Reader, processor e writer
Costruisca il flusso batch orientato ai chunk.
Reader, processor e writer è una lezione Spring Boot 4 Microservices & REST APIs gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Spring Boot 4 Microservices & REST APIs include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
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 nullItemProcessortransforms; returning null filtersItemWriterwrites a wholeChunkat once- The step binds all three with a chunk size
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Domande Frequenti
La lezione «Reader, processor e writer» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Reader, processor e writer» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, passa a CoddyKit PRO. Il corso Spring Boot 4 Microservices & REST APIs include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Reader, processor e writer»?
Costruisca il flusso batch orientato ai chunk. Eserciti Spring Boot 4 Microservices & REST APIs con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Spring Boot 4 Microservices & REST APIs?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Reader, processor e writer»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Spring Boot 4 Microservices & REST APIs?
Sì. Ogni lezione Spring Boot 4 Microservices & REST APIs include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Pianificazione con @Scheduled
- Job e step di Spring Batch
- Reader, processor e writer
- Riavvio e gestione degli errori