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是pos機日志滿了怎么處理
如今微服務架構討論的如火如荼。但在企業(yè)架構里除了大量的OLTP交易外，還存在海量的批處理交易。在諸如銀行的金融機構中，每天有3-4萬筆的批處理作業(yè)需要處理。針對OLTP，業(yè)界有大量的開源框架、優(yōu)秀的架構設計給予支撐；但批處理領域的框架確鳳毛麟角。是時候和我們一起來了解下批處理的世界哪些優(yōu)秀的框架和設計了，今天我將以Spring Batch為例，和大家一起探秘批處理的世界。
初識批處理典型場景探秘領域模型及關鍵架構實現(xiàn)作業(yè)健壯性與擴展性批處理框架的不足與增強批處理典型業(yè)務場景對賬是典型的批處理業(yè)務處理場景，各個金融機構的往來業(yè)務和跨主機系統(tǒng)的業(yè)務都會涉及到對賬的過程，如大小額支付、銀聯(lián)交易、人行往來、現(xiàn)金管理、POS業(yè)務、ATM業(yè)務、證券公司資金賬戶、證券公司與證券結算公司。
下面是某行網銀的部分日終跑批實例場景需求。
涉及到的需求點包括：
批量的每個單元都需要錯誤處理和回退；每個單元在不同平臺中運行；需要有分支選擇；每個單元需要監(jiān)控和獲取單元處理日志；提供多種觸發(fā)規(guī)則，按日期，日歷，周期觸發(fā)；除此之外典型的批處理適用于如下的業(yè)務場景：
定期提交批處理任務（日終處理）并行批處理：并行處理任務企業(yè)消息驅動處理大規(guī)模的并行處理手動或定時重啟按順序處理依賴的任務(可擴展為工作流驅動的批處理)部分處理：忽略記錄(例如在回滾時)完整的批處理事務與OLTP類型交易不同，批處理作業(yè)兩個典型特征是批量執(zhí)行與自動執(zhí)行（需要無人值守）：前者能夠處理大批量數據的導入、導出和業(yè)務邏輯計算；后者無需人工干預，能夠自動化執(zhí)行批量任務。
在關注其基本功能之外，還需要關注如下的幾點：
健壯性：不會因為無效數據或錯誤數據導致程序崩潰；可靠性：通過跟蹤、監(jiān)控、日志及相關的處理策略（重試、跳過、重啟）實現(xiàn)批作業(yè)的可靠執(zhí)行；擴展性：通過并發(fā)或者并行技術實現(xiàn)應用的縱向和橫向擴展，滿足海量數據處理的性能需求；苦于業(yè)界真的缺少比較好的批處理框架，Spring Batch是業(yè)界目前為數不多的優(yōu)秀批處理框架（Java語言開發(fā)），SpringSource和Accenture（埃森哲）共同貢獻了智慧。
Accenture在批處理架構上有著豐富的工業(yè)級別的經驗，貢獻了之前專用的批處理體系框架（這些框架歷經數十年研發(fā)和使用，為Spring Batch提供了大量的參考經驗）。
SpringSource則有著深刻的技術認知和Spring框架編程模型，同時借鑒了JCL(Job Control Language)和COBOL的語言特性。2013年JSR-352將批處理納入規(guī)范體系，并被包含在了JEE7之中。這意味著，所有的JEE7應用服務器都會有批處理的能力，目前第一個實現(xiàn)此規(guī)范的應用服務器是Glassfish 4。當然也可以在Java SE中使用。
但最為關鍵的一點是：JSR-352規(guī)范大量借鑒了Spring Batch框架的設計思路,從上圖中的核心模型和概念中可以看出究竟，核心的概念模型完全一致。
通過Spring Batch框架可以構建出輕量級的健壯的并行處理應用,支持事務、并發(fā)、流程、監(jiān)控、縱向和橫向擴展,提供統(tǒng)一的接口管理和任務管理。
框架提供了諸如以下的核心能力，讓大家更關注在業(yè)務處理上。更是提供了如下的豐富能力：
