FlatFileItemReader

平面文件是包含最多二维（表格）数据的任何类型文件。Spring Batch 框架中读取平面文件由名为 FlatFileItemReader 的类提供便利，该类提供读取和解析平面文件的基本功能。FlatFileItemReader 的两个最重要的必需依赖项是 Resource 和 LineMapper。LineMapper 接口将在后续章节中进一步探讨。resource 属性表示一个 Spring Core Resource。有关如何创建这种类型 bean 的文档可以在 Spring Framework，第 5 章 资源 中找到。因此，本指南除了展示以下简单示例外，不会详细介绍创建 Resource 对象

Resource resource = new FileSystemResource("resources/trades.csv");

在复杂的批处理环境中，目录结构通常由企业应用集成 (EAI) 基础设施管理，其中为外部接口建立投放区域，用于将文件从 FTP 位置移动到批处理位置，反之亦然。文件移动工具超出了 Spring Batch 架构的范围，但批处理 Job 流包含文件移动工具作为 Job 流中的 Step 并不罕见。批处理架构只需知道如何找到待处理的文件。Spring Batch 从这个起点开始将数据输入管道。然而，Spring Integration 提供了许多此类服务。

FlatFileItemReader 中的其他属性允许您进一步指定数据如何解释，如下表所示

表 1. FlatFileItemReader 属性
属性 类型 描述

comments

String[]

指定指示注释行的行前缀。

encoding

String

指定使用的文本编码。默认值为 UTF-8。

lineMapper

LineMapper

将 String 转换为表示 item 的 Object。

linesToSkip

int

要忽略文件顶部行数。

recordSeparatorPolicy

RecordSeparatorPolicy

用于确定行尾位置，并在引号字符串内时执行跨行继续等操作。

resource

Resource

要读取的资源。

skippedLinesCallback

LineCallbackHandler

将待跳过行的原始行内容传递给该接口。如果 linesToSkip 设置为 2，则该接口会被调用两次。

strict

boolean

在严格模式下，如果输入资源不存在，reader 会在 ExecutionContext 上抛出异常。否则，它会记录问题并继续。

LineMapper

与 RowMapper 类似，RowMapper 接收底层构造（如 ResultSet）并返回一个 Object，平面文件处理也需要相同的构造来将 String 行转换为 Object，如下接口定义所示

public interface LineMapper<T> {

    T mapLine(String line, int lineNumber) throws Exception;

}

基本契约是，给定当前行及其关联的行号，mapper 应返回一个结果域对象。这类似于 RowMapper，每行都与其行号相关联，就像 ResultSet 中的每行都与其行号相关联一样。这允许将行号与结果域对象相关联，用于身份比较或更详细的日志记录。然而，与 RowMapper 不同，LineMapper 接收原始行，正如上面讨论的，这只完成了一半的工作。该行必须被分词（tokenize）成一个 FieldSet，然后才能映射到对象，如本文档后面所述。

LineTokenizer

由于需要将多种格式的平面文件数据转换为 FieldSet，因此需要一个将输入行转换为 FieldSet 的抽象。在 Spring Batch 中，这个接口就是 LineTokenizer

public interface LineTokenizer {

    FieldSet tokenize(String line);

}

LineTokenizer 的契约是，给定一个输入行（理论上 String 可以包含多行），返回一个表示该行的 FieldSet。然后可以将此 FieldSet 传递给 FieldSetMapper。Spring Batch 包含以下 LineTokenizer 实现

  • DelimitedLineTokenizer：用于记录中的字段由分隔符分隔的文件。最常见的分隔符是逗号，但管道或分号也经常使用。

  • FixedLengthTokenizer：用于记录中的字段具有“固定宽度”的文件。必须为每种记录类型定义每个字段的宽度。

  • PatternMatchingCompositeLineTokenizer：通过检查模式来确定列表中哪个 LineTokenizer 应该用于特定行。

FieldSetMapper

FieldSetMapper 接口定义了一个方法 mapFieldSet，该方法接收一个 FieldSet 对象，并将其内容映射到对象。根据 Job 的需求，该对象可以是自定义 DTO、域对象或数组。FieldSetMapper 与 LineTokenizer 结合使用，将资源中的数据行转换为所需类型的对象，如下接口定义所示

public interface FieldSetMapper<T> {

    T mapFieldSet(FieldSet fieldSet) throws BindException;

