Spring Batch Reader处理数据时内存容量限制如何优化？

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概述+本篇博客是记录在使用Spring Batch进行数据迁移时遇到的一个关键问题：数据迁移量大时如何保证内存。

在使用Spring Batch进行数据迁移时，我们通常会配置三个主要组件：reader、processor和writer。然而，当数据量巨大时，如何确保内存不被耗尽成为一个关键问题。

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。关于spring batch的基础知识和介绍请参考这篇博客：批处理框架spring batch介绍及使用。

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。