明確分離批處理的執(zhí)行環(huán)境和應用將通用核心的服務以接口形式提供提供“開箱即用” 的簡單的默認的核心執(zhí)行接口提供Spring框架中配置、自定義、和擴展服務所有默認實現(xiàn)的核心服務能夠容易的被擴展與替換，不會影響基礎層提供一個簡單的部署模式，使用Maven進行編譯批處理關鍵領域模型及關鍵架構先來個Hello World示例，一個典型的批處理作業(yè)。
典型的一個作業(yè)分為3部分：作業(yè)讀、作業(yè)處理、作業(yè)寫，也是典型的三步式架構。整個批處理框架基本上圍繞Read、Process、Writer來處理。除此之外，框架提供了作業(yè)調度器、作業(yè)倉庫（用以存放Job的元數據信息，支持內存、DB兩種模式）。
完整的領域概念模型參加下圖：
Job Launcher（作業(yè)調度器）是Spring Batch框架基礎設施層提供的運行Job的能力。通過給定的Job名稱和作Job Parameters，可以通過Job Launcher執(zhí)行Job。
通過Job Launcher可以在Java程序中調用批處理任務，也可以在通過命令行或者其它框架（如定時調度框架Quartz）中調用批處理任務。
Job Repository來存儲Job執(zhí)行期的元數據（這里的元數據是指Job Instance、Job Execution、Job Parameters、Step Execution、Execution Context等數據），并提供兩種默認實現(xiàn)。
一種是存放在內存中；另一種將元數據存放在數據庫中。通過將元數據存放在數據庫中，可以隨時監(jiān)控批處理Job的執(zhí)行狀態(tài)。Job執(zhí)行結果是成功還是失敗，并且使得在Job失敗的情況下重新啟動Job成為可能。Step表示作業(yè)中的一個完整步驟，一個Job可以有一個或者多個Step組成。
批處理框架運行期的模型也非常簡單：
Job Instance（作業(yè)實例）是一個運行期的概念，Job每執(zhí)行一次都會涉及到一個Job Instance。
Job Instance來源可能有兩種：一種是根據設置的Job Parameters從Job Repository（作業(yè)倉庫）中獲取一個；如果根據Job Parameters從Job Repository沒有獲取Job Instance，則新創(chuàng)建一個新的Job Instance。
Job Execution表示Job執(zhí)行的句柄，一次Job的執(zhí)行可能成功也可能失敗。只有Job執(zhí)行成功后，對應的Job Instance才會被完成。因此在Job執(zhí)行失敗的情況下，會有一個Job Instance對應多個Job Execution的場景發(fā)生。
總結下批處理的典型概念模型，其設計非常精簡的十個概念，完整支撐了整個框架。
Job提供的核心能力包括作業(yè)的抽象與繼承，類似面向對象中的概念。對于執(zhí)行異常的作業(yè)，提供重啟的能力。
框架在Job層面，同樣提供了作業(yè)編排的概念，包括順序、條件、并行作業(yè)編排。
在一個Job中配置多個Step。不同的Step間可以順序執(zhí)行，也可以按照不同的條件有選擇的執(zhí)行（條件通常使用Step的退出狀態(tài)決定），通過next元素或者decision元素來定義跳轉規(guī)則；
為了提高多個Step的執(zhí)行效率，框架提供了Step并行執(zhí)行的能力（使用split進行聲明，通常該情況下需要Step之間沒有任何的依賴關系，否則容易引起業(yè)務上的錯誤）。Step包含了一個實際運行的批處理任務中的所有必需的信息，其實現(xiàn)可以是非常簡單的業(yè)務實現(xiàn)，也可以是非常復雜的業(yè)務處理，Step的復雜程度通常是業(yè)務決定的。
每個Step由ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter組成，當然根據不同的業(yè)務需求，ItemProcessor可以做適當的精簡。同時框架提供了大量的ItemReader、ItemWriter的實現(xiàn)，提供了對FlatFile、XML、Json、DataBase、Message等多種數據類型的支持。
