স্প্রিং ব্যাচ (Spring Batch) একটি শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক যা বড় পরিমাণের ডেটা প্রোসেসিং এবং ব্যাচ অপারেশন পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। যখন আপনি বৃহত্তর ডেটাসেট নিয়ে কাজ করেন, তখন কার্যক্ষমতা এবং দক্ষতা বাড়ানোর জন্য Parallel Processing অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। স্প্রিং ব্যাচে প্যারালাল প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে আমরা একাধিক স্টেপ বা আইটেমকে একসাথে প্রোসেস করতে পারি, যা পারফরম্যান্সের উন্নতি সাধন করে।
স্প্রিং ব্যাচে প্যারালাল প্রসেসিং অনেকভাবে করা যায়, যেমন Multithreaded Processing, Partitioned Processing, এবং Remote Chunking।
এখানে, আমরা স্প্রিং ব্যাচে Parallel Processing এর বিভিন্ন ধরন এবং তাদের ব্যবহার দেখব।
Multithreaded Processing এ একাধিক থ্রেড ব্যবহার করে একে অপরের সাথে সমান্তরালে কাজ করা হয়। এটি একধরনের প্যারালাল প্রসেসিং যেখানে এক স্টেপে একাধিক থ্রেড ব্যবহার করে আইটেমগুলি প্রোসেস করা হয়।
এখানে একটি Multithreaded Processing এর উদাহরণ দেওয়া হয়েছে:
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.launch.JobLauncher;
import org.springframework.batch.core.launch.support.RunIdIncrementer;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.StepExecutionListener;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {
@Bean
public Job parallelProcessingJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return jobBuilderFactory.get("parallelProcessingJob")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.start(parallelProcessingStep(stepBuilderFactory))
.build();
}
@Bean
public Step parallelProcessingStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return stepBuilderFactory.get("parallelProcessingStep")
.<String, String>chunk(10) // Number of items to process per chunk
.reader(itemReader())
.processor(itemProcessor())
.writer(itemWriter())
.taskExecutor(taskExecutor()) // Task Executor for parallel processing
.build();
}
@Bean
public ItemReader<String> itemReader() {
return new CustomItemReader(); // Your custom reader logic
}
@Bean
public ItemProcessor<String, String> itemProcessor() {
return new CustomItemProcessor(); // Your custom processor logic
}
@Bean
public ItemWriter<String> itemWriter() {
return new CustomItemWriter(); // Your custom writer logic
}
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
SimpleAsyncTaskExecutor taskExecutor = new SimpleAsyncTaskExecutor();
taskExecutor.setConcurrencyLimit(4); // Number of threads
return taskExecutor;
}
}
এখানে, taskExecutor মেথডের মাধ্যমে প্যারালাল প্রসেসিংয়ের জন্য SimpleAsyncTaskExecutor ব্যবহার করা হয়েছে, যা একাধিক থ্রেডে কাজ চালাতে সক্ষম। concurrencyLimit দিয়ে আপনি থ্রেডের সংখ্যা নির্ধারণ করতে পারেন।
Partitioned Processing এ ডেটা শার্ড বা বিভক্ত করে একাধিক প্যারালাল প্রসেসে পাঠানো হয়। এটি তখন ব্যবহার করা হয় যখন আপনার ডেটাসেট খুব বড় এবং একেকটি অংশ আলাদা থ্রেডে প্রোসেস করা যায়।
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.launch.JobLauncher;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.batch.core.partition.support.Partitioner;
import org.springframework.batch.core.partition.support.MultiResourcePartitioner;
