ExecutionContext 详解

本章定位：深入理解 ExecutionContext——Spring Batch 的"中间记事本"，Step 间数据传递和断点续传的关键机制。

定义与作用

ExecutionContext 是 Spring Batch 中的键值对集合（类似 Map），用于在批处理执行过程中存储和传递状态信息。它分为两个级别：

级别	作用域	存储位置	生命周期
Job ExecutionContext	整个 Job 内所有 Step 共享	BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT	从 Job 启动到结束
Step ExecutionContext	单个 Step 内部	BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT	从 Step 启动到结束（重启时恢复）

飞翔科技架构师白歌的比喻：

"Job ExecutionContext 是贴在集装箱上的运单——所有环节都能看到。Step ExecutionContext 是每个工人自己的笔记本——记到第几行了、当前页到哪了，别人不需要知道，但下次接着干时必须能拿出来继续用。"

核心原理

ExecutionContext 的读写和持久化时机

put vs putInt / putLong

ExecutionContext ctx = stepExecution.getExecutionContext();

// ✅ 推荐：类型安全的方法，值不可变
ctx.putInt("current.line", 542);
ctx.putLong("total.processed", 5000L);
ctx.putString("last.processed.id", "STU-00499");

// ⚠️ 谨慎使用：put() 存入 Object，值被序列化后可能丢失类型信息
ctx.put("config", someComplexObject);

完整示例

场景一：飞翔科技——Step 间数据传递

背景：小崔的作业有两个 Step：Step 1 统计无效记录数，Step 2 根据无效记录数决定是否发送告警。

// Step 1: 统计无效记录并存入 Job ExecutionContext
@Component
public class InvalidRecordCounter implements Tasklet {
    @Override
    public RepeatStatus execute(StepContribution contribution,
                                 ChunkContext chunkContext) throws Exception {
        int invalidCount = countInvalidRecords();
        System.out.println("发现无效记录: " + invalidCount + " 条");

        // 存入 Job ExecutionContext（跨 Step 共享）
        chunkContext.getStepContext().getStepExecution()
                .getJobExecution().getExecutionContext()
                .putInt("invalid.count", invalidCount);

        return RepeatStatus.FINISHED;
    }
}

// Step 2: 从 Job ExecutionContext 读取并决策
@Component
public class AlertDecisionTasklet implements Tasklet {
    @Override
    public RepeatStatus execute(StepContribution contribution,
                                 ChunkContext chunkContext) throws Exception {
        // 从 Job ExecutionContext 读取
        ExecutionContext jobCtx = chunkContext.getStepContext()
                .getStepExecution().getJobExecution().getExecutionContext();

        int invalidCount = jobCtx.getInt("invalid.count", 0);
        System.out.println("Job Context 中的无效记录数: " + invalidCount);

        if (invalidCount > 100) {
            System.out.println("发送告警: 无效记录数超过阈值");
            // 发送告警逻辑
        } else {
            System.out.println("无效记录在容忍范围内");
        }
        return RepeatStatus.FINISHED;
    }
}

运行结果：

Step 1 [countStep]: 发现无效记录: 156 条
Step 1 [countStep]: COMPLETED

Step 2 [alertStep]: Job Context 中的无效记录数: 156
Step 2 [alertStep]: 发送告警: 无效记录数超过阈值
Step 2 [alertStep]: COMPLETED

场景二：断点续传——从失败点恢复

@Component
public class ResumableItemReader implements ItemReader<String>, ItemStream {

    private int currentLine = 0;
    private List<String> lines;

    @Override
    public void open(ExecutionContext executionContext) {
        // 重启时从 ExecutionContext 恢复上次位置
        if (executionContext.containsKey("current.line")) {
            currentLine = executionContext.getInt("current.line");
            System.out.println("从第 " + currentLine + " 行恢复");
        } else {
            currentLine = 0;
        }
        lines = Files.readAllLines(Paths.get("data.txt"));
    }

    @Override
    public String read() {
        if (currentLine >= lines.size()) return null;
        return lines.get(currentLine++);
    }

    @Override
    public void update(ExecutionContext executionContext) {
        // 每个 Chunk 提交后，框架调用此方法保存进度
        executionContext.putInt("current.line", currentLine);
    }

    @Override
    public void close() { /* 无需特殊处理 */ }
}

操作前后对比：

场景	不使用 ExecutionContext	使用 ExecutionContext
处理到第 542 行时崩溃	从头重新处理 542 行	从第 542 行继续
10 万条数据处理	崩溃后全重做	仅重做崩溃 Chunk 的 50 条
处理时间	O(N) 每次都重跑全量	O(N) 仅一次 + 崩溃后补少量

易错场景与避坑

反例一：在 ExecutionContext 中存大对象

// ❌ 存入整个对象列表 → 序列化开销大，可能导致 OOM
ExecutionContext ctx = stepExecution.getExecutionContext();
ctx.put("all.orders", orderList);  // 5 万条 Order 对象！

正确做法：只存恢复点（行号、ID），不存完整数据。

反例二：忘记实现 ItemStream

// ❌ Reader 没实现 ItemStream → 框架无法调用 open/update/close
public class MyReader implements ItemReader<String> {
    // 只实现了 read() → 无法保存/恢复状态
}

正确做法：需要状态管理的 Reader/Writer 必须实现 ItemStream，在 open() 中恢复，在 update() 中保存。

面试高频考点

Q1：ExecutionContext 何时被持久化？

每个 Chunk 提交后，框架调用 ItemStream.update()，然后 JobRepository 将 Step ExecutionContext 序列化到 BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT 表。Job ExecutionContext 在 Job 执行结束时持久化。

Q2：如何跨 Step 传递数据？

通过 Job ExecutionContext：stepExecution.getJobExecution().getExecutionContext().put("key", value)。Job 内的所有 Step 都能访问这个共享的 ExecutionContext。

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