框架還為Step提供了重啟、事務、重啟次數、并發(fā)數；以及提交間隔、異常跳過、重試、完成策略等能力?；赟tep的靈活配置，可以完成常見的業(yè)務功能需求。其中三步走（Read、Processor、Writer）是批處理中的經典抽象。
作為面向批的處理，在Step層提供了多次讀、處理，一次提交的能力。
在Chunk的操作中，可以通過屬性commit-interval設置read多少條記錄后進行一次提交。通過設置commit-interval的間隔值，減少提交頻次，降低資源使用率。Step的每一次提交作為一個完整的事務存在。默認采用Spring提供的聲明式事務管理模式，事務編排非常方便。如下是一個聲明事務的示例：
框架對于事務的支持能力包括：
Chunk支持事務管理，通過commit-interval設置每次提交的記錄數；支持對每個Tasklet設置細粒度的事務配置：隔離界別、傳播行為、超時；支持rollback和no rollback，通過skippable-exception-classes和no-rollback-exception-classes進行支撐；支持JMS Queue的事務級別配置；另外，在框架資深的模型抽象方面，Spring Batch也做了極為精簡的抽象。
僅僅使用六張業(yè)務表存儲了所有的元數據信息（包括Job、Step的實例，上下文，執(zhí)行器信息，為后續(xù)的監(jiān)控、重啟、重試、狀態(tài)恢復等提供了可能）。
BATCH_JOB_INSTANCE：作業(yè)實例表，用于存放Job的實例信息BATCH_JOB_EXECUTION_PARAMS：作業(yè)參數表，用于存放每個Job執(zhí)行時候的參數信息，該參數實際對應Job實例的。BATCH_JOB_EXECUTION：作業(yè)執(zhí)行器表，用于存放當前作業(yè)的執(zhí)行信息，比如創(chuàng)建時間，執(zhí)行開始時間，執(zhí)行結束時間，執(zhí)行的那個Job實例，執(zhí)行狀態(tài)等。BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT：作業(yè)執(zhí)行上下文表，用于存放作業(yè)執(zhí)行器上下文的信息。BATCH_STEP_EXECUTION：作業(yè)步執(zhí)行器表，用于存放每個Step執(zhí)行器的信息，比如作業(yè)步開始執(zhí)行時間，執(zhí)行完成時間，執(zhí)行狀態(tài)，讀寫次數，跳過次數等信息。BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT：作業(yè)步執(zhí)行上下文表，用于存放每個作業(yè)步上下文的信息。實現(xiàn)作業(yè)的健壯性與擴展性批處理要求Job必須有較強的健壯性，通常Job是批量處理數據、無人值守的，這要求在Job執(zhí)行期間能夠應對各種發(fā)生的異常、錯誤，并對Job執(zhí)行進行有效的跟蹤。
一個健壯的Job通常需要具備如下的幾個特性：
1. 容錯性
在Job執(zhí)行期間非致命的異常，Job執(zhí)行框架應能夠進行有效的容錯處理，而不是讓整個Job執(zhí)行失敗；通常只有致命的、導致業(yè)務不正確的異常才可以終止Job的執(zhí)行。
2. 可追蹤性
Job執(zhí)行期間任何發(fā)生錯誤的地方都需要進行有效的記錄，方便后期對錯誤點進行有效的處理。例如在Job執(zhí)行期間任何被忽略處理的記錄行需要被有效的記錄下來，應用程序維護人員可以針對被忽略的記錄后續(xù)做有效的處理。
3. 可重啟性
Job執(zhí)行期間如果因為異常導致失敗，應該能夠在失敗的點重新啟動Job；而不是從頭開始重新執(zhí)行Job。