import org.springframework.batch.core.partition.support.PartitionedStep;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class PartitionedBatchConfig {
@Bean
public Job partitionedJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return jobBuilderFactory.get("partitionedJob")
.start(partitionedStep(stepBuilderFactory))
.build();
}
@Bean
public Step partitionedStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return stepBuilderFactory.get("partitionedStep")
.partitioner("partitionedStep", partitioner()) // Partition the data
.step(workerStep(stepBuilderFactory)) // Process each partition
.gridSize(4) // Number of partitions
.taskExecutor(taskExecutor()) // Task Executor for parallel processing
.build();
}
@Bean
public Partitioner partitioner() {
return new MyPartitioner(); // Custom partitioner to partition the data
}
@Bean
public Step workerStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return stepBuilderFactory.get("workerStep")
.<String, String>chunk(10)
.reader(itemReader())
.processor(itemProcessor())
.writer(itemWriter())
.build();
}
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
SimpleAsyncTaskExecutor taskExecutor = new SimpleAsyncTaskExecutor();
taskExecutor.setConcurrencyLimit(4); // Number of worker threads
return taskExecutor;
}
// Custom reader, processor, and writer beans as required
}
এখানে, Partitioner ব্যবহার করে ডেটাকে পার্টিশনে ভাগ করা হয়েছে এবং প্রতিটি পার্টিশন আলাদা থ্রেডে প্রসেস করা হবে। gridSize দ্বারা পার্টিশনের সংখ্যা নির্ধারণ করা হয়।
Remote Chunking প্যারালাল প্রসেসিংয়ের একটি উন্নত পদ্ধতি যেখানে ডেটা একটি সিস্টেম থেকে নিয়ে অন্য সিস্টেমে প্রোসেস করা হয়। এটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ডেটা প্রসেস করার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।
Remote Chunking কনফিগারেশন সাধারণত স্প্রিং ক্লাউড ব্যাচ অথবা ডিস্ট্রিবিউটেড ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটা ক্লাস্টারে পার্স করা হয়। এর মধ্যে কয়েকটি মেজর স্টেপ থাকে:
এটি বেশ জটিল এবং স্প্রিং ব্যাচের উন্নত ফিচার হিসাবে ব্যবহৃত হয়। এর মধ্যে Chunked Data Transfer এবং Remote Execution ধারণা রয়েছে।
স্প্রিং ব্যাচে আপনি একাধিক স্টেপকেও প্যারালালভাবে এক্সিকিউট করতে পারেন, যা আপনার ব্যাচ প্রসেসিং এর পারফরম্যান্স আরো বাড়াতে সহায়ক। এটি flow এবং split অপশন ব্যবহার করে করা যায়।
@Bean
public Job parallelStepsJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return jobBuilderFactory.get("parallelStepsJob")
.start(step1(stepBuilderFactory))
.split(new SimpleAsyncTaskExecutor())
.add(step2(stepBuilderFactory))
.end()
.build();
}
@Bean
public Step step1(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return stepBuilderFactory.get("step1")
.<String, String>chunk(10)
.reader(itemReader())
.processor(itemProcessor())
.writer(itemWriter())
.build();
}
@Bean
public Step step2(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return stepBuilderFactory.get("step2")
.<String, String>chunk(10)
.reader(itemReader())
.processor(itemProcessor())
.writer(itemWriter())
.build();
}
এখানে, split মেথড ব্যবহার করে একাধিক স্টেপ প্যারালালভাবে এক্সিকিউট করা হয়েছে।
