Spring Batch
In dieser Serie geht es um Batch-Verarbeitung mit klaren Defaults, stabilen Entscheidungen und einem durchgängigen Beispielprojekt. Der Fokus liegt auf Restartability, Datenqualität und Betrieb.
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Alle Teile
Chronologisch sortiert.
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Beitrag · Teil 1
Spring Batch Teil 1: Einstieg und Serienüberblick
Warum Batch-Entwicklung ein eigenes Handwerk ist und was dich in der Serie erwartet.
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Beitrag · Teil 2
Spring Batch Teil 2: Grundlagen und Begriffslandkarte
Job, Step, Execution und Repository: die Kernbegriffe, die jede spätere Entscheidung tragen.
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Beitrag · Teil 3
Spring Batch Teil 3: Setup ohne Boot
Pflicht-Beans, Metadaten-Schema und ein minimalistisches Grundgerüst für den ersten Job.
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Beitrag · Teil 4
Spring Batch Teil 4: Chunk Processing
Wie Reader, Processor und Writer zusammenspielen und warum die Chunk-Größe über Stabilität entscheidet.
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Beitrag · Teil 5
Spring Batch Teil 5: Reader/Writer-Strategien (CSV → DB)
FlatFileItemReader und JdbcBatchItemWriter sauber konfigurieren, inklusive Mapping, Fehlerbildern und State.
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Beitrag · Teil 6
Spring Batch Teil 6: JobParameters & Restartability
Wie Parameter JobInstances definieren und warum sauberes Design über Re-Runs entscheidet.
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Beitrag · Teil 7
Spring Batch Teil 7: Fehlerbehandlung & Validierung
Skip, Retry, Validierung: wie du Fehler klassifizierst und den Batch robust machst.
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Beitrag · Teil 8
Spring Batch Teil 8: Datenqualität & Konsistenz
Duplikate, Referenzen, Late Data: wie du Datenqualität messbar und konsistent hältst.
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Beitrag · Teil 9
Spring Batch Teil 9: Performance-Grundlagen
Chunk-Größe, Fetch-Size, Batch-Writes und wie du Engpässe systematisch findest.
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Beitrag · Teil 10
Spring Batch Teil 10: Parallelisierung mit Multi-threaded Steps
Wie TaskExecutor-basierte Parallelisierung funktioniert und warum Thread-Safety Pflicht ist.
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Beitrag · Teil 11
Spring Batch Teil 11: Partitioning (lokal)
Arbeit deterministisch aufteilen, Step-Scoped Reader/Writer isolieren und echte Parallelität erreichen.
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Beitrag · Teil 12
Spring Batch Teil 12: Remote Partitioning mit JMS
Manager/Worker über JMS koppeln, minimal konfigurieren und Skalierung sauber betreiben.
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