반응형 SpringBatch14 [Spring Batch] Step 해부학: 빌더 패턴 파악부터 청크 실행 및 Lifecycle 분석 1. 도입부 (Introduction)대용량 데이터를 다루는 배치 프로세스에서 가장 세밀한 설계와 견고성이 요구되는 컴포넌트는 단연 스텝(Step)이다. 개발자는 흔히 스프링 배치가 제공하는 StepBuilder를 호출하고 chunk() 설정과 reader, processor, writer 빈을 주입하는 것만으로 배치가 마법처럼 구동될 것이라 기대한다.하지만 실제 엔터프라이즈 환경의 가동 로그를 뜯어보면, 스텝의 구동 단계에서 스레드 격리 붕괴, 자원 누수, 예외 전파에 의한 청크 트랜잭션 롤백 등 예상치 못한 수많은 문제에 직면하게 된다. 이러한 동작상의 병목과 장애에 영리하게 대응하기 위해서는 프레임워크가 추상화해 둔 스텝 내부의 블랙박스를 완전하게 걷어내야 한다. [Spring Batch] Item.. 2026. 5. 26. [Spring Batch] ItemProcessor 동작 원리와 4대 데이터 처리 전략 1. 도입부웹 애플리케이션 개발에 익숙한 사람들에게 "데이터를 가져와서 가공한 뒤 저장한다"는 로직은 지극히 당연하고 단순한 흐름이다. 보통은 하나의 서비스 레이어에서 이 모든 과정이 이루어지기 때문이다. 하지만 수백만 건 이상의 대용량 데이터를 다루는 배치(Batch)의 세계로 들어오면 이야기가 완전히 달라진다.스프링 배치(Spring Batch)는 이 흐름을 대용량 처리에 최적화된 구조로 쪼개어 제공한다. 바로 읽기(ItemReader), 처리(ItemProcessor), 쓰기(ItemWriter)로 역할을 엄격하게 분리하는 것이다. 이 중 ItemProcessor는 우리가 해결해야 하는 고유한 비즈니스 로직이 살아 숨 쉬는 가장 중요한 구간이다.스프링 배치가 다양한 데이터베이스와 파일에 맞춤형 Re.. 2026. 5. 18. [Spring Batch] ItemStream의 자원 관리와 상태 복구 1. 도입부 (Introduction)스프링 배치(Spring Batch)를 사용하여 대용량 데이터를 처리할 때 개발자가 가장 흔하게 직면하는 문제는 자원의 안전한 관리와 예기치 못한 작업 중단에 대응하는 복구 전략 수립이다. 대용량 배치는 웹 애플리케이션과 달리 한 번에 수백만 건 이상의 대규모 리소스를 오랜 시간 점유하기 때문에, 조금만 구조가 비효율적이거나 자원이 정리가 되지 않으면 시스템 전체가 급속도로 멈추는 파국을 초래한다.이러한 대용량 처리 파이프라인의 생명주기와 복구를 제어하는 핵심 인프라가 바로 ItemStream 인터페이스다. 스프링 배치 내부에 선언된 수많은 Reader와 Writer 구현체를 뜯어보면 공통적으로 ItemStream이라는 규격을 갖추어 작업을 유기적으로 엮어내고 있음을.. 2026. 5. 17. [Spring Batch] 위임과 복합 컴포넌트 정리: Composite, Classifier, Mapping 스프링 배치(Spring Batch) 애플리케이션을 개발하다 보면 하나의 스텝(Step)에서 여러 개의 데이터 소스로부터 데이터를 읽어오거나, 읽어온 데이터를 여러 목적지에 동시에 저장해야 하는 요구사항을 마주하게 된다. 스프링 배치는 단일 Step에 하나의 ItemReader와 하나의 ItemWriter를 설정하는 것이 기본 구조이지만, 위임(Delegation) 패턴을 활용한 복합 컴포넌트들을 제공하여 이러한 한계를 깔끔하게 해결한다.이 글에서는 여러 Reader와 Writer를 하나로 묶어 다루는 CompositeItemReader, CompositeItemWriter부터 데이터의 특성에 따라 분기 처리하는 ClassifierCompositeItemWriter, 그리고 스프링 배치 6에 새롭게 추가.. 2026. 5. 16. [Spring Batch] NoSQL : MongoDB 커서 방식부터 Redis SCAN 정리 1. 도입부 (Introduction)현대적인 아키텍처에서 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 스키마 제약을 벗어난 NoSQL의 활용도는 매우 높다. 특히 대규모 로그 분석이나 빠른 응답이 필요한 캐시 데이터 처리에는 MongoDB와 Redis가 필수다. 하지만 스프링 배치에서 NoSQL을 다룰 때는 RDB와는 완전히 다른 접근이 필요하다.각 저장소의 내부 메커니즘인 커서(Cursor), SCAN, 벌크 연산을 정확히 이해하지 못하면 배치 도중 데이터가 누락되거나 시스템 성능이 급격히 추락하는 장애를 겪게 된다. 오늘은 MongoDB와 Redis, 그리고 추상화된 Repository를 통해 배치 처리를 완벽하게 통제하는 전략을 파헤쳐본다. [Spring Batch] RDB 대용량 데이터 처리의 정석: JD.. 2026. 5. 16. [Spring Batch] RDB 대용량 데이터 처리의 정석: JDBC vs JPA 분석 배치 처리의 핵심은 '대량의 데이터를 얼마나 안전하고 효율적으로 다루는가'에 있다. 일반적인 웹 애플리케이션의 단건 조회 방식으로는 수천만 건의 데이터를 감당할 수 없으며, 무턱대고 데이터를 한꺼번에 조회했다가는 OutOfMemoryError로 인해 시스템 전체가 마비될 수 있다.스프링 배치는 이러한 위험을 방지하기 위해 데이터를 정교하게 쪼개서 읽고 쓰는 강력한 도구들을 제공한다. 오늘은 JDBC와 JPA를 활용한 읽기/쓰기 전략과 실무에서 반드시 피해야 할 성능 함정들을 상세히 정리해 본다. 2. 대용량 처리를 위한 두 가지 읽기 전략: Cursor vs Paging데이터베이스에서 대량의 데이터를 가져올 때 스프링 배치는 크게 커서(Cursor) 기반과 페이징(Paging) 기반이라는 두 가지 전략을.. 2026. 5. 14. 이전 1 2 3 다음 반응형