স্প্রিং ব্যাচে Parallel Processing পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি উন্নত করতে সহায়ক। আপনি বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে প্যারালাল প্রসেসিং করতে পারেন, যেমন Multithreaded Processing, Partitioned Processing, এবং Remote Chunking। প্রতিটি পদ্ধতির নিজস্ব সুবিধা রয়েছে এবং আপনি আপনার ডেটার ধরন এবং সিস্টেমের চাহিদার ভিত্তিতে সঠিক পদ্ধতি নির্বাচন করতে পারেন।
Spring Batch একটি শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক যা বড় আকারের ডেটা প্রসেসিং কাজে ব্যবহৃত হয়। যখন ডেটাসেট অনেক বড় হয় এবং তা একে একে প্রসেস করতে সময় নেয়, তখন Parallel Processing এর মাধ্যমে কাজের গতি বৃদ্ধি করা যায়। Parallel Processing হল এমন একটি কৌশল যার মাধ্যমে একাধিক প্রসেস বা থ্রেড ব্যবহার করে একে একে কাজ করার বদলে একাধিক কাজ একসঙ্গে সম্পন্ন করা হয়।
Spring Batch এ Parallel Processing এমন একটি প্রযুক্তি, যা দীর্ঘ সময় নেয় এমন ব্যাচ কাজকে দ্রুত সম্পন্ন করতে সহায়তা করে।
Parallel Processing (অথবা Multi-threading) হল একটি প্রসেসিং কৌশল যেখানে একই সময়ে একাধিক কাজ বা প্রসেস একযোগে চলতে থাকে। এটি ডেটা প্রসেসিংয়ের সময়কে কমিয়ে আনে এবং দ্রুত ফলাফল প্রদান করে। Spring Batch এ Parallel Processing ব্যবহার করলে, একই ডেটাসেটের উপর একাধিক থ্রেড বা প্রসেস একসঙ্গে কাজ করে, যার ফলে প্রোগ্রামের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি পায়।
যখন ডেটাসেট খুব বড় হয় এবং একে একে প্রসেস করতে অনেক সময় নেয়, তখন Parallel Processing এর প্রয়োজনীয়তা বেড়ে যায়। Parallel Processing দ্বারা কাজটি দ্রুত শেষ করা সম্ভব হয়, কারণ এতে ডেটা একাধিক থ্রেডের মধ্যে ভাগ হয়ে প্রসেস করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি 100,000 রেকর্ড প্রসেস করতে 10 ঘণ্টা সময় লাগে, তাহলে Parallel Processing এর মাধ্যমে এই কাজটি কয়েক মিনিটে করা যেতে পারে।
একটি ব্যাচ প্রসেসিং টাস্কের মধ্যে একাধিক স্টেপ এবং কাজ থাকে। যদি একটি স্টেপ বা কাজ সময়সাপেক্ষ হয়, তবে এটি পুরো ব্যাচ প্রসেসিংয়ের গতি কমিয়ে দেয়। Parallel Processing এর মাধ্যমে একাধিক স্টেপ একই সময়ে সম্পন্ন করা যায়, ফলে ব্যাচ প্রসেসিংয়ের গতি অনেক বাড়িয়ে যায়।
Parallel Processing ব্যবহারে সিস্টেমের CPU এবং মেমরি রিসোর্সগুলো আরও ভালোভাবে ব্যবহার করা যায়। যখন একাধিক থ্রেড বা প্রসেস একযোগে কাজ করে, তখন সিস্টেমের হার্ডওয়ার রিসোর্সগুলো সঠিকভাবে অপটিমাইজ করা হয়।
যেসব কাজ অত্যন্ত টাইম-কনসেপ্টিভ (time-consuming) এবং দীর্ঘ সময় নেয়, যেমন বড় আকারের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, ইমেজ বা ভিডিও প্রসেসিং, বিশাল পরিমাণ ডেটার বিশ্লেষণ, তাদের জন্য Parallel Processing অত্যন্ত কার্যকরী। এতে দ্রুত সমাধান পাওয়া যায় এবং ব্যাচ প্রসেস দ্রুত সম্পন্ন হয়।
Spring Batch এ Parallel Processing করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে, যেমন:
এই পদ্ধতিতে, একটি Step এর মধ্যে একাধিক থ্রেড ব্যবহার করে কাজ সম্পন্ন করা হয়। Spring Batch এই পদ্ধতিতে একাধিক থ্রেড ব্যবহার করে ডেটা প্রসেস করে, এবং প্রতিটি থ্রেড একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ ডেটা প্রসেস করে।
@Bean
public Step multiThreadedStep() {
return stepBuilderFactory.get("multiThreadedStep")
.<User, User>chunk(10)
.reader(userItemReader())
.processor(userItemProcessor())
.writer(userItemWriter())
.taskExecutor(taskExecutor()) // Multi-threading enabled
.build();
}
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
SimpleAsyncTaskExecutor taskExecutor = new SimpleAsyncTaskExecutor();
taskExecutor.setConcurrencyLimit(4); // Define the number of threads
return taskExecutor;
}
