Czytniki, procesory i zapisy
Buduj wsadowy przepływ przetwarzania porcjami
Czytniki, procesory i zapisy to bezpłatna lekcja Spring Boot 4 Microservices & REST APIs na CoddyKit. To lekcja 3 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Spring Boot 4 Microservices & REST APIs zawiera 4 lekcji w sumie.
Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.
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
Ucz się Java dzięki korepetycjom AI — za darmo
Pisz i uruchamiaj kod w przeglądarce, otrzymuj natychmiastową pomoc od korepetytora AI dostępnego 24/7 i kontynuuj naukę w sieci lub w aplikacji.
- Kursy
- 24
- Lekcje
- 93
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Czytniki, procesory i zapisy” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Czytniki, procesory i zapisy” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Spring Boot 4 Microservices & REST APIs zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Czytniki, procesory i zapisy”?
Buduj wsadowy przepływ przetwarzania porcjami Ćwiczysz Spring Boot 4 Microservices & REST APIs z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Spring Boot 4 Microservices & REST APIs?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 3 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Czytniki, procesory i zapisy”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Spring Boot 4 Microservices & REST APIs?
Tak. Każda lekcja Spring Boot 4 Microservices & REST APIs zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Harmonogramowanie za pomocą @Scheduled
- Zadania i kroki Spring Batch
- Czytniki, procesory i zapisy
- Ponowne uruchamianie i obsługa błędów