2024-12-03_Spring_Batch

2024/12/2024-12-03_Spring_Batch/README.md

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+# Spring Batch
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+오늘은 **Spring Batch**에 대해 작성해보려 한다.  
+Spring Batch는 대용량 데이터 처리에 특화된 Spring Framework의 하위 프로젝트로, 안정적이고 효율적인 배치 처리 기능을 제공한다.  
+특히, 데이터 읽기, 처리, 쓰기 과정을 정의하고 실행할 수 있는 유연한 구조를 제공하여, 다양한 데이터 처리 요구사항을 만족시킬 수 있다.
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+## 1. Spring Batch란?
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+Spring Batch는 **대량 데이터 처리**를 위해 설계된 프레임워크로, 정기적인 데이터 처리 작업을 자동화하거나 반복적으로 실행할 수 있는 배치 애플리케이션 개발을 지원한다.  
+다음과 같은 주요 기능을 제공한다:
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+- **데이터 읽기, 처리, 쓰기 기능**  
+  파일, 데이터베이스, API 등 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 읽고, 처리한 후 다른 데이터 소스에 저장할 수 있다.
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+- **스케줄링 지원**  
+  Cron 표현식 등을 사용하여 정기적으로 작업을 실행할 수 있다.  
+  (Spring Batch 자체에는 스케줄링 기능이 없으나, Spring Scheduler나 Quartz와 연동 가능)
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+- **체계적인 오류 처리 및 재시작 기능**  
+  작업 중 오류가 발생한 경우 특정 단계부터 다시 시작할 수 있는 기능을 제공한다.
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+## 2. Spring Batch의 주요 구성 요소
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+### **1) Job**
+- 배치 프로세스의 논리적인 컨테이너.
+- 하나 이상의 Step으로 구성된다.
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+### **2) Step**
+- Job 내에서 실행되는 개별적인 처리 단위.
+- 각 Step은 **ItemReader**, **ItemProcessor**, **ItemWriter**로 구성된다.
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+### **3) ItemReader**
+- 데이터를 읽어오는 역할.
+- 예: CSV 파일, 데이터베이스, API 등을 소스로 사용 가능.
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+### **4) ItemProcessor**
+- 데이터를 변환하거나 필터링하는 역할.
+- 예: 데이터의 유효성을 검사하고, 포맷을 변환.
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+### **5) ItemWriter**
+- 처리된 데이터를 최종적으로 저장하는 역할.
+- 예: 다른 데이터베이스로 저장하거나 파일에 기록.
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+## 3. Spring Batch의 동작 흐름
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+1. **JobLauncher**가 Job을 실행한다.
+2. Job은 순차적으로 여러 Step을 실행한다.
+3. 각 Step은 데이터를 읽고(ItemReader), 처리하고(ItemProcessor), 저장(ItemWriter)한다.
+4. 작업 상태(성공, 실패 등)가 JobRepository에 기록된다.
+5. 작업 중 문제가 발생하면 오류를 처리하거나, 필요한 경우 작업을 재시작할 수 있다.
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+## 4. Spring Batch의 장점
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+### **1) 대용량 데이터 처리**
+Spring Batch는 수백만 건 이상의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 구조를 제공한다.  
+Chunk 기반 처리를 통해 메모리 사용량을 최소화하면서 대량 데이터를 처리할 수 있다.
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+### **2) 유연한 설정**
+Spring Batch는 XML 또는 Java Config를 통해 유연하게 작업 흐름을 설정할 수 있다.  
+Job과 Step을 분리하여 재사용성과 유지보수성을 높일 수 있다.
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+### **3) 트랜잭션 관리**
+각 Step 또는 Chunk 단위로 트랜잭션을 관리하여 데이터의 무결성을 보장한다.
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+### **4) 강력한 오류 처리**
+Spring Batch는 작업 중 발생한 오류를 체계적으로 관리하고, 필요한 경우 특정 지점부터 재시작할 수 있는 기능을 제공한다.
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+## 5. Spring Batch 적용 시 주의사항
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+### **1) 적절한 Chunk 크기 설정**  
+- Chunk 크기는 데이터 소스와 처리 속도에 따라 달라질 수 있다.  
+- 너무 작은 Chunk 크기는 성능 저하를, 너무 큰 크기는 메모리 사용량 증가를 초래할 수 있다.
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+### **2) 리소스 관리**  
+- 배치 작업은 대량 데이터를 처리하기 때문에 CPU, 메모리, 네트워크 리소스를 적절히 관리해야 한다.
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+### **3) 로그와 모니터링**  
+- 배치 작업 중 발생하는 상태와 오류를 추적하기 위해, 로깅과 모니터링 시스템을 통합하는 것이 중요하다.
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+### **4) 재시작과 복구 전략**  
+- 오류 발생 시 작업을 다시 실행할 수 있도록 적절한 복구 전략을 수립해야 한다.
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+## 6. Spring Batch의 활용 예시
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+- **ETL 작업**: 대량 데이터를 읽어와 변환한 뒤 데이터 웨어하우스에 저장.  
+- **정산 작업**: 금융 데이터를 처리하여 정산 보고서를 생성.  
+- **데이터 마이그레이션**: 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터 이동.  
+- **주기적 리포트 생성**: 매일의 데이터를 기반으로 리포트를 자동 생성.
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+## 결론
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+Spring Batch는 대규모 데이터 처리가 필요한 환경에서 신뢰성과 유연성을 제공하는 강력한 도구다.  
+특히, 데이터를 읽고 처리하고 저장하는 구조가 체계적이고 재사용성이 높아 유지보수에 유리하다.  
+다만, 대량 데이터 처리의 특성상 리소스 관리와 Chunk 크기 설정 등 세부적인 조율이 필요하며, 이를 통해 최적의 성능을 발휘할 수 있다.