SpringBoot + 批处理 + 失败重试队列：百万级数据批量导入，断点续传不丢数据
今天咱们聊聊一个在数据处理场景中非常关键的话题：大规模数据批量导入。 批量导入的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 需要导入百万级用户数据，单次处理导致内存溢出 导入过程中发生异常，全部数据丢失需要重新开始 部分数据格式错误，整个导入任务失败 导入进度不可控，无法实时监控处理状态 传统的批量导入方式要么一次性加载所有数据导致内存问题，要么容错能力差，一旦出错就需要从头再来。今天我们就来聊聊如何用Spring Boot批处理构建一个健壮的批量数据导入系统。 为什么选择Spring Batch 相比传统的批量处理方案，Spring Batch有以下优势： 分块处理：支持数据分块处理，避免内存溢出 事务管理：精细的事务控制，确保数据一致性 容错机制：内置重试和跳过机制 监控支持：丰富的执行监控和统计信息 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用Spring Boot + Spring Batch构建一个支持断点续传的批量数据导入系统。 核心思路是： 分块处理：将大数据集分成小块逐步处理 失败重试：建立失败数据重试队列 断点续传：记录处理进度，支持从中断点继续 数....
