Seminar Spring Boot 4 – Batch-Verarbeitung mit Spring Batch

Einordnung und Nutzen

Das Seminar behandelt robuste Stapelverarbeitung für große Datenmengen, periodische Geschäftsprozesse und wiederanlaufbare Hintergrundverarbeitung. Die Architektur von Job, Step, Reader, Processor und Writer wird mit Transaktionen, Metadaten und Fehlerstrategien verbunden.

Neben klassischen Chunk-Prozessen werden Tasklets, Parallelisierung, Partitionierung, Scheduling, Restart, Retry und Skip praktisch umgesetzt. Der Schwerpunkt liegt auf nachvollziehbaren Zuständen, kontrollierter Wiederholung und einem Betrieb, der fehlerhafte Datensätze nicht mit unkontrollierten Gesamtabbrüchen verwechselt.

Inhaltsübersicht

• Einordnung und Nutzen
• Lernziele
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Batch-Jobs fachlich und technisch in wiederanlaufbare Schritte zerlegen.
• Chunk- und Tasklet-Verarbeitung passend auswählen und implementieren.
• Transaktionen, JobRepository, Restart, Retry und Skip kontrolliert einsetzen.
• Parallelisierung und Partitionierung ohne Dateninkonsistenz planen.
• Jobs testen, überwachen, auslösen und im Betrieb sicher handhaben.

Seminarinhalte

Tag 1: Jobmodell, Datenfluss und Wiederanlauf

1. Batch-Anforderungen, Datenvolumen, Laufzeitfenster und Wiederanlaufpunkte analysieren.
2. Job, Step, JobInstance, JobExecution und StepExecution anhand eines vollständigen Ablaufs modellieren.
3. ItemReader, ItemProcessor und ItemWriter für Datei-, Datenbank- und API-Datenflüsse kombinieren.
4. Chunk-Größe, Commit-Intervall und Transaktionsgrenzen begründet festlegen.
5. Tasklets für technische Vor- und Nacharbeiten einsetzen.
6. JobParameter, Identität, JobRepository und idempotente Wiederholung praktisch prüfen.
7. Fehlerhafte Eingaben mit validierter Quarantäne statt stiller Datenverluste behandeln.

Tag 2: Skalierung, Fehlerstrategien und Betrieb

1. Retry, Skip, Rollback-Regeln und Listener für fachliche und technische Fehler konfigurieren.
2. Partitionierung, Multi-Threaded Steps und asynchrone Verarbeitung anhand von Engpässen auswählen.
3. Scheduling, kontrollierte externe Auslösung und konkurrierende Starts absichern.
4. Job- und Step-Metriken, strukturierte Logs und Laufzeitgrenzen für den Betrieb definieren.
5. Unit-, Step- und End-to-End-Tests mit reproduzierbaren Testdaten aufbauen.
6. Abbruch, Wiederanlauf, Datenkorrektur und manuelle Freigabe in einem Betriebsverfahren dokumentieren.
7. Einen vollständigen Import- und Abgleichsjob unter Fehlerlast ausführen.

Praxisübungen

• CSV-Import mit Validierung, Transformation und Datenbankausgabe implementieren.
• Gezielte Fehler erzeugen und Restart-, Retry- sowie Skip-Verhalten nachweisen.
• Großen Datenbestand partitionieren und Durchsatz sowie Konsistenz vergleichen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Java-Entwicklung, Backend-Entwicklung, Datenintegration, Anwendungsbetrieb und technische Architektur.

Voraussetzungen: Sichere Java- und Spring-Grundlagen, SQL-Kenntnisse sowie Verständnis von Transaktionen und automatisierten Tests.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Implementierungsschritte, Messungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung enthält einen definierten Ausgangszustand, Prüfpunkte und eine nachvollziehbare Ergebniskontrolle. Die Seminarbeispiele werden in einer durchgängigen Codebasis aufgebaut, damit Zusammenhänge zwischen Konfiguration, Fachlogik, Tests und Betrieb sichtbar bleiben.