এখানে, taskExecutor() মেথডের মাধ্যমে 4টি থ্রেড ব্যবহার করে একটি Step প্রসেস করা হচ্ছে। chunk(10) ব্যবহার করে প্রতি 10টি আইটেম একসাথে প্রসেস করা হবে এবং সেই 10টি আইটেম একাধিক থ্রেডে ভাগ হয়ে কাজ করবে।
Partitioned Step Execution পদ্ধতিতে, একটি Step কে একাধিক অংশে বিভক্ত করা হয় এবং প্রতিটি অংশ আলাদা থ্রেডে প্রসেস করা হয়। এটি সাধারণত ডেটা প্রোসেসিংয়ের জন্য ব্যবহার হয়, যেখানে প্রতিটি পার্টিশন একটি ডেটা সেট বা ডেটাবেস রেকর্ড সেট দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করে।
@Bean
public Step partitionedStep() {
return stepBuilderFactory.get("partitionedStep")
.partitioner("step1", partitioner())
.step(userStep()) // Define step to process partitions
.gridSize(4) // Number of partitions
.taskExecutor(taskExecutor()) // Use multiple threads to process partitions
.build();
}
@Bean
public Partitioner partitioner() {
return new UserPartitioner(); // Define partition logic
}
@Bean
public Step userStep() {
return stepBuilderFactory.get("userStep")
.<User, User>chunk(10)
.reader(userItemReader())
.processor(userItemProcessor())
.writer(userItemWriter())
.build();
}
এখানে, Partitioner ব্যবহার করে ডেটা বিভিন্ন ভাগে বিভক্ত করা হয়েছে এবং সেই ভাগগুলো একাধিক থ্রেডে প্রসেস করা হচ্ছে।
Remote Chunking পদ্ধতিতে, ডেটা এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় (যেমন, সার্ভারে) পাঠানো হয় এবং সেখানে পৃথক প্রসেসিং করা হয়। এটি distributed processing এর মতো কাজ করে। ডেটা একসাথে প্রসেস করার বদলে এটি একাধিক লোকেশন (যেমন, সার্ভার) এ ভাগ হয়ে প্রসেস করা হয়।
Parallel Processing ব্যবহারের মাধ্যমে ব্যাচ কাজগুলো দ্রুত সম্পন্ন হয়, যা দীর্ঘ সময়সাপেক্ষ ব্যাচ প্রসেসিং কাজগুলোকে দ্রুত সম্পাদন করতে সহায়তা করে।
একাধিক থ্রেড বা প্রসেস একযোগে কাজ করলে সিস্টেমের হার্ডওয়ার রিসোর্সগুলো ভালোভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি CPU এবং মেমরি রিসোর্স অপটিমাইজেশনে সহায়তা করে।
Parallel Processing বিভিন্ন ব্যাচ স্টেপগুলিকে সমান্তরালে প্রসেস করে, যার ফলে অ্যাপ্লিকেশন আরও দ্রুত এবং কার্যকরী হয়। এটি সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি এবং পারফরম্যান্স উন্নত করে।
Spring Batch এ Parallel Processing হল একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা ব্যাচ প্রসেসিং কাজগুলোর গতি বাড়াতে ব্যবহৃত হয়। বড় ডেটাসেট এবং টাইম-কনসেপ্টিভ কাজগুলোর ক্ষেত্রে Parallel Processing ব্যবহারের মাধ্যমে প্রসেসিং সময় অনেক কমানো যায়। Spring Batch এ Multi-threaded Step Execution, Partitioned Step Execution, এবং Remote Chunking এর মতো বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা যায় Parallel Processing করতে। এটি ডেটা প্রসেসিংয়ের গতি বাড়ানোর পাশাপাশি সিস্টেমের রিসোর্স ব্যবহারের কার্যকারিতা বৃদ্ধি করে।
Multi-threaded Step এবং Parallel Steps দুটি গুরুত্বপূর্ণ কনফিগারেশন যা স্প্রিং ব্যাচে পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি উন্নত করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এদের মাধ্যমে আপনি ব্যাচ প্রসেসিংয়ের কাজগুলোর কার্যকারিতা বাড়াতে পারেন, বিশেষ করে যখন বড় ডেটাসেট নিয়ে কাজ করছেন।
Step এর মধ্যে একাধিক থ্রেড ব্যবহার করে প্রসেসিং করার পদ্ধতি। একক Step-এ একাধিক থ্রেড ব্যবহার করলে প্রসেসিং আরও দ্রুত হয়, কারণ বিভিন্ন আইটেম সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া করা হয়।Step কে একসাথে চালানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি Step আলাদা থ্রেডে চলতে পারে, ফলে একাধিক Step একসাথে কাজ করে এবং প্রসেসিং আরও দ্রুত হয়।স্প্রিং ব্যাচে TaskExecutor ব্যবহার করে একটি Step এর মধ্যে মাল্টি-থ্রেডিং কনফিগার করা যায়। এর মাধ্যমে, একাধিক থ্রেড ব্যবহার করে একই Step এর মধ্যে বিভিন্ন আইটেম প্রসেস করা যায়। এটি বিশেষভাবে বড় ডেটাসেটের জন্য কার্যকরী।
