今こそ知りたいSpring Batch（Spring Fest 2020講演資料）

© 2020 NTT DATA Corporation
今こそ知りたいSpring Batch
2020/12/17
株式会社NTTデータ公共・社会基盤事業推進部
橋本直樹

© 2020 NTT DATA Corporation 2
0．はじめに－自己紹介－
橋本直樹（Naoki Hashimoto）
株式会社ＮＴＴデータ
公共・社会基盤事業推進部プロジェクト推進統括部技術戦略担当
シニア・エキスパート
• 開発経験
• 主に、Spring Framework（TERASOLUNA Framework）を用いたWebアプリケーション
開発
• OAuth2.0の仕様に沿った、API認可アプリケーション開発
• Spring Security OAuth（現在は、SpringSecurity5に統合）で実装
• 最近の開発
• AWS上のコンテナ環境で動作するSpring Batchアプリケーション開発

0．はじめに－想定聴講者－
• これから、バッチアプリケーションを開発しなければならないが、そもそもバッチっ
てなに？
• Spring FrameworkでWebアプリを作ったことはあるけど、Spring Batch
はつかったことがない・・・
※サンプルコードはSpring Boot前提となります
• Spring Batchのことは知ってるけど、アーキテクチャとかよくわからないし、使い
方もよくわからない・・・

アジェンダ
1. バッチ処理とは？
2. Spring Batchとは？
3. Spring Batchのアーキテクチャ
【基本編】
– ジョブの構成（Job、Step）
– ビジネスロジックの実装（Tasklet、Chunk）
– ジョブの起動
– ジョブ実行管理
【応用編】
– ジョブの再実行方式（リラン、リスタート）
– フロー制御
– 並列処理
– 多重処理
4. クラウド環境でのSpring Batch （SpringBatchのアーキテクチャ【番外編】）
5. さいごに

バッチ処理とは？
Spring Batchとは？

１．バッチ処理とは？～バッチ処理の定義～
• データ処理におけるバッチ処理は、ひとまとまりのデータを一括して処理する
方式である
• 逐次生み出されるデータを一定期間・一定量集めたものをバッチといい、この
バッチ単位で処理をおこなう方式がバッチ処理である
※バッチ処理, Wikipedia, https://tinyurl.com/y43v4ulr, (参照2020-11-25)

１．バッチ処理とは？～バッチ処理パターン～
• パターン１
あらかじめ登録した一連の処理を自動的に実行する処理方式（※処理
量は大小様々）
• スケジュール起動
• イベント起動（ファイル格納等）
• オンラインディレード（REST API起動）
企業等の業務システムではこちらのパターンであることが多い
• パターン２
 大量データに対する処理といった重い処理を、一括して実施する
 大規模シミュレーターやAIの機械学習等

２．Spring Batchとは？
• Spring Frameworkをベースとした、バッチアプリケーションを開発するためのアプリケーショ
ンフレームワーク
• 以下の機能を提供
 処理の流れを定型化（tasklet、chunk）
 様々なジョブ起動方式（コマンドライン、キュー等）
 様々なデータ形式への入出力（ファイル、データべース等）
 ジョブの実行管理（実行状態管理、ジョブの再実行等）
 処理の効率化（多重実行、並列実行等）
※Spring Batchのアーキテクチャ, TERASOLUNA Batch Framework for Java (5.x) Development Guideline,https://tinyurl.com/y5x477hg, (参照2020-11-25)

Spring Batchのアーキテクチャ
【基本編】

３．Spring Batchのアーキテクチャ－ジョブの構成－
Job1
Step1 Step2 StepN
・・・
JobRepository
・・・
JobN
JobLauncher（or JobOperator）

Job1
Step1 Step2 StepN
・・・
JobRepository
・・・
JobN
JobLauncher（or JobOperator） Jobを起動

Job1
Step1 Step2 StepN
・・・
JobRepository
・・・
JobN
JobLauncher（or JobOperator） SpringBatchが
バッチ処理を行う単位

Job1
Step1 Step2 StepN
・・・
JobRepository
・・・
JobN
JobLauncher（or JobOperator） Jobは複数のStepで構成され、
Stepでデータへの処理を行う

Job1
Step1 Step2 StepN
・・・
JobRepository
・・・
JobN
JobLauncher（or JobOperator） JobRepositoryでJob、Stepの
実行状態を管理する

