
private String outputFlatFilePath; // 目标纯文本文件路径
// Setter for inputXmlResource (注入XML文件资源)
public void setInputXmlResource(Resource inputXmlResource) {
this.inputXmlResource = inputXmlResource;
}
// Setter for outputFlatFilePath (注入输出文件路径)
public void setOutputFlatFilePath(String outputFlatFilePath) {
this.outputFlatFilePath = outputFlatFilePath;
}
@Override
public RepeatStatus execute(StepContribution contribution, ChunkContext chunkContext) throws Exception {
File xmlFile = inputXmlResource.getFile();
File outputFlatFile = new File(outputFlatFilePath);
DocumentBuilderFactory dbFactory = DocumentBuilderFactory.newInstance();
DocumentBuilder dBuilder = dbFactory.newDocumentBuilder();
Document doc = dBuilder.parse(xmlFile);
doc.getDocumentElement().normalize(); // 规范化文档结构
// 获取 <File> 元素,注意如果XML有命名空间,需要正确处理
// 例如:NodeList fileNodes = doc.getElementsByTagNameNS("abc:XYZ", "File");
NodeList fileNodes = doc.getElementsByTagName("File");
if (fileNodes.getLength() == 0) {
throw new IllegalStateException("XML文件未找到 <File> 元素。");
}
// 假设只有一个 <File> 元素包含数据
Element fileElement = (Element) fileNodes.item(0);
String dataContent = fileElement.getTextContent(); // 获取元素内的所有文本内容
// 将提取的数据写入到新的纯文本文件中
try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outputFlatFile))) {
// 按行分割并写入,去除可能存在的空行或多余空格
for (String line : dataContent.split("\r?\n")) {
String trimmedLine = line.trim();
if (!trimmedLine.isEmpty()) {
writer.write(trimmedLine);
writer.newLine();
}
}
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException("写入纯文本文件失败", e);
}
return RepeatStatus.FINISHED; // 标记Tasklet执行完成
}
}在Spring Batch的XML配置中,将此Tasklet定义为一个Bean:
<bean id="xmlDataExtractionTasklet" class="com.example.batch.tasklet.XmlDataExtractionTasklet">
<property name="inputXmlResource" value="file:#{jobExecutionContext['source.download.filePath']}" />
<property name="outputFlatFilePath" value="#{jobExecutionContext['extracted.flat.filePath']}" />
</bean>这里,inputXmlResource通过jobExecutionContext获取原始XML文件的路径,outputFlatFilePath定义了转换后纯文本文件的存储路径,该路径同样可以动态获取或配置。
在纯文本文件生成后,我们可以利用Spring Batch强大的FlatFileItemReader来解析这些固定长度的记录。
首先,确保你的Content POJO定义了相应的字段,并准备好用于映射:
// com.example.batch.model.Content.java
public class Content {
private String name; // 3 chars, e.g., "ABC"
private String id; // 4 chars, e.g., "1234"
private String date; // 8 chars, e.g., "11/10/20"
// 构造函数、Getter和Setter
public Content() {}
public Content(String name, String id, String date) {
this.name = name;
this.id = id;
this.date = date;
}
// Getters
public String getName() { return name; }
public String getId() { return id; }
public String getDate() { return date; }
// Setters
public void setName(String name) { this.name = name; }
public void setId(String id) { this.id = id; }
public void setDate(String date) { this.date = date; }
@Override
public String toString() {
return "Content{" +
"name='" + name + ''' +
", id='" + id + ''' +
", date='" + date + ''' +
'}';
}
}根据示例数据ABC123411/10/20,我们可以确定字段的长度和位置:
FlatFileItemReader需要一个LineTokenizer来分割行,以及一个FieldSetMapper来将分割后的字段映射到POJO。对于固定长度文件,我们使用FixedLengthTokenizer。
<bean id="flatFileItemReader" class="org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader" scope="step">
<property name="resource" value="file:#{jobExecutionContext['extracted.flat.filePath']}" />
<property name="lineTokenizer">