框架提供了支持上面所有能力的特性，包括Skip（跳過記錄處理）、Retry（重試給定的操作）、Restart（從錯誤點開始重新啟動失敗的Job）：
Skip，在對數據處理期間，如果數據的某幾條的格式不能滿足要求，可以通過Skip跳過該行記錄的處理，讓Processor能夠順利的處理其余的記錄行。Retry，將給定的操作進行多次重試，在某些情況下操作因為短暫的異常導致執(zhí)行失敗，如網絡連接異常、并發(fā)處理異常等，可以通過重試的方式避免單次的失敗，下次執(zhí)行操作時候網絡恢復正常，不再有并發(fā)的異常，這樣通過重試的能力可以有效的避免這類短暫的異常。Restart，在Job執(zhí)行失敗后，可以通過重啟功能來繼續(xù)完成Job的執(zhí)行。在重啟時候，批處理框架允許在上次執(zhí)行失敗的點重新啟動Job，而不是從頭開始執(zhí)行，這樣可以大幅提高Job執(zhí)行的效率。對于擴展性，框架提供的擴展能力包括如下的四種模式 :
Multithreaded Step 多線程執(zhí)行一個Step;Parallel Step 通過多線程并行執(zhí)行多個Step;Remote Chunking 在遠端節(jié)點上執(zhí)行分布式Chunk操作;partitioning Step 對數據進行分區(qū)，并分開執(zhí)行;我們先來看第一種的實現(xiàn)Multithreaded Step：
批處理框架在Job執(zhí)行時默認使用單個線程完成任務的執(zhí)行，同時框架提供了線程池的支持（Multithreaded Step模式），可以在Step執(zhí)行時候進行并行處理，這里的并行是指同一個Step使用線程池進行執(zhí)行，同一個Step被并行的執(zhí)行。使用tasklet的屬性task-executor可以非常容易的將普通的Step變成多線程Step。
Multithreaded Step的實現(xiàn)示例：
需要注意的是Spring Batch框架提供的大部分的ItemReader、ItemWriter等操作都是線程不安全的。
可以通過擴展的方式顯現(xiàn)線程安全的Step。
下面為大家展示一個擴展的實現(xiàn)：
需求：針對數據表的批量處理，實現(xiàn)線程安全的Step，并且支持重啟能力，即在執(zhí)行失敗點可以記錄批處理的狀態(tài)。
對于示例中的數據庫讀取組件JdbcCursorItemReader，在設計數據庫表時，在表中增加一個字段Flag，用于標識當前的記錄是否已經讀取并處理成功，如果處理成功則標識Flag=true，等下次重新讀取的時候，對于已經成功讀取且處理成功的記錄直接跳過處理。
Multithreaded Step（多線程步）提供了多個線程執(zhí)行一個Step的能力，但這種場景在實際的業(yè)務中使用的并不是非常多。
更多的業(yè)務場景是Job中不同的Step沒有明確的先后順序，可以在執(zhí)行期并行的執(zhí)行。
Parallel Step：提供單個節(jié)點橫向擴展的能力
使用場景：Step A、Step B兩個作業(yè)步由不同的線程執(zhí)行，兩者均執(zhí)行完畢后，Step C才會被執(zhí)行。
框架提供了并行Step的能力。可以通過Split元素來定義并行的作業(yè)流，并制定使用的線程池。
Parallel Step模式的執(zhí)行效果如下：
每個作業(yè)步并行處理不同的記錄，示例中三個作業(yè)步，處理同一張表中的不同數據。
并行Step提供了在一個節(jié)點上橫向處理，但隨著作業(yè)處理量的增加，有可能一臺節(jié)點無法滿足Job的處理，此時我們可以采用遠程Step的方式將多個機器節(jié)點組合起來完成一個Job的處理。
Remote Chunking：遠程Step技術本質上是將對Item讀、寫的處理邏輯進行分離；通常情況下讀的邏輯放在一個節(jié)點進行操作，將寫操作分發(fā)到另外的節(jié)點執(zhí)行。
