Tobias Flohre / Dennis Schulte codecentric AG. Spring Batch Performance und Skalierbarkeit

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1 Tobias Flohre / Dennis Schulte Spring Batch Performance und Skalierbarkeit

2 Dennis Schulte blog.codecentric.de/author/dsc tel +49 (0) 1515 _ dennis.schulte@codecentric.de

3 Tobias Flohre blog.codecentric.de/en/author/tobias.flohre tel +49 (0)

4 AGENDA Grundlagen Spring Batch Vier Aussagen zu Performance im Batch Skalierungsstrategien

5 AGENDA Grundlagen Spring Batch Vier Aussagen zu Performance im Batch Skalierungsstrategien

6 WAS IST EIN BATCH? Traditionelles Batch-Pattern Read Process Write

7 SPRING BATCH Restart Skip Persistente Job-Metadaten Retry Automatisches Transaktionsmanagement Skalierungsfeatures

8 DOMAIN / KONFIGURATION / ABLAUF Job Step Item ItemReader ItemProcessor ItemWriter Chunk

9 DOMAIN / KONFIGURATION / ABLAUF Job wird als Spring-Konfiguration erstellt Domain Specific Language manifestiert sich in XML- Namespace Zentrale Elemente job step tasklet chunk reader processor writer commit-interval <job id="myjob" > <step id="mystep" > <tasklet> <chunk reader="myreader" processor="myprocessor" writer="mywriter" commit-interval="1" /> </tasklet> </step> </job>

10 DOMAIN / KONFIGURATION / ABLAUF Reader, Processor und Writer implementieren bestimmte Interfaces ItemReader<T> T read() ItemProcessor<I,O> O process(i item) ItemWriter<T> void write(list<? extends T> items) Spring Batch bietet für sehr viele Use Cases Implementierungen an Lesen/Schreiben aus/in eine Datenbank Lesen/Schreiben aus/in ein Flat-File Lesen/Schreiben aus/in ein XML-File Lesen/Schreiben aus/in eine JMS-Queue Lesen/Schreiben mit JPA und viele mehr

11 DOMAIN / KONFIGURATION / ABLAUF item == null completionpolicy fulfilled Begin Step 1 true list of items For each item list of items false Open transaction ItemReader Item read() ItemProcessor process(item) ItemWriter write(list<item>) Commit transaction item == null false 2 true Finish Step

12 DOMAIN / KONFIGURATION / ABLAUF Inkasso Kraftfahrt Job * Step Inkasso Kraftfahrt am * JobInstance JobParameters Inkasso Kraftfahrt am erster Versuch * JobExecution * StepExecution

13 DOMAIN / KONFIGURATION / ABLAUF Infrastrukturkomponenten JobLauncher PlatformTransaction Manager JobRepository

14 AGENDA Grundlagen Spring Batch Vier Aussagen zu Performance im Batch Skalierungsstrategien

15 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 1 Kenne EVA Eingabe Verarbeitung Ausgabe

16 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 1 <job id= step-job"> <step id= xml-einlesen >...</step> <step id= xml-verarbeiten >...</step> <step id= xml-schreiben >...</step> </job>

17 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 1 <job id= eva-job"> </job> <step id= xml-step"> </step> <tasklet> </tasklet> <chunk reader= xml-einlesen processor= xml-verarbeiten" writer= xml-schreiben />

18 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 1 ExecutionContext ist kein Datenspeicher für Nutzdaten, sondern: Zählerstände Steuerdaten Problem: HeapSize Processor und Writer sollten stateless sein Parallelisierung

19 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 2 Kenne Deine nicht-funktionalen Anforderungen

20 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 2 Mengengerüste Zu erreichender Durchsatz Was läuft parallel? Minimiere den Aufwand!

21 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 3 Kenne Deine Persistenzschicht

22 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 3 Datenlokalität Art des DB-Zugriffs JDBC ORM Transaktionsgröße (commit-interval)

23 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 4 Zahlen sind besser als Vermutungen

24 VIER THESEN ZU PERFORMANCE IM BATCH Aussage 4 Messen, Messen, Messen! Wiederholbarkeit Immer nur einen Parameter ändern Immer im Blick: CPU, Speicher, Datenquellen Ergebnisse protokollieren Testdaten Stetiger Verbesserungsprozess Randsysteme abdecken Tools verwenden Profiling lokal Application Performance Management tools

25 AGENDA Grundlagen Spring Batch Vier Aussagen zu Performance im Batch Skalierungsstrategien

26 SKALIERUNGSSTRATEGIEN Multi-threaded Step AsyncItemProcessor -> AsyncItemWriter Parallel Steps Partitioning Remote Chunking

27 SKALIERUNGSSTRATEGIEN Woher kommen die Threads? java.util.concurrent.executor ThreadPoolExecutor <task:executor id="taskexecutor" pool-size="5"/> ApplicationServer verwalten eigene Threadpools

28 SKALIERUNGSSTRATEGIEN Multi-threaded Step AsyncItemProcessor -> AsyncItemWriter Parallel Steps Partitioning Remote Chunking

