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Q. 스케줄러에서 실행하는 이 메서드가 어느 스레드에서 실행되는지?

배치를 이용하는 곳

서비스에 접속하지 않은지 1년 이상이 지난 회원의 상태는 휴면으로 전환

보통 데이터를 집계하는 경우 집계 작업은 하루에 한번만 수행하게 된다.

이를 위해 API를 구성하는 것은 낭비일 수 있다.

단발성 대용량 데이터를 처리하는 애플리케이션을 배치 어플리케이션이라고 한다.

https://smujihoon.tistory.com/226

결제 승인 이후에 승인내역을 특정 VAN 사로 전송해줘야 하는 경우

배치 vs 스케줄러

batch : 여러 job을 순차적으로 처리

quartz & scheduler : 특정 job을 특정 시간에 처리

스케줄러


@EnableScheduling
@SpringBootApplication
public class EggPracticeApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EggPracticeApplication.class, args);
    }
}


@Component
public class Schedule {

    @Scheduled(cron = "*/5 * * * * *")
    public void test2() {
        System.out.println("delay 5000");
    }

}

@Scheduled 규칙

void 타입

매개변수 사용 x

https://data-make.tistory.com/699

이러한 배치를 주기적으로 동작하게 해주는 Scheduler는 대표적으로 2가지가 존재

Quartz 스케줄러

스프링 스케줄러

스프링부트 배치

스프링 부트가 제공하는 스프링부트 배치(SpringBootBatch)는 다음과 같은 강점을 가지고 있음

자동화 : 매번 단순반복작업을 쉽고 빠르게 자동화시켜줌
대용량 처리 : 대용량이라 할지라도 가장 최적화된 성능을 보장
견고성 : 예측하지 못한 상황이나 동작에 대한 예외처리도 정의할 수 있음
재사용성 : 공통적인 작업을 단위별로 재사용할 수 있음

스프링 배치란?

로깅/추적, 트랜잭션 관리, 작업 처리 통계, 작업 재시작, 건너뛰기, 리소스 관리 등 대용량 레코드 처리에 필수적인 재사용 가능한 기능을 제공

최적화 및 파티셔닝 기술을 통해 대용량 및 고성능 배치 작업을 가능하게 하는 고급 기술 서비스 및 기능을 제공.

단순하고 복잡한 대용량 배치 작업은 프레임워크를 확장성이 뛰어난 방식으로 활용하여 상당한 양의 정보를 처리할 수 있습니다.

배치를 처리할 수 있는 방법

크게 2가지가 있음

Tasklet

단순 배치 처리에 쉽게 사용 가능
분할처리 귀찮음

Chunk

분할처리(10000개 → 1000개 x 10) 할때 유용함

큰 대용량 처리시 유용

ItemReader, ItemProcessor, ItemWriter 관계 이해 필요

스프링 배치 템플릿 코드 (Chunk 기반)


@Slf4j
@Configuration
@EnableBatchProcessing
@RequiredArgsConstructor
public class TemplateConfiguration {
    private final JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
    private final StepBuilderFactory stepBuilderFactory;


    @Bean
    public Job job(){
        return this.jobBuilderFactory.get("")
            .incrementer(new RunIdIncrementer()) 
            .start(this.step())
						.next(...)
            .build();
    }
    @Bean
    public Step step(){
        return this.stepBuilderFactory.get("")
            .chunk()
            .reader()
            .processor()
            .writer()
            .build();
    }

}