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Spring Boot 4 Microservices & REST APIs · Lektion

Reader, Processor und Writer

Erstellen Sie einen chunkbasierten Batch-Ablauf.

Reader, Processor und Writer ist eine kostenlose Spring Boot 4 Microservices & REST APIs-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Spring Boot 4 Microservices & REST APIs-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Spring Boot 4 Microservices & REST APIs-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

The read-process-write triad

A chunk step has three collaborators:

  • ItemReader - supplies items one at a time
  • ItemProcessor - transforms or filters an item
  • ItemWriter - persists a chunk of items

ItemReader interface

ItemReader.read() returns the next item, or null when the input is exhausted. Spring Batch keeps calling it until it returns null.

public interface ItemReader<T> {
    T read() throws Exception;
}

FlatFileItemReader

For CSV files, FlatFileItemReader reads lines and maps them to objects via a line mapper.

@Bean
public FlatFileItemReader<Person> reader() {
    return new FlatFileItemReaderBuilder<Person>()
            .name("personReader")
            .resource(new ClassPathResource("people.csv"))
            .delimited()
            .names("firstName", "lastName")
            .targetType(Person.class)
            .build();
}

JdbcCursorItemReader

To read from a database, use JdbcCursorItemReader or JdbcPagingItemReader. Paging is preferred for very large result sets to avoid holding a long cursor.

@Bean
public JdbcCursorItemReader<Person> dbReader(DataSource ds) {
    return new JdbcCursorItemReaderBuilder<Person>()
            .name("dbReader")
            .dataSource(ds)
            .sql("SELECT first_name, last_name FROM people")
            .rowMapper(new PersonRowMapper())
            .build();
}

ItemProcessor interface

ItemProcessor transforms an input item into an output item. The input and output types can differ.

public interface ItemProcessor<I, O> {
    O process(I item) throws Exception;
}

Writing a processor

Here a processor uppercases names. Returning a transformed object is the common case.

public class UpperCaseProcessor implements ItemProcessor<Person, Person> {
    @Override
    public Person process(Person p) {
        return new Person(p.getFirstName().toUpperCase(),
                          p.getLastName().toUpperCase());
    }
}

Filtering with the processor

If a processor returns null, the item is filtered out and never reaches the writer. This is how you skip records based on business rules.

public Person process(Person p) {
    if (p.getLastName().isBlank()) {
        return null; // drop this record
    }
    return p;
}

ItemWriter interface

ItemWriter receives a chunk of items at once, not single items. This lets it batch the write into one efficient operation.

public interface ItemWriter<T> {
    void write(Chunk<? extends T> chunk) throws Exception;
}

JdbcBatchItemWriter

JdbcBatchItemWriter performs a batched SQL insert/update for the whole chunk, which is far faster than row-by-row writes.

@Bean
public JdbcBatchItemWriter<Person> writer(DataSource ds) {
    return new JdbcBatchItemWriterBuilder<Person>()
            .dataSource(ds)
            .sql("INSERT INTO people (first_name, last_name) VALUES (:firstName, :lastName)")
            .beanMapped()
            .build();
}

Wiring them into a step

The step ties the triad together with a chunk size. Items flow reader -> processor -> writer in chunks.

return new StepBuilder("step1", repo)
        .<Person, Person>chunk(50, tx)
        .reader(reader())
        .processor(new UpperCaseProcessor())
        .writer(writer(ds))
        .build();

Custom readers and writers

You can implement the interfaces directly for custom sources (a REST API, a queue). Spring also offers ItemStream so your component can save and restore its position for restarts.

Quick Check

Verify your understanding of the triad.

Recap

You assembled a chunk pipeline:

  • ItemReader.read() returns items until null
  • ItemProcessor transforms; returning null filters
  • ItemWriter writes a whole Chunk at once
  • The step binds all three with a chunk size

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Reader, Processor und Writer“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Reader, Processor und Writer“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Spring Boot 4 Microservices & REST APIs-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Spring Boot 4 Microservices & REST APIs-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Reader, Processor und Writer“?

Erstellen Sie einen chunkbasierten Batch-Ablauf. Du übst Spring Boot 4 Microservices & REST APIs mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um Spring Boot 4 Microservices & REST APIs zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Reader, Processor und Writer“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser Spring Boot 4 Microservices & REST APIs-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede Spring Boot 4 Microservices & REST APIs-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Scheduling mit @Scheduled
  2. Spring-Batch-Jobs und -Schritte
  3. Reader, Processor und Writer
  4. Neustart und Fehlerbehandlung
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