<bean class="org.springframework.batch.item.file.transform.FixedLengthTokenizer">
<property name="names" value="name,id,date" />
<property name="columns" value="1-3,4-7,8-15" /> <!-- 根据实际数据长度调整 -->
</bean>
</property>
<property name="fieldSetMapper">
<bean class="com.example.batch.mapper.ContentFieldSetMapper" />
</property>
</bean>FieldSetMapper负责将FixedLengthTokenizer解析出的FieldSet(一个包含所有字段值的集合)映射到Content对象。
// com.example.batch.mapper.ContentFieldSetMapper.java
import org.springframework.batch.item.file.mapping.FieldSetMapper;
import org.springframework.batch.item.file.transform.FieldSet;
import org.springframework.validation.BindException;
import com.example.batch.model.Content;
public class ContentFieldSetMapper implements FieldSetMapper<Content> {
@Override
public Content mapFieldSet(FieldSet fieldSet) throws BindException {
Content content = new Content();
content.setName(fieldSet.readString("name"));
content.setId(fieldSet.readString("id")); // 假设id也是字符串,如果需要数字类型,可转换为Integer
content.setDate(fieldSet.readString("date")); // 日期字符串,如果需要Date类型,可进行转换
return content;
}
}最后,将这两个阶段整合到一个Spring Batch Job中。确保Tasklet步骤在FlatFileItemReader步骤之前执行。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:batch="http://www.springframework.org/schema/batch"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/batch http://www.springframework.org/schema/batch/spring-batch.xsd">
<!-- 定义Tasklet bean -->
<bean id="xmlDataExtractionTasklet" class="com.example.batch.tasklet.XmlDataExtractionTasklet" scope="step">
<property name="inputXmlResource" value="file:#{jobExecutionContext['source.download.filePath']}" />
<property name="outputFlatFilePath" value="#{jobExecutionContext['extracted.flat.filePath']}" />
</bean>
<!-- 定义ItemReader bean -->
<bean id="flatFileItemReader" class="org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader" scope="step">
<property name="resource" value="file:#{jobExecutionContext['extracted.flat.filePath']}" />
<property name="lineTokenizer">
<bean class="org.springframework.batch.item.file.transform.FixedLengthTokenizer">
<property name="names" value="name,id,date" />
<property name="columns" value="1-3,4-7,8-15" />
</bean>
</property>
<property name="fieldSetMapper">
<bean class="com.example.batch.mapper.ContentFieldSetMapper" />
</property>
</bean>
<!-- 定义ItemProcessor (可选) -->
<bean id="contentProcessor" class="com.example.batch.processor.ContentProcessor" />
<!-- 定义ItemWriter -->
<bean id="contentWriter" class="com.example.batch.writer.ContentWriter" />
<!-- 定义Job -->
<batch:job id="fixedLengthXmlProcessingJob">
<batch:step id="extractXmlDataStep">
<batch:tasklet ref="xmlDataExtractionTasklet" />
</batch:step>
<batch:step id="processFlatFileStep">
<batch:chunk reader="flatFileItemReader" processor="contentProcessor" writer="contentWriter" commit-interval="100" />
<batch:next on="*" to="processFlatFileStep" /> <!-- 示例:如果需要循环,这里可以改为下一个step -->
</batch:step>
</batch:job>
<!-- Job启动器和数据源等基础设施配置略... -->
</beans>注意: 上述配置中contentProcessor和contentWriter需要根据你的业务逻辑自行实现。
通过将复杂的“内嵌固定长度数据XML文件”解析任务分解为“数据提取与转换”和“固定长度数据解析”两个独立且职责明确的阶段,我们能够充分利用Spring Batch提供的Tasklet和FlatFileItemReader等核心组件,构建一个高效、可维护且符合批处理最佳实践的解决方案。这种策略不仅简化了开发过程,也提高了系统的健壮性和可扩展性。
以上就是Spring Batch处理内嵌固定长度数据XML文件的策略与实践的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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