29 MULTI-THREADED STEP <job id="multithreadedstepjob"> <step id="step"> <tasklet task-executor="taskexecutor" throttle-limit="4"> <chunk reader="reader" processor="processor" writer="writer" commit-interval="3" /> </tasklet> </step> </job> <task:executor id="taskexecutor" pool-size="5"/>

30 MULTI-THREADED STEP Threadsafe Begin Step 1 For each item Open transaction ItemReader Item read() ItemProcessor process(item) ItemWriter write(list<item>) Commit transaction 2 File vs. DB vs. JMS Finish Step

31 MULTI-THREADED STEP + Hoch skalierbar + Einfach zu konfigurieren - Alle Komponenten müssen thread-safe sein

32 SKALIERUNGSSTRATEGIEN Multi-threaded Step AsyncItemProcessor -> AsyncItemWriter Parallel Steps Partitioning Remote Chunking

33 ASYNCITEMPROCESSOR -> ASYNCITEMWRITER Thread 1 process(item) Thread 2 ItemReader Async ItemProcessor process(item) Async ItemWriter Thread 3 process(item)

34 ASYNCITEMPROCESSOR -> ASYNCITEMWRITER AsyncItemProcessor and AsyncItemWriter Java Concurrency API Future FutureTask Sehr einfach zu konfigurieren Optimal für aufwändige process-schritte Anreicherung von Daten über langsame APIs Komplexe Berechnungen

35 ASYNCITEMPROCESSOR -> ASYNCITEMWRITER <bean id="processor" class="org.sfw.batch.integration.async.asyncitemprocessor"> <property name="delegate" ref="delegateprocessor"/> <property name="taskexecutor" ref="taskexecutor"/> </bean> <bean id="writer" class="org.sfw.batch.integration.async.asyncitemwriter"> </bean> <property name="delegate" ref="delegatewriter"/> <task:executor id="taskexecutor" pool-size="5"/> Achtung: commit-interval > 1

36 SKALIERUNGSSTRATEGIEN Multi-threaded Step AsyncItemProcessor -> AsyncItemWriter Parallel Steps Partitioning Remote Chunking

37 PARALLEL STEPS databasejob Thread 1 Thread 2 importtablepartner importtablevertrag loadtablepartner loadtablevertrag

38 PARALLEL STEPS <job id="importjob"> <split id="splitstep" task-executor="taskexecutor"> <flow> <step id="partnerstep"> <tasklet ref="partnertasklet"/> </step> </flow> <flow> <step id="vertragstep"> <tasklet ref="vertragtasklet"/> </step> </flow> </split> </job>

39 SKALIERUNGSSTRATEGIEN Multi-threaded Step AsyncItemProcessor -> AsyncItemWriter Parallel Steps Partitioning Remote Chunking

40 PARTITIONING Partitioner Name Kategorie Tobias A Dennis A Frank A Daniel B Ben B Max B Christian C Dirk C Thomas C

41 PARTITIONING Partitioner Name Kategorie Tobias A Dennis A Frank A Daniel B Ben B Max B Christian C Dirk C Thomas C File 1 File 2 File 3

42 PARTITIONING Partitioner Name Kategorie Tobias A Dennis A Frank A Daniel B Ben B Max B Christian C Dirk C Thomas C File 1 File 2 File 3

43 PARTITIONING Partitioner erzeugt Partitionen PartitionHandler verteilt Partitionen an Worker Lokaler Prozess (TaskExecutor) Spring Remoting JMS Hadoop YARN

44 PARTITIONING Begin Step For each item Open transaction ItemReader Item read() ItemProcessor process(item) ItemWriter write(list<item>) Commit transaction false For each item Partitioner Open transaction ItemReader Item read() ItemProcessor process(item) For each item ItemWriter write(list<item>) Commit transaction false Finish Step Open transaction ItemReader Item read() ItemProcessor process(item) ItemWriter write(list<item>) Commit transaction false

45 PARTITIONING <job id="flatfilepartitioningjob"> <step id="partitionedstep" > <partition step="flatfilepartitioningstep" partitioner="partitioner"> <handler task-executor="taskexecutor" /> </partition> </step> </job> <bean id="partitioner" class="org.sfw...support.multiresourcepartitioner"> </bean> <property name="resources" value="file:src/test/resources/*.csv" />

46 PARTITIONING + Hoch skalierbar + Kein Bottleneck beim ItemReader + Datenlokalität - Struktur der Input Daten muss bekannt sein

47 SKALIERUNGSSTRATEGIEN Multi-threaded Step AsyncItemProcessor -> AsyncItemWriter Parallel Steps Partitioning Remote Chunking

48 REMOTE CHUNKING Master Slave Node 1 Step 1 Chunk Processor ItemWriter ItemReader ChunkProvider Chunk Processor Slave Node 2 ItemWriter

49 REMOTE CHUNKING Begin Step 1 Commit transaction Open transaction For each item Open transaction ItemReader Item read() JMS ItemProcessor process(item) ItemWriter write(list<item>) Commit transaction JMS 2 Finish Step

50 REMOTE CHUNKING + Hoch skalierbar + Struktur der Input Daten muss bekannt sein - Ggf. Bottleneck beim ItemReader - Transaktionale Middleware - Alle Items werden serialisiert

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