Seminar Spring Boot – Batchverarbeitung mit Spring Batch

Inhaltsverzeichnis

• Seminarprofil
• Lernziele
• Schwerpunkte
• Praxisübungen
• Zielgruppe und Vorkenntnisse

Seminarprofil

Batchverarbeitung bleibt für Datenimporte, Abrechnungen, Migrationen und periodische Massendatenverarbeitung unverzichtbar. Dieses Seminar verbindet das Spring-Batch-Programmiermodell mit der Autokonfiguration und Betriebsunterstützung von Spring Boot.

Der Schwerpunkt liegt auf wiederanlauffähigen, nachvollziehbaren und testbaren Prozessen. Neben der Implementierung werden Transaktionsgrenzen, Fehlerstrategien, Parallelisierung und die kontrollierte Ausführung in automatisierten Betriebsumgebungen behandelt.

Lernziele

• Jobs, Steps und Ausführungsparameter fachlich und technisch strukturieren
• Reader, Processor und Writer passend zum Datenfluss auswählen und konfigurieren
• Transaktionsgrenzen, Checkpoints und Restart-Verhalten sicher beherrschen
• Skip-, Retry- und Fehlerkanäle für problematische Datensätze entwickeln
• Batchprozesse parallelisieren, partitionieren und überwachen
• Jobs mit isolierten Komponenten-, Integrations- und Wiederanlauftests absichern

Schwerpunkte

Grundmodell von Spring Batch

• Job, Step, JobInstance, JobExecution und StepExecution
• JobParameter, Identität und Wiederholbarkeit
• Batch-Metadatenbank und Lebenszyklus einer Ausführung

Chunk-orientierte Verarbeitung

• ItemReader, ItemProcessor und ItemWriter
• Flat Files, XML, JSON, JDBC, JPA und benutzerdefinierte Quellen
• Chunk-Größe, Commit-Intervall und Speichernutzung

Tasklets und Ablaufsteuerung

• Tasklet-basierte Schritte für technische Arbeiten
• Transitions, ExitStatus, Listener und bedingte Pfade
• Job- und Step-Scopes für laufzeitspezifische Parameter

Fehlerbehandlung und Wiederanlauf

• Retry, Skip, Rollback und No-Rollback-Regeln
• Idempotenz und Schutz vor Doppelverarbeitung
• Restart nach Teilfehlern und Pflege von Execution Contexts

Skalierung und Parallelität

• Multi-Threaded Steps, Partitionierung und parallele Flows
• Remote Chunking und verteilte Verarbeitung als Architekturvarianten
• Durchsatz, Datenbanklast und Sperrverhalten

Tests und Betrieb

• Testunterstützung für Jobs und einzelne Steps
• Start, Stop, Restart und kontrollierte Parametrisierung
• Actuator, Metriken, Protokollierung und operative Diagnose

Praxisübungen

1. Ein Batchprojekt mit persistenter Metadatenbank initialisieren und einen ersten Job starten.
2. Einen Dateiimport mit Reader, Processor und Writer als chunk-orientierten Step umsetzen.
3. Validierung, Filterung und fachliche Transformation in den Prozessor integrieren.
4. Fehlerhafte Datensätze mit Skip- und Retry-Regeln behandeln und nachvollziehbar protokollieren.
5. Einen abgebrochenen Lauf mit identischen Jobparametern kontrolliert fortsetzen.
6. Den Job partitionieren, Laufzeiten vergleichen und Engpässe anhand von Metriken untersuchen.
7. Job- und Step-Tests einschließlich Fehler- und Restart-Szenarien automatisieren.

Zielgruppe und Vorkenntnisse

Zielgruppe: Java- und Spring-Entwicklung, Datenintegration, Backend-Entwicklung, Softwarearchitektur und technische Betriebsverantwortung.

Vorkenntnisse: Sichere Java-Grundlagen, praktische Spring-Boot-Erfahrung und Grundkenntnisse relationaler Datenbanken. Erfahrungen mit Transaktionen sind hilfreich.