３．Spring Batchのアーキテクチャ－ビジネスロジック実装－
Chunk
• 3つのインターフェースで構成されており、データを読み込み、業務処理、書きこみを実施
• フラットファイル（CSV等）、XMLファイル、JSONファイル、DBアクセスを扱うのを容
易にするために、サポートクラスも用意されている
• 処理対象となるデータを1件ずつ処理するのではなく、一定件数のチャンクを単位とする
• トランザクションは、チャンク単位の中間コミット方式となる
Step
ItemReader ItemProcessor ItemWriter
Data
Chunk Chunk
Item
Item
Item
Item

３．Spring Batchのアーキテクチャ－ビジネスロジック実装－
Tasklet
• executeという1つのメソッドをもつ単純なインターフェースで、Chunkに比べて実装も容易
• Chunkモデルに当てはまらないような処理（入力データに関係のない処理）や、順序性
の担保が必要な処理（コントロールブレイク処理等）に向いている
• トランザクションは、Tasklet処理単位の一括コミット方式となる
• TaskletからServiceクラスなどを呼び出す際は、そのトランザクション属性に注意
• Serviceを別トランザクションとする場合は、Transactionalアノテーションのpropagation属性を
REQUIRES_NEWとする等
Step
Tasklet

３．Spring Batchのアーキテクチャ－ジョブの構成、ビジネスロジック実装－
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class JobConfig extends DefaultBatchConfigurer {
//omitted
@Bean
public Step step01() {
return stepBuilderFactory.get(“step01”).tasklet(tasklet()).build();
}
@Bean
public Job job() throws Exception {
return jobBuilderFactory.get(“job”)
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.listener(listener())
.start(step01()).build();
}
//omitted
}
Job,Stepのサンプル（Configクラス）※Taskletの場合
Step01を実行するJob
Tasklet01を実行する
Step
SpringBatchを有効にする

３．Spring Batchのアーキテクチャ－ジョブの構成、ビジネスロジック実装－
Job,Stepのサンプル（Configクラス）※Chunkの場合
@Bean
return stepBuilderFactory.get("step02")
.<String, String> chunk(10)
.reader(itemReader())
.processor(itemProcessor())
.writer(itemWriter())
.build();
}
@Bean
return jobBuilderFactory.get(“job”)
.start(step02()).build();
}
1つのchunkで扱う
アイテム数

３．Spring Batchのアーキテクチャ－ジョブの起動－
• 実行時にジョブを順次起動
• デフォルトでは、Bean定義されたジョブが順次起動される
• application.yml等でspring.batch.job.enabled = false とすると無効
• Javaコマンド引数により起動
• ShellScriptなどで、ComandLineJobRunnerを経由して起動する
• 引数として、ジョブ起動設定ファイルパスやJobIDを設定する
• キュー、DB等をポーリングして非同期実行
• 監視処理を作成し、キューやDBを監視（SpringBatchは監視処理をもっていない）
• 監視処理から、JobOperator経由で起動する

Listener
• JobやStepの実行前後やエラー発生時に処理を挿入するためのインターフェース
• Listenerないで、開始終了ログの出力を行ったりする
• 様々なListenerインターフェースがあるが、以下が一般的
• JobExecutionListener
• StepExecutionListener
• ChunkListener
• ItemReadListener、ItemProcessListener、ItemWriteListener

public class JobListener extends JobExecutionListenerSupport {
@Override
public void beforeJob(JobExecution jobExecution) {
super.beforeJob(jobExecution);
System.out.println("Start JOB");
}
@Override
public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
super.afterJob(jobExecution);
System.out.println("End JOB");
}
}
Listenerのサンプルコード
Job実行後に
呼び出される
Job実行前に
呼び出される

３．Spring Batchのアーキテクチャ－ジョブ実行管理－
• JobInstance ：ジョブを管理する論理的な単位
• ジョブ名（ジョブID）＋ジョブパラメータのセットを一意に管理
• 同一キー情報のJobInstanceは生成されない（実行エラーとなる）
• ジョブは二重実行されない
• JobExecution ：ジョブを管理する物理的な実行単位
• 失敗したジョブに対して再実行すると、新しいJobExecutionが作成される
• StepExecution：ステップを管理する物理的な実行単位
JobInstance
JobExecution
StepExecution
＊
＊
1
1

JobRepositoryのメタデータスキーマ
• ジョブ実行管理はDB等で実施
• デフォルトではインメモリで管理
• 永続化が必要な場合は、自身でDBと
スキーマを用意する必要あり
※付録A：メタデータスキーマ, Spring Batch（Ver.4.3.0） - リファレンスドキュメント, https://tinyurl.com/y6cmdrrd, (参照2020-11-25)