}

使用的模式与 JdbcTemplate 使用的 RowMapper 相同。

DefaultLineMapper

既然已经定义了读取平面文件的基本接口，那么显然需要三个基本步骤

  1. 从文件中读取一行。

  2. 将 String 行传递给 LineTokenizer#tokenize() 方法以检索 FieldSet。

  3. 将 tokenizing 返回的 FieldSet 传递给 FieldSetMapper，并从 ItemReader#read() 方法返回结果。

上面描述的两个接口代表了两个独立的任务：将行转换为 FieldSet 和将 FieldSet 映射到域对象。由于 LineTokenizer 的输入与 LineMapper 的输入（一行）匹配，并且 FieldSetMapper 的输出与 LineMapper 的输出匹配，因此提供了一个使用 LineTokenizer 和 FieldSetMapper 的默认实现。以下类定义中所示的 DefaultLineMapper 表示大多数用户需要的行为

public class DefaultLineMapper<T> implements LineMapper<>, InitializingBean {

    private LineTokenizer tokenizer;

    private FieldSetMapper<T> fieldSetMapper;

    public T mapLine(String line, int lineNumber) throws Exception {
        return fieldSetMapper.mapFieldSet(tokenizer.tokenize(line));
    }

    public void setLineTokenizer(LineTokenizer tokenizer) {
        this.tokenizer = tokenizer;
    }

    public void setFieldSetMapper(FieldSetMapper<T> fieldSetMapper) {
        this.fieldSetMapper = fieldSetMapper;
    }
}

上述功能在默认实现中提供，而不是内置在 reader 本身中（如框架早期版本中所做），以允许用户在控制解析过程时具有更大的灵活性，特别是如果需要访问原始行时。

简单的分隔文件读取示例

以下示例说明了如何在实际域场景中读取平面文件。这个特定的批处理 Job 从以下文件中读取橄榄球运动员

ID,lastName,firstName,position,birthYear,debutYear
"AbduKa00,Abdul-Jabbar,Karim,rb,1974,1996",
"AbduRa00,Abdullah,Rabih,rb,1975,1999",
"AberWa00,Abercrombie,Walter,rb,1959,1982",
"AbraDa00,Abramowicz,Danny,wr,1945,1967",
"AdamBo00,Adams,Bob,te,1946,1969",
"AdamCh00,Adams,Charlie,wr,1979,2003"

此文件的内容被映射到以下 Player 域对象

public class Player implements Serializable {

    private String ID;
    private String lastName;
    private String firstName;
    private String position;
    private int birthYear;
    private int debutYear;

    public String toString() {
        return "PLAYER:ID=" + ID + ",Last Name=" + lastName +
            ",First Name=" + firstName + ",Position=" + position +
            ",Birth Year=" + birthYear + ",DebutYear=" +
            debutYear;
    }

    // setters and getters...
}

要将 FieldSet 映射到 Player 对象，需要定义一个返回 player 的 FieldSetMapper，如下例所示

protected static class PlayerFieldSetMapper implements FieldSetMapper<Player> {
    public Player mapFieldSet(FieldSet fieldSet) {
        Player player = new Player();

        player.setID(fieldSet.readString(0));
        player.setLastName(fieldSet.readString(1));
        player.setFirstName(fieldSet.readString(2));
        player.setPosition(fieldSet.readString(3));
        player.setBirthYear(fieldSet.readInt(4));
        player.setDebutYear(fieldSet.readInt(5));

        return player;
    }
}

然后，通过正确构建 FlatFileItemReader 并调用 read 方法，可以读取文件，如下例所示

FlatFileItemReader<Player> itemReader = new FlatFileItemReader<>();
itemReader.setResource(new FileSystemResource("resources/players.csv"));
DefaultLineMapper<Player> lineMapper = new DefaultLineMapper<>();
//DelimitedLineTokenizer defaults to comma as its delimiter
lineMapper.setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer());
lineMapper.setFieldSetMapper(new PlayerFieldSetMapper());
itemReader.setLineMapper(lineMapper);
itemReader.open(new ExecutionContext());
Player player = itemReader.read();

