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概述
本篇博客是记录使用spring batch做数据迁移时时遇到的一个关键问题：数据迁移量大时如何保证内存。当我们在使用spring batch时，我们必须配置三个东西: reader，processor，和writer。
其中，reader用于从数据库中读数据，当数据量较小时，reader的逻辑不会对内存带来太多压力，但是当我们要去读的数据量非常大的时候，我们就不得不考虑内存等方面的问题，因为若数据量非常大，内存，执行时间等等都会受到影响。
问题是什么
在上面的内容当中我们已经提到了,我们面临的问题是数据迁移量大时的内存问题。但是这样的描述非常笼统，因此博主决定将这一部分单独拎出来说。
在学习了spring batch的知识之后我们应该很清楚的一点是，每一个spring batch的step都包含如下的部分:
即读数据，处理数据，写数据。这三个步骤里面最可能会导致内存变大问题的无疑是读数据环节。读数据作为spring batch的数据输入，是整个spring batch job的开头逻辑。
若我们的数据量不大，如只有几十万条，那我们无疑不会面临内存问题，即便一次将所有数据加载到内存当中，占的内存也不会非常多，且spring batch数据迁移的速度非常之快，几十万条的数据往往是几十秒的时间就可以迁移完成。但是当数据量变大之后，问题就不一样了。
当我们的数据量达到数百万或上千万时，若一次性将所有数据全部读到内存当中，则会占据远远超出正常范围的非常大的内存。该问题示意图如下所示:
我们写的任何程序都会有一个运行内存,假设这个内存的总容量现在只有4g，而我们数据库里需要操作的数据有8g，那么无疑，一次性的将数据读出来就会出错。这便是需要考虑得问题。
Spring提供的reader实现
spring提供了非常丰富的Reader实现，其中比较常用的从数据库读数据的有JdbcCursorItemReader,JdbcPagingItemReader等。
JdbcCursorItemReader
使用JdbcCursorItemReader的示例代码如下：
@Bean public JdbcCursorItemReader<CustomerCredit> itemReader() { return new JdbcCursorItemReaderBuilder<CustomerCredit>() .dataSource(this.dataSource) .name("creditReader") .sql("select ID, NAME, CREDIT from CUSTOMER") .rowMapper(new CustomerCreditRowMapper()) .build(); }
JdbcCursorItemReader的好处在于使用简单，但是我们从它的sql就能发现，JdbcCursorItemReader会一次把所有的数据全部拿回来，当数据量过大而服务器内存不够时，就会遇到下面无法分配内存的问题：
报错信息为:Resource exhaustion event:The JVM was unable to allocate memory from the heap. 意思就是需要分配内存的数据太多，但是无法找到足够的内存了。
反映在内存里，堆内存会呈现出如下的情况:
随着每一次数据读入，堆内存都会增大，原因就在于JdbcCursorItemReader一次性读回了所有的数据，返回之后就会存在一个对象里面，而这个对象的尺寸过大，因此直接进入了老年代。在数据迁移完成之前，这些数据都不会被回收。如下图所示:
毫无疑问，当我们的数据量大时不应该使用这种类型的reader来读取数据。
JdbcPagingItemReader
JdbcPagingItemReader的作用和它的名字一样，它可以分页读取数据，但是使用起来相比于JdbcCursorItemReader更加复杂，示例代码如下:
@Bean public JdbcPagingItemReader itemReader(DataSource dataSource, PagingQueryProvider queryProvider) { Map<String, Object> parameterValues = new HashMap<>(); parameterValues.put("status", "NEW"); return new JdbcPagingItemReaderBuilder<CustomerCredit>() .name("creditReader") .dataSource(dataSource) .queryProvider(queryProvider) .parameterValues(parameterValues) .rowMapper(customerCreditMapper()) .pageSize(1000) .build(); } @Bean public SqlPagingQueryProviderFactoryBean queryProvider() { SqlPagingQueryProviderFactoryBean provider = new SqlPagingQueryProviderFactoryBean(); provider.setSelectClause("select id, name, credit"); provider.setFromClause("from customer"); provider.setWhereClause("where status=:status"); provider.setSortKey("id"); return provider; }
可以看到我们能够设置page的大小，JdbcPagingItemReader将根据这个页的大小，每次读取这么多的数据，因此这些数据返回保存的对象，就只会是小对象，因此他们不会直接在老年代里分配，而是先分配在年轻代，随着年轻代不断变大，minor gc也不断进行，回收掉已经处理完的数据，老年代的内存使用量不会有任何增大，类似下图
老年代内存不会有任何变化，年轻带会随着服务器数据迁移进行而增大同时被回收。
在使用JdbcPagingItemReader时，有一个必须注意的地方就是排序关键字是必须指定的，原因在于排序是分页实现原理的技术基础。sortKey和我们指定的其他字句一起构建出SQL语句出来。在sortKey上必须使用unique key constraint约束，因为只有这样才能得以确保执行之间不会丢失任何数据。这也可以说是JdbcCursorItemReader相对便利的一点优势。
小结
必须使用unique key constraint约束，因为只有这样才能得以确保执行之间不会丢失任何数据。这也可以说是JdbcCursorItemReader相对便利的一点优势。
总结
数据量小时选择的方案差别不会很大，当数据量大时，为了有好的内存表现则使用分页的reader是必要的。但同时，因为要实现分页，也会带来一些不可避免的限制。
