Spring Batch – Traitement de masse avec Spring
Formation créée le 25/04/2025.
Version du programme : 1
Programme de la formation
Objectif de formation : À l’issue de la formation, les participants seront capables de concevoir, développer et exécuter des traitements de masse robustes et performants avec le framework Spring Batch, en intégrant des fonctionnalités avancées comme la gestion des erreurs, le partitionnement et les traitements parallèles.
Objectifs de la formation
- Comprendre l’architecture de Spring Batch et son modèle de traitement
- Créer et configurer des jobs de traitement avec Spring Batch
- Mettre en œuvre des étapes de lecture, transformation et écriture (pattern Reader/Processor/Writer)
- Gérer les transactions, les erreurs, les redémarrages et les logs
- Optimiser les performances avec le partitionnement et le traitement parallèle
- Intégrer Spring Batch dans un environnement de production (scheduling, monitoring)
Profil des bénéficiaires
Pour qui
- Développeurs Java confirmés
- Ingénieurs logiciels
- Chefs de projet technique ayant besoin de traiter des flux de données importants
- Architectes logiciels souhaitant intégrer Spring Batch à leur SI
Prérequis
- Maîtrise du langage Java (POO, exceptions, collections)
- Connaissance de base du framework Spring (IOC, Beans, Configuration)
- Notions de base sur JDBC et les bases de données relationnelles
Contenu de la formation
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Introduction à Spring Batch (3 heures)
- Cas d’usage des traitements de masse
- Architecture : Job, Step, Chunk, ItemReader, ItemProcessor, ItemWriter
- Métadonnées et tables techniques Spring Batch
- Travaux pratiques : Création d’un projet Spring Batch de base (avec Spring Initializr)
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Création d’un Job de traitement (4 heures)
- Définir un job simple : structure, paramètres, écouteurs
- Types de Readers/Writers (fichiers plats, JDBC, etc.)
- Mise en œuvre de l’ItemProcessor
- Travaux pratiques : Développement d’un job lisant un fichier CSV, le transformant, et insérant les données en base
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Gestion des erreurs, redémarrages et transactions (3 heures)
- Transactions, commit-interval, skip, retry
- Redémarrage de job (JobRepository, JobInstance)
- Gestion des erreurs spécifiques dans le traitement
- Travaux pratiques : Ajout d’un mécanisme de retry/skip et test d’un redémarrage après plantage
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Traitement conditionnel, multi-steps et flows (3 heures)
- Conditions de passage entre steps
- Split flows, deciders, transitions
- Travaux pratiques : Création d’un job avec plusieurs branches conditionnelles (succès/échec)
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Optimisation avec le partitionnement et le traitement parallèle (4 heures)
- Multi-threading avec TaskExecutor
- Partitionnement d’un step
- Remote Chunking et Grid computing
- Travaux pratiques : Implémentation d’un traitement parallèle sur plusieurs fichiers ou segments de base
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Intégration, exécution et supervision en environnement réel (4 heures)
- Lancement via ligne de commande, planification (cron, Spring Scheduler)
- Export des logs, supervision via Actuator ou Spring Boot Admin
- Bonnes pratiques de déploiement
- Travaux pratiques : Mise en production simulée avec lancement programmé et monitoring simple
Équipe pédagogique
Professionnel expert technique et pédagogique.