每次调用 read 都从文件的每一行返回一个新的 Player 对象。当到达文件末尾时，返回 null。

按名称映射字段

DelimitedLineTokenizer 和 FixedLengthTokenizer 都允许额外的一项功能，该功能与 JDBC ResultSet 的功能类似。字段的名称可以注入到其中任何一个 LineTokenizer 实现中，以提高映射函数的易读性。首先，将平面文件中所有字段的列名注入到 tokenizer 中，如下例所示

tokenizer.setNames(new String[] {"ID", "lastName", "firstName", "position", "birthYear", "debutYear"});

FieldSetMapper 可以按如下方式使用此信息

public class PlayerMapper implements FieldSetMapper<Player> {
    public Player mapFieldSet(FieldSet fs) {

       if (fs == null) {
           return null;
       }

       Player player = new Player();
       player.setID(fs.readString("ID"));
       player.setLastName(fs.readString("lastName"));
       player.setFirstName(fs.readString("firstName"));
       player.setPosition(fs.readString("position"));
       player.setDebutYear(fs.readInt("debutYear"));
       player.setBirthYear(fs.readInt("birthYear"));

       return player;
   }
}

将 FieldSet 自动映射到域对象

对于许多人来说，编写特定的 FieldSetMapper 与为 JdbcTemplate 编写特定的 RowMapper 一样麻烦。Spring Batch 通过提供一个 FieldSetMapper 使这变得更容易，该 mapper 使用 JavaBean 规范，通过将字段名与对象上的 setter 匹配来自动映射字段。

  • Java

  • XML

再次使用橄榄球示例，BeanWrapperFieldSetMapper 配置在 Java 中如下所示

Java 配置
@Bean
public FieldSetMapper fieldSetMapper() {
	BeanWrapperFieldSetMapper fieldSetMapper = new BeanWrapperFieldSetMapper();

	fieldSetMapper.setPrototypeBeanName("player");

	return fieldSetMapper;
}

@Bean
@Scope("prototype")
public Player player() {
	return new Player();
}

再次使用橄榄球示例，BeanWrapperFieldSetMapper 配置在 XML 中如下所示

XML 配置
<bean id="fieldSetMapper"
      class="org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper">
    <property name="prototypeBeanName" value="player" />
</bean>

<bean id="player"
      class="org.springframework.batch.samples.domain.Player"
      scope="prototype" />

对于 FieldSet 中的每个条目，mapper 会在一个新的 Player 对象实例上查找相应的 setter（因此需要原型范围），就像 Spring 容器查找匹配属性名的 setter 一样。FieldSet 中每个可用的字段都被映射，然后返回结果 Player 对象，无需编写代码。

固定长度文件格式

到目前为止，只详细讨论了分隔文件。然而，它们只代表文件读取图景的一半。许多使用平面文件的组织使用固定长度格式。以下是一个固定长度文件示例

UK21341EAH4121131.11customer1
UK21341EAH4221232.11customer2
UK21341EAH4321333.11customer3
UK21341EAH4421434.11customer4
UK21341EAH4521535.11customer5

虽然这看起来像一个大字段，但它实际上代表 4 个不同的字段

  1. ISIN：订购商品的唯一标识符 - 长度为 12 个字符。

  2. 数量：订购商品的数量 - 长度为 3 个字符。

  3. 价格：商品价格 - 长度为 5 个字符。

  4. 客户：订购商品的客户 ID - 长度为 9 个字符。

配置 FixedLengthLineTokenizer 时，必须以范围的形式提供这些长度。

  • Java

  • XML

以下示例展示了如何在 Java 中为 FixedLengthLineTokenizer 定义范围

Java 配置
@Bean
public FixedLengthTokenizer fixedLengthTokenizer() {
	FixedLengthTokenizer tokenizer = new FixedLengthTokenizer();

	tokenizer.setNames("ISIN", "Quantity", "Price", "Customer");
	tokenizer.setColumns(new Range(1, 12),
						new Range(13, 15),
						new Range(16, 20),
						new Range(21, 29));

	return tokenizer;
}

以下示例展示了如何在 XML 中为 FixedLengthLineTokenizer 定义范围

XML 配置
<bean id="fixedLengthLineTokenizer"
      class="org.springframework.batch.item.file.transform.FixedLengthTokenizer">
    <property name="names" value="ISIN,Quantity,Price,Customer" />
    <property name="columns" value="1-12, 13-15, 16-20, 21-29" />
</bean>

