Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/rafaelrok/spring-batch-performance
Esse repositório é utilizado para demostrar os projetos que trabalhei na performance do spring batch em situações reais
https://github.com/rafaelrok/spring-batch-performance
backend java java-8 mysql performance performance-analysis performance-monitoring spring-batch spring-batch-jobs spring-boot spring-mvc visualvm
Last synced: 8 days ago
JSON representation
Esse repositório é utilizado para demostrar os projetos que trabalhei na performance do spring batch em situações reais
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/rafaelrok/spring-batch-performance
- Owner: rafaelrok
- License: mit
- Created: 2024-10-29T14:11:16.000Z (9 days ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-10-29T14:57:09.000Z (9 days ago)
- Last Synced: 2024-10-29T17:31:11.079Z (9 days ago)
- Topics: backend, java, java-8, mysql, performance, performance-analysis, performance-monitoring, spring-batch, spring-batch-jobs, spring-boot, spring-mvc, visualvm
- Language: Java
- Homepage: https://docs.spring.io/spring-batch/reference/index.html
- Size: 2.19 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
Spring Batch Performance (NÃO FINALIZADO)
## Introdução
Este repositório contém projetos focados na otimização de performance de jobs usando Spring Batch. O Spring Batch é um framework robusto para processamento em lote, essencial para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. A otimização de performance no Spring Batch envolve diversas estratégias para garantir que os jobs sejam executados o mais rápido e eficientemente possível. Este README fornece um guia abrangente para entender e implementar essas técnicas de otimização de performance.
## Tabela de Conteúdos
- [Visão Geral do Spring Batch](#visão-geral-do-spring-batch)
- [Estratégias de Otimização de Performance](#estratégias-de-otimização-de-performance)
- [Steps Paralelos](#steps-paralelos)
- [Remote Chunking](#remote-chunking)
- [Processamento Assíncrono](#processamento-assíncrono)
- [Multithreading](#multithreading)
- [Partitioning Local](#partitioning-local)
- [Fluxograma de Decisão](#fluxograma-de-decisão)
- [Exemplos](#exemplos)
- [Conclusão](#conclusão)
## Visão Geral do Spring Batch
Spring Batch é um framework leve e abrangente projetado para habilitar o desenvolvimento de aplicações de lote robustas, vitais para as operações diárias de sistemas empresariais. Ele fornece funções reutilizáveis que são essenciais para o processamento de grandes volumes de registros, incluindo logging/tracing, gerenciamento de transações, estatísticas de processamento de jobs, reinício de jobs, skipping e gerenciamento de recursos.
## Estratégias de Otimização de Performance
### Steps Paralelos
Os steps paralelos permitem que múltiplos steps sejam executados simultaneamente, o que pode reduzir significativamente o tempo total de execução de um job. Isto é particularmente útil quando os steps são independentes uns dos outros.
**Implementação:**
- Configure o job para usar um Split para executar steps em paralelo.
- Assegure-se de que os steps não compartilhem recursos que possam causar contenção.
### Remote Chunking
O remote chunking envolve distribuir o processamento de chunks para workers remotos. Isso pode ser benéfico quando a lógica de processamento é intensiva em CPU e pode ser paralelizada em múltiplos nós.
**Implementação:**
- Utilize Spring Integration para configurar a comunicação entre os nós mestre e trabalhadores.
- Configure o job para enviar chunks para workers remotos processarem.
### Processamento Assíncrono
O processamento assíncrono permite que os steps sejam executados de forma assíncrona, o que pode melhorar a performance ao não bloquear a thread principal enquanto espera por um step ser concluído.
**Implementação:**
- Use `TaskExecutor` para executar steps de forma assíncrona.
- Assegure-se de tratar corretamente a conclusão do step e cenários de erro.
### Multithreading
O multithreading pode ser usado para processar múltiplos itens dentro de um step de forma simultânea. Isto é útil para steps que envolvem operações de I/O ou outras tarefas que podem ser paralelizadas.
**Implementação:**
- Configure o step para usar um `TaskExecutor` para multithreading.
- Assegure a segurança das threads ao acessar recursos compartilhados.
### Partitioning Local
O partitioning local envolve dividir os dados em partições e processar cada partição em paralelo. Isso pode ser útil quando os dados podem ser facilmente particionados e processados de forma independente.
**Implementação:**
- Use um `Partitioner` para dividir os dados em partições.
- Configure o job para processar cada partição em paralelo.
## Fluxograma de Decisão
O seguinte fluxograma fornece um processo de decisão para otimizar a performance de jobs no Spring Batch:
1. **Steps Paralelos:** Verifique se o job tem steps independentes.
2. **Gargalo são operações de I/O?:** Determine se o gargalo é devido a operações de I/O.
3. **Gargalo é o processador?:** Determine se o gargalo é o processador.
4. **Possui alta latência de rede?:** Verifique se há alta latência de rede.
5. **Precisa de restart?:** Determine se o job precisa ser reiniciado.
Dependendo das respostas, o fluxograma sugere diferentes estratégias de otimização como steps paralelos, remote chunking, processamento assíncrono e multithreading.
## Exemplos
Este repositório inclui vários projetos de exemplo demonstrando as diferentes estratégias de otimização de performance:
- **Exemplo de Steps Paralelos:** Demonstra como configurar e executar steps paralelos.
```java
EM PROGRESSO...
```
- **Exemplo de Remote Chunking:** Mostra como configurar o remote chunking usando Spring Integration.
```java
EM PROGRESSO...
```
- **Exemplo de Processamento Assíncrono:** Fornece um exemplo de execução de steps assíncronos.
```java
EM PROGRESSO...
```
- **Exemplo de Multithreading:** Ilustra como usar multithreading dentro de um step.
```java
EM PROGRESSO...
```
- **Exemplo de Partitioning Local:** Demonstra como particionar dados e processar partições em paralelo.
```java
EM PROGRESSO...
```
## Conclusão
Otimizar a performance de jobs no Spring Batch é crucial para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. Utilizando estratégias como steps paralelos, remote chunking, processamento assíncrono, multithreading e partitioning local, você pode melhorar significativamente a performance dos seus jobs.
## Desenvolvedor
## 📝 Licença
Esse projeto está sob licença. Veja o arquivo [LICENÇA](LICENSE.md) para mais detalhes.
## Versões do README
[⬆ Voltar ao topo](#introdução)