ジョブの実行ステータス
ステータス説明リスタート可否
COMPLETED 実行成功 ×
FAILED 実行失敗 ○
STARTED 実行中 ×
STARTING 開始前 ×
STOPPING 停止待ち ×
STOPPED 停止 ○
ABANDANED 失敗したが処理完了、再起動時スキップ ×
UNKNOWN 状態不明 ×
※BatchStatus, Spring Batch（Ver.4.3.0） - APIドキュメント, https://spring.pleiades.io/spring-batch/docs/4.3.x/api/, (参照2020-11-25)

Spring Batchのアーキテクチャ
【応用編】

３．Spring Batchのアーキテクチャ－ジョブの再実行方式－
再実行方式には大きく分けて、リラン、リスタートの2種類がある
• リラン
• ジョブを最初からやり直す方式
• Taskletモデルが適している
• リスタート
• ジョブが中断したところから処理を再開する方式
• 正常に処理できていたものをスキップし、未処理のものから処理を再開
• Chunkモデルが適している

リラン
• リラン時、まったく同一の「ジョブ名（ジョブID）＋ジョブパラメータ」では起動できない
• 二重実行防止機能が働くため、ジョブパラメータを変更しリランする
• 業務データの初期化等が必要（業務処理のべきとう性を担保することが望ましい）
JobInstance1
JobExecution1-1
リラン JobInstance2
JobExecution2-1

リスタート
• 処理再開位置を保持、取得し、再開位置までのデータスキップが必要
• Chunkモデルを適用することで、比較的実現しやすい（中間コミットモデル）
• 失敗したジョブのJobExecutionIDに対して「-restart」と指定することでリスタート可能
• JobLauncherやJobOperatorから指定可能
JobInstance1
JobExecution1-1
リスタート
JobExecution1-2
ジョブパラメータは、
JobRepositoryから復元

Job1
３．Spring Batchのアーキテクチャ－フロー制御－
Step1
Step2
Step3
シーケンシャルフロー
• 全てのStepが順番に実行されるジョブ

Job1
• Step中の処理が異常終了した場合は、後続ステップを実行されない
• Step2が失敗した場合、Step3は実行されない
Step1
Step2
Step3
実行されない

Job1
• Step中の処理が異常終了した場合は、後続ステップを実行されない
• Step2が失敗した場合、Step3は実行されない
• 異常終了の原因を取り除き、ジョブをリスタートした場合、異常終了し
たStepから処理をやり直すことが可能
• Job1をリスタートした場合、Step2からリスタート
Step1
Step2
Step3
正常終了Stepは
実行されない
リスタート

Jobのサンプル（シーケンシャルフロー）
@Bean
return jobBuilderFactory.get("job")
.start(step01())
.next(step02())
.next(step03())
.build();
}
startで最初のStepを指定し、nextで次のStepをつなげていく
Step1
Step2
Step3

条件分岐
• Stepの実行結果（ExitStatus）によって、後続の
Stepを変更する
• 実行結果がFAILED以外の状態で、ジョブが終了して
しまった場合、リスタートできなくなることがある
Job1
Step1
Step3 Step2
成功
したか？
Yes
No

Jobのサンプル（条件分岐）
@Bean
.start(step01())
.on("*").to(step03())
.from(step01()).on("FAILED").to(step02())
.end()
.build();
}
Step1
Step3 Step2
成功
したか？
Yes
No
onで実行結果の文字列判定句を設定し、
toで一致した場合のstepを指定
※「*」はゼロ個以上の文字に一致する

３．Spring Batchのアーキテクチャ－並列処理－
マルチスレッドステップ
• 単一プロセス上で、Step（チャンク）単位でスレッドを作成
• マルチスレッド化される際は、順序性が担保されないので、アイテムの処理に順序性が必
要な場合は、本ステップは採用できない
並行ステップ
• 単一プロセス上で、スプリットフロー（複数のStepの連なり）単位でスレッドを作成

@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
return new SimpleAsyncTaskExecutor("spring_batch");
}
@Bean
return stepBuilderFactory.get("step02")
.<String, String> chunk(10)
.reader(itemReader())
.processor(itemProcessor())
.writer(itemWriter())
.taskExecutor(taskExecutor)
.throttleLimit(10)
.build();
}
Stepのサンプル（マルチスレッドステップ）
Chunkごとに、新しい
スレッドを作成する
スレッド数はデフォルトでは最大
4つまでしか生成できないので、
最大値を増やす場合に設定