因为 FixedLengthLineTokenizer 使用与前面讨论相同的 LineTokenizer 接口，所以它返回与使用分隔符时相同的 FieldSet。这允许使用相同的方法来处理其输出，例如使用 BeanWrapperFieldSetMapper。

为了支持前述的范围语法，需要在 ApplicationContext 中配置一个专用的属性编辑器 RangeArrayPropertyEditor。然而，在使用 batch 命名空间的 ApplicationContext 中，此 bean 会自动声明。

由于 FixedLengthLineTokenizer 使用与上面讨论相同的 LineTokenizer 接口，它返回与使用分隔符时相同的 FieldSet。这允许使用相同的方法来处理其输出，例如使用 BeanWrapperFieldSetMapper。

单个文件中的多种记录类型

到目前为止，所有文件读取示例为了简单起见都做了一个关键假设：文件中的所有记录具有相同的格式。然而，情况并非总是如此。文件可能包含具有不同格式、需要以不同方式分词并映射到不同对象的记录，这非常常见。以下文件摘录说明了这一点

USER;Smith;Peter;;T;20014539;F
LINEA;1044391041ABC037.49G201XX1383.12H
LINEB;2134776319DEF422.99M005LI

在这个文件中，我们有三种类型的记录：“USER”、“LINEA”和“LINEB”。“USER”行对应于一个 User 对象。“LINEA”和“LINEB”都对应于 Line 对象，尽管“LINEA”比“LINEB”包含更多信息。

ItemReader 逐行读取，但我们必须指定不同的 LineTokenizer 和 FieldSetMapper 对象，以便 ItemWriter 接收正确的 item。PatternMatchingCompositeLineMapper 通过允许配置模式到 LineTokenizer 的映射和模式到 FieldSetMapper 的映射，简化了这一过程。

  • Java

  • XML

Java 配置
@Bean
public PatternMatchingCompositeLineMapper orderFileLineMapper() {
	PatternMatchingCompositeLineMapper lineMapper =
		new PatternMatchingCompositeLineMapper();

	Map<String, LineTokenizer> tokenizers = new HashMap<>(3);
	tokenizers.put("USER*", userTokenizer());
	tokenizers.put("LINEA*", lineATokenizer());
	tokenizers.put("LINEB*", lineBTokenizer());

	lineMapper.setTokenizers(tokenizers);

	Map<String, FieldSetMapper> mappers = new HashMap<>(2);
	mappers.put("USER*", userFieldSetMapper());
	mappers.put("LINE*", lineFieldSetMapper());

	lineMapper.setFieldSetMappers(mappers);

	return lineMapper;
}

以下示例展示了如何在 XML 中为 FixedLengthLineTokenizer 定义范围

XML 配置
<bean id="orderFileLineMapper"
      class="org.spr...PatternMatchingCompositeLineMapper">
    <property name="tokenizers">
        <map>
            <entry key="USER*" value-ref="userTokenizer" />
            <entry key="LINEA*" value-ref="lineATokenizer" />
            <entry key="LINEB*" value-ref="lineBTokenizer" />
        </map>
    </property>
    <property name="fieldSetMappers">
        <map>
            <entry key="USER*" value-ref="userFieldSetMapper" />
            <entry key="LINE*" value-ref="lineFieldSetMapper" />
        </map>
    </property>
</bean>