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.step.tasklet.TaskletStep;
import org.springframework.batch.core.tasklet.Tasklet;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.task.TaskExecutor;
import org.springframework.core.task.SimpleAsyncTaskExecutor;
@Configuration
public class BatchConfig {
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
return new SimpleAsyncTaskExecutor(); // TaskExecutor for multi-threading
}
@Bean
public Step multiThreadedStep(StepBuilderFactory stepBuilderFactory, Tasklet tasklet, TaskExecutor taskExecutor) {
return stepBuilderFactory.get("multiThreadedStep")
.tasklet(tasklet)
.taskExecutor(taskExecutor) // Configure multi-threading
.throttleLimit(5) // Maximum number of threads
.build();
}
}
এখানে:
SimpleAsyncTaskExecutor ব্যবহার করা হয়েছে যা একটি সহজ TaskExecutor যা মাল্টি-থ্রেডিংকে সক্ষম করে।throttleLimit(5) দিয়ে আমরা থ্রেডের সংখ্যা সীমিত করেছি (এখানে ৫টি থ্রেড ব্যবহার হবে)।Parallel Steps কনফিগারেশন আপনাকে একাধিক Step একসাথে চালানোর সুযোগ দেয়। এটি ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য কার্যকরী যেখানে একাধিক Step এর কাজ আলাদা আলাদা থ্রেডে চলতে পারে, এবং পুরো Job একই সময় সম্পন্ন হয়।
স্প্রিং ব্যাচে Parallel Steps কনফিগার করতে FlowJob এবং Flow ব্যবহার করা হয়।
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.job.flow.Flow;
import org.springframework.batch.core.job.flow.FlowJob;
import org.springframework.batch.core.job.flow.support.SimpleFlow;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class ParallelBatchConfig {
@Bean
public Step step1(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return stepBuilderFactory.get("step1")
.tasklet((contribution, chunkContext) -> {
System.out.println("Step 1 running");
return null;
})
.build();
}
@Bean
public Step step2(StepBuilderFactory stepBuilderFactory) {
return stepBuilderFactory.get("step2")
.tasklet((contribution, chunkContext) -> {
System.out.println("Step 2 running");
return null;
})
.build();
}
@Bean
public Flow flow1(Step step1, Step step2) {
SimpleFlow flow = new SimpleFlow("parallelFlow");
flow.add(step1);
flow.add(step2);
return flow;
}
@Bean
public FlowJob parallelJob(Flow flow1) {
return new FlowJob("parallelJob", flow1);
}
}
এখানে:
step1 এবং step2 দুটি আলাদা Step তৈরি করা হয়েছে।SimpleFlow ব্যবহার করে এই দুটি Step একই Flow তে যোগ করা হয়েছে।FlowJob দিয়ে একাধিক Step এর execution কে একসাথে ট্রিগার করা হয়েছে।Step একসাথে কার্যকর হওয়ায় সময় সাশ্রয় হয়।| Feature | Multi-threaded Step | Parallel Steps |
|---|---|---|
| কাজের ধরণ | একক Step এর মধ্যে একাধিক থ্রেড ব্যবহার করা হয়। | একাধিক Step সমান্তরালভাবে চালানো হয়। |
| থ্রেড সংখ্যা | নির্দিষ্ট থ্রেডের সংখ্যা (throttleLimit) নিয়ন্ত্রণ করা হয়। | প্রতিটি Step আলাদাভাবে রান করা হয়। |
| ব্যবহার | একক Step এর জন্য দ্রুত প্রসেসিং। | একাধিক Step একসাথে সম্পন্ন করতে ব্যবহৃত। |
| প্রসেসিং স্কেল | একক Step এর মধ্যে মাল্টি-থ্রেড প্রসেসিং। | বিভিন্ন Step