Flowのサンプル（並行ステップ）
@Bean
public Flow flow1() {
return new FlowBuilder<SimpleFlow>("flow1")
.start(step01())
.next(step02())
.build();
}
@Bean
public Flow flow2() {
return new FlowBuilder<SimpleFlow>("flow2")
.start(step03())
.build();
}
step01→step02というStepの
連なりを1つのFlowとする
step03の実行を1つのFlowとする
Flow1
Step1
Step2
Flow2
Step3

Jobのサンプル（並行ステップ）
@Bean
public Job job() {
.start(splitFlow())
.next(step04())
.build()
.build();
}
@Bean
public Flow splitFlow() {
return new FlowBuilder<SimpleFlow>("splitFlow")
.split(taskExecutor())
.add(flow1(), flow2())
.build();
}
Flow1
Step1
Step2
Flow2
Step3
Step4
Flow1、Flow2を別スレッドで並走させる
Flow1+Flow2の並走完了後、Step04を実行

３．Spring Batchのアーキテクチャ－多重処理－
パーティショニング
• Stepの実行を分割してマルチスレッドで実行する
• Manager内の処理を特定の件数ごとに、自動的に分割しWorkerを作成する
• 全てのWorkerの処理が完了したら、ManagerのStepを完了とする
Job1
Step1
Step2(Manager)
Step3
Worker
Worker
Worker
Worker
Worker

@Bean
public Step stepManager() {
return stepBuilderFactory
.get("step2.manager")
.partitioner(step02())
.partitioner("step2", partitioner())
.gridSize(10)
.taskExecutor(taskExecutor())
.build();
}
@Bean
public Partitioner partitioner() {
return new Partitioner01();
}
Stepのサンプル（Manegerステップ）
Step02をパーティション化
パーティショナーを追加
パーティションの分割数を設定

public class Partitioner01 implements Partitioner {
@Override
public Map<String, ExecutionContext> partition(int gridSize) {
Map<String, ExecutionContext> map = new HashMap<>();
int maxSize = 1000; // 実際は対象itemの件数を設定
int dataSize = maxSize / gridSize; // １つのWorkerで扱うデータサイズ
int offset = 0; // 初期位置からのオフセット
for (int i = 0; i < gridSize; i++ ) {
ExecutionContext context = new ExecutionContext();
context.putInt("dataSize", dataSize);
context.putInt("offset", offset);
offset += dataSize;
map.put("partition:" + i, context);
}
return map;
}
}
Partitionerのサンプル Partitonerインターフェースを実装
スレッドを識別する文字列と、スレッドに引き
渡したいパラメータ（ExecutionContext）
をセットでMapに設定して返却
実際にItemReaderなどで
実施する処理に合わせて
変更する

クラウド環境でのSpring Batch
※Spring Batchのアーキテクチャ
【番外編】

４．クラウド環境でのSpring Batch －クラウド環境におけるバッチアプリケーション開発－
以下のような理由から、バッチ処理はパブリッククラウドサービスと親和性が高い
① バッチ処理は決まった時間のみ起動すればよく、パブリッククラウドサービスを利用した場合、
コストメリットを得やすい
 インスタンスの種類や起動時間に対して課金されるため
② 大量データを扱う場合、容易にスケールアウト可能であるため、業務量に応じたリソース
設計が実現可能
 余分なリソースを予め用意する必要がなく、コスト削減が狙える
AWSにおける、バッチアーキテクチャに適したマネージドサービスを紹介し、
そのサービスでSpring Batchを利用する際の注意点を紹介する

４．クラウド環境でのSpring Batch －バッチアーキテクチャに適したサービス－
AWS Cloud
Auto Scaling group
VPC
ECS
JobQueue
AWS Batch
JobDefinition
ECR
Cloud Watch Logs
AWS Batchの利用
• AWS Batchの実態は、ECS（コンテナオーケストレーションサービス）と独自のキュー
• ECSをそのまま構築する際に考慮する必要がある、クラスタやサービス等が自動構築されるので構築が容易
• キューにメッセージが送信されると、JobDefinitionに記載された定義の通りコンテナが起動する
• コンテナはキューにメッセージが登録されてから起動するため、起動時間のバッファを考慮する必要あり
・・・・・・
コンテナイメージ
メッセージ登録ログ出力