在此示例中，“LINEA”和“LINEB”具有单独的 LineTokenizer 实例，但它们都使用相同的 FieldSetMapper。

PatternMatchingCompositeLineMapper 使用 PatternMatcher#match 方法为每行选择正确的委托。PatternMatcher 允许使用两个具有特殊含义的通配符：问号（“?”）匹配正好一个字符，而星号（“*”）匹配零个或多个字符。请注意，在前面的配置中，所有模式都以星号结尾，使它们有效地成为行的前缀。PatternMatcher 总是匹配最具体的模式，无论配置中的顺序如何。因此，如果“LINE*”和“LINEA*”都被列为模式，“LINEA”将匹配模式“LINEA*”，而“LINEB”将匹配模式“LINE*”。此外，单个星号（“*”）可以通过匹配任何其他模式不匹配的行来充当默认值。

  • Java

  • XML

以下示例展示了如何在 Java 中匹配任何其他模式不匹配的行

Java 配置
...
tokenizers.put("*", defaultLineTokenizer());
...

以下示例展示了如何在 XML 中匹配任何其他模式不匹配的行

XML 配置
<entry key="*" value-ref="defaultLineTokenizer" />

还有一个 PatternMatchingCompositeLineTokenizer 可用于仅进行分词。

平面文件还经常包含跨越多行的记录。要处理这种情况，需要更复杂的策略。在 multiLineRecords 示例中可以找到这种常见模式的演示。

平面文件中的异常处理

分词一行时，可能会抛出异常的场景很多。许多平面文件不完美，包含格式错误的记录。许多用户选择跳过这些错误行，同时记录问题、原始行和行号。这些日志稍后可以手动检查或由另一个批处理 Job 处理。为此，Spring Batch 提供了一个用于处理解析异常的异常层次结构：FlatFileParseException 和 FlatFileFormatException。当尝试读取文件时遇到任何错误时，FlatFileItemReader 会抛出 FlatFileParseException。LineTokenizer 接口的实现会抛出 FlatFileFormatException，表示在分词时遇到了更具体的错误。

IncorrectTokenCountException

DelimitedLineTokenizer 和 FixedLengthTokenizer 都具有指定列名以用于创建 FieldSet 的能力。但是，如果在分词行时找到的列数与列名数不匹配，则无法创建 FieldSet，并会抛出 IncorrectTokenCountException，其中包含遇到的 token 数和期望的 token 数，如下例所示

tokenizer.setNames(new String[] {"A", "B", "C", "D"});

try {
    tokenizer.tokenize("a,b,c");
}
catch (IncorrectTokenCountException e) {
    assertEquals(4, e.getExpectedCount());
    assertEquals(3, e.getActualCount());
}

因为 tokenizer 配置了 4 个列名，但文件中只找到了 3 个 token，所以抛出了 IncorrectTokenCountException。

IncorrectLineLengthException

固定长度格式的文件在解析时有额外的要求，因为与分隔格式不同，每列必须严格遵守其预定义的宽度。如果总行长度不等于此列的最宽值，则会抛出异常，如下例所示

tokenizer.setColumns(new Range[] { new Range(1, 5),
                                   new Range(6, 10),
                                   new Range(11, 15) });
try {
    tokenizer.tokenize("12345");
    fail("Expected IncorrectLineLengthException");
}
catch (IncorrectLineLengthException ex) {
    assertEquals(15, ex.getExpectedLength());
    assertEquals(5, ex.getActualLength());
}

上面 tokenizer 配置的范围是：1-5、6-10 和 11-15。因此，行的总长度为 15。然而，在前面的示例中，传入了一行长度为 5 的行，导致抛出 IncorrectLineLengthException。在这里抛出异常而不是只映射第一列，可以让行的处理更早失败，并且包含更多信息，这比在 FieldSetMapper 中尝试读取第 2 列时失败要好。然而，在某些情况下，行的长度并不总是固定的。出于此原因，可以通过 'strict' 属性关闭行长度验证，如下例所示

tokenizer.setColumns(new Range[] { new Range(1, 5), new Range(6, 10) });
tokenizer.setStrict(false);
FieldSet tokens = tokenizer.tokenize("12345");
assertEquals("12345", tokens.readString(0));
assertEquals("", tokens.readString(1));

前面的示例与之前的示例几乎相同，只是调用了 tokenizer.setStrict(false)。此设置告诉 tokenizer 在分词行时不要强制执行行长度。现在已正确创建并返回 FieldSet。但是，它包含剩余值的空 token。

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