默认情况下，Spring批处理作业因执行期间引发的任何错误而失败。但是，有时，我们可能需要提高应用程序的弹性来处理间歇性故障。在本快速教程中，我们将探索如何在Spring Batch框架中配置重试逻辑。
假设我们有一个批处理作业，它读取输入的CSV文件：
username, userid, transaction_date, transaction_amount
sammy, 1234, 31/10/2015, 10000
john, 9999, 3/12/2015, 12321
|
然后，它通过点击REST端点以获取用户的age和postCode属性来处理每条记录：
public class RetryItemProcessor implements ItemProcessor<Transaction, Transaction> {
@Override
public Transaction process(Transaction transaction) throws IOException {
log.info("RetryItemProcessor, attempting to process: {}", transaction);
HttpResponse response = fetchMoreUserDetails(transaction.getUserId());
//parse user's age and postCode from response and update transaction
...
return transaction;
}
...
}
|
最后，它生成一个合并的输出XML：
<transactionRecord>
<transactionRecord>
<amount>10000.0</amount>
<transactionDate>2015-10-31T00:00:00+05:30</transactionDate>
<userId>1234</userId>
<username>sammy</username>
<age>10</age>
<postCode>430222</postCode>
</transactionRecord>
...
</transactionRecord>
|
现在，如果由于某些网络缓慢而导致与REST端点的连接超时怎么办？如果是这样，我们的批处理作业将失败。
在这种情况下，我们希望重试失败的项目两次。因此，让我们将批处理作业配置为在失败的情况下最多执行三个重试：
@Bean
public Step retryStep(
ItemProcessor<Transaction, Transaction> processor,
ItemWriter<Transaction> writer) throws ParseException {
return stepBuilderFactory
.get("retryStep")
.<Transaction, Transaction>chunk(10)
.reader(itemReader(inputCsv))
.processor(processor)
.writer(writer)
.faultTolerant()
.retryLimit(3)
.retry(ConnectTimeoutException.class)
.retry(DeadlockLoserDataAccessException.class)
.build();
}
|
在这里，我们调用faultTolerant（） 以启用重试功能。此外，我们使用retry和retryLimit分别定义了符合重试条件的异常和项的最大重试计数。看一下上述配置的XML等效配置：
<batch:job id="retryBatchJob">
<batch:step id="retryStep">
<batch:tasklet>
<batch:chunk reader="itemReader" writer="itemWriter"
processor="retryItemProcessor" commit-interval="10"
retry-limit="3">
<batch:retryable-exception-classes>
<batch:include class="org.apache.http.conn.ConnectTimeoutException"/>
<batch:include class="org.springframework.dao.DeadlockLoserDataAccessException"/>
</batch:retryable-exception-classes>
</batch:chunk>
</batch:tasklet>
</batch:step>
</batch:job>
|