４．クラウド環境でのSpring Batch －バッチアーキテクチャに適したサービス－
ECS + SQSの利用
• 性能要件が厳しく、AWS Batchの起動時間が無視できない場合はECS + SQSの構成で対応
• AWS Batchの起動時間はコンテナイメージのつくりにより異なる
• ECS上でコンテナを常時起動することで、起動コストが発生しないようにする（維持コストは上がる）
• JobQueueの代わりにSQSを利用
• それぞれ個別に構築する必要があるので、構築コストは上がる
AWS Cloud
VPC
SQS
ECS
バッチAP1 バッチAP2 バッチAP3
・・・
キュー1 キュー2
・・・
メッセージ登録

４．クラウド環境でのSpring Batch －アプリケーションのコンテナ化－
• 紹介したマネージドサービスは、全てコンテナアプリケーションを前提としている
• Spring Batchで作成したアプリケーションのDocker Imageを作成し、ECR（AWSの
提供するDockerHubサービス）にpushする必要がある
 Dockerfileを作成しDocker Imageを用意する
FROM amazoncorretto:11
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar","-Dfile.encoding=UTF-8"]
Dockerfileのサンプル AWSの提供するOpenJDK11をベースとする
Maven等で作成したjarファイルをコピー
コンテナ起動時にJavaコ
マンドでSpring Batchアプ
リケーションを起動

４．クラウド環境でのSpring Batch －アプリケーションのスケールアウト－
• 紹介したマネージドサービスは、キューに滞留したメッセージの量によって、コンテナを新たに
起動することによって、スケールアウトを実現可能
• アプリケーションは、コンテナが増えた際にスケールアウト可能な単位でジョブを設計する必
要がある
• 1ジョブで大量のファイルを取り扱う場合、複数のジョブから扱うファイルを重複させな
いようにする制御は難しく、結局、1つのジョブでやり切る必要がある
• 1ジョブ1ファイルといった単位で処理することで、ファイル量が増えればジョブの数を増
やし、ジョブの数が多くなれば（キューに滞留したメッセージ数が多い）コンテナを増
やしてスケールアウトすることが可能

４．クラウド環境でのSpring Batch －アプリケーションのスケールアウト－
Job
1ジョブで大量ファイル
スケールアウト
Job
Job
1ジョブで1ファイル
スケールアウト
Job
1メッセージであたりの
ファイル数も大量になっ
ており、スケールアウト
しても、ファイルを同時
に処理できない
ファイル数が増えれば、
メッセージ数が増え、ス
ケールアウトした先の
ジョブでも同時にファイ
ルの処理が可能

４．クラウド環境でのSpring Batch －ジョブ管理テーブルの作成時の注意点－
• RDS（RDBのマネージドサービス）上で、ジョブ管理テーブルを構築する必要がある
• 前述の通り、コンテナ化したアプリがスケールアウトしていくと、RDSへのアクセス数が増加
し、コネクションプールが枯渇してしまう場合がある
• Spring Batchを利用する場合は、業務アプリケーション上で利用しない場合でもRDS
が必要となるので、性能試験を実施してコネクションプール枯渇やCPU使用率高騰等の
性能問題が発生しなか確認する必要がある

おわりに

５．おわりに
• バッチ処理ってなに？
• データを一定期間集めて、一括して処理する方式
• Spring Batchのアーキテクチャは？
• Job、Stepで構成されている
• ファイルやDBなどのデータ読み込み、処理、書きこみを実施することを前提としている
• Tasklet、Chunkのモデルがあり、処理内容や再実行方式により選択する
• Spring Batchはどうやって使うの？
• Javaコマンド引数による指定
• キューやDBをポーリングすることによる非同期実行

５．おわりに
参考情報
• Spring Batch - リファレンスドキュメント（バージョン 4.3.0）
• https://spring.pleiades.io/spring-batch/docs/current/reference/html/
• TERASOLUNA Batch Framework for Java (5.x) Development Guideline（バージョン5.3.0）
• https://terasoluna-batch.github.io/guideline/current/ja/single_index.html
• Amazon SQSを使ったSpringアプリケーション(3)(4), IT Search+
• https://news.mynavi.jp/itsearch/article/devsoft/4713
• https://news.mynavi.jp/itsearch/article/devsoft/4756
• [AWS Black Belt Online Seminar] AWS Batch
• https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/webinar-bb-aws-batch-2019/

ご静聴ありがとうございました
本資料に記載されている会社名、商品名、又はサービス名は、各社の登録商標又は商標です。

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