遠程分塊是一個把step進行技術分割的工作，不需要對處理數據的結構有明確了解。
任何輸入源能夠使用單進程讀取并在動態(tài)分割后作為"塊"發(fā)送給遠程的工作進程。
遠程進程實現(xiàn)了監(jiān)聽者模式，反饋請求、處理數據最終將處理結果異步返回。請求和返回之間的傳輸會被確保在發(fā)送者和單個消費者之間。
在Master節(jié)點，作業(yè)步負責讀取數據，并將讀取的數據通過遠程技術發(fā)送到指定的遠端節(jié)點上，進行處理，處理完畢后Master負責回收Remote端執(zhí)行的情況。
在Spring Batch框架中通過兩個核心的接口來完成遠程Step的任務，分別是ChunkProvider與ChunkProcessor。
ChunkProvider：根據給定的ItemReader操作產生批量的Chunk操作；
ChunkProcessor：負責獲取ChunkProvider產生的Chunk操作，執(zhí)行具體的寫邏輯；
Spring Batch中對遠程Step沒有默認的實現(xiàn)，但我們可以借助SI或者AMQP實現(xiàn)來實現(xiàn)遠程通訊能力。
Step本地節(jié)點負責讀取數據，并通過MessagingGateway將請求發(fā)送到遠程Step上；遠程Step提供了隊列的監(jiān)聽器，當請求隊列中有消息時候獲取請求信息并交給ChunkHander負責處理。
接下來我們看下最后一種分區(qū)模式；Partitioning Step：分區(qū)模式需要對數據的結構有一定的了解，如主鍵的范圍、待處理的文件的名字等。
這種模式的優(yōu)點在于分區(qū)中每一個元素的處理器都能夠像一個普通Spring Batch任務的單步一樣運行，也不必去實現(xiàn)任何特殊的或是新的模式，來讓他們能夠更容易配置與測試。
通過分區(qū)可以實現(xiàn)以下的優(yōu)點：
分區(qū)實現(xiàn)了更細粒度的擴展；基于分區(qū)可以實現(xiàn)高性能的數據切分；分區(qū)比遠程通常具有更高的擴展性；分區(qū)后的處理邏輯，支持本地與遠程兩種模式；分區(qū)作業(yè)典型的可以分成兩個處理階段，數據分區(qū)、分區(qū)處理；數據分區(qū)：根據特殊的規(guī)則（例如：根據文件名稱，數據的唯一性標識，或者哈希算法）將數據進行合理的數據切片，為不同的切片生成數據執(zhí)行上下文Execution Context、作業(yè)步執(zhí)行器Step Execution?？梢酝ㄟ^接口Partitioner生成自定義的分區(qū)邏輯，Spring Batch批處理框架默認實現(xiàn)了對多文件的實現(xiàn)org.springframework.batch.core.partition.support.MultiResourcePartitioner；也可以自行擴展接口Partitioner來實現(xiàn)自定義的分區(qū)邏輯。
分區(qū)處理：通過數據分區(qū)后，不同的數據已經被分配到不同的作業(yè)步執(zhí)行器中，接下來需要交給分區(qū)處理器進行作業(yè)，分區(qū)處理器可以本地執(zhí)行也可以遠程執(zhí)行被劃分的作業(yè)。接口PartitionHandler定義了分區(qū)處理的邏輯，Spring Batch批處理框架默認實現(xiàn)了本地多線程的分區(qū)處理org.springframework.batch.core.partition.support.TaskExecutorPartitionHandler；也可以自行擴展接口PartitionHandler來實現(xiàn)自定義的分區(qū)處理邏輯。
Spring Batch框架提供了對文件分區(qū)的支持，實現(xiàn)類org.springframework.batch.core.partition.support.MultiResourcePartitioner提供了對文件分區(qū)的默認支持，根據文件名將不同的文件處理進行分區(qū)，提升處理的速度和效率，適合有大量小文件需要處理的場景。
示例展示了將不同文件分配到不同的作業(yè)步中，使用MultiResourcePartitioner進行分區(qū)，意味著每個文件會被分配到一個不同的分區(qū)中。如果有其它的分區(qū)規(guī)則，可以通過實現(xiàn)接口Partitioner來進行自定義的擴展。有興趣的TX，可以自己實現(xiàn)基于數據庫的分區(qū)能力哦。
總結一下，批處理框架在擴展性上提供了4中不同能力，每種都是各自的使用場景，我們可以根據實際的業(yè)務需要進行選擇。
批處理框架的不足與增強Spring Batch批處理框架雖然提供了4種不同的監(jiān)控方式，但從目前的使用情況來看，都不是非常的友好。
通過DB直接查看，對于管理人員來講，真的不忍直視；通過API實現(xiàn)自定義的查詢，這是程序員的天堂，確實運維人員的地獄；提供了Web控制臺，進行Job的監(jiān)控和操作，目前提供的功能太裸露，無法直接用于生產；提供JMX查詢方式，對于非開發(fā)人員太不友好；但在企業(yè)級應用中面對批量數據處理，僅僅提供批處理框架僅能滿足批處理作業(yè)的快速開發(fā)、執(zhí)行能力。
企業(yè)需要統(tǒng)一的批處理平臺來處理復雜的企業(yè)批處理應用，批處理平臺需要解決作業(yè)的統(tǒng)一調度、批處理作業(yè)的集中管理和管控、批處理作業(yè)的統(tǒng)一監(jiān)控等能力。
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企業(yè)級批處理平臺需要在Spring Batch批處理框架的基礎上，集成調度框架，通過調度框架可以將任務按照企業(yè)的需求進行任務的定期執(zhí)行；
豐富目前Spring Batch Admin（Spring Batch的管理監(jiān)控平臺，目前能力比較薄弱）框架，提供對Job的統(tǒng)一管理功能，增強Job作業(yè)的監(jiān)控、預警等能力；
通過與企業(yè)的組織機構、權限管理、認證系統(tǒng)進行合理的集成，增強平臺對Job作業(yè)的權限控制、安全管理能力。
由于時間關系，今天的分享就到這里，很多內容未能展開討論。歡迎大家在實際業(yè)務中使用Spring Batch框架。
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為什么某些人會一直比你優(yōu)秀，是因為他本身就很優(yōu)秀還一直在持續(xù)努力變得更優(yōu)秀。而你是不是還在滿足于現(xiàn)狀且內心在竊喜?“對于程序員來說，如果哪一天開始他停止了學習，那么他的職業(yè)生涯便開始宣告消亡?！彼孕袆悠饋?，學習起來！
有誰知道思迅POS超市的收銀系統(tǒng)前臺收銀的時候、掛單刪單之后、辦公室里的主機會不會有記錄?急求？
在后臺的零售管理模塊里，有好多功能的，如： 賣場監(jiān)控 客流量監(jiān)控：實時監(jiān)控每臺收銀機的客流量。
銷售量監(jiān)控：實時監(jiān)控每臺收銀機的銷售額。POS機狀態(tài)監(jiān)控：可以監(jiān)控各個 POS機當前的狀態(tài)。流水查詢 POS 流水記錄了前臺銷售的每一筆記錄，包括商品銷售記錄、付款記錄和部類銷售記錄。可以按照時間段、收銀員、收款機、柜臺號、付款卡號、會員卡號以及流水號進行查詢。當然這些在后臺設置的時候是要設置好的，如記錄前臺的收銀日志。以上就是關于是pos機日志滿了怎么處理,一文搞懂大數據批量處理框架Spring Batch的完美解析方案是什么。的知識，后面我們會繼續(xù)為大家整理關于是pos機日志滿了怎么處理的知識，希望能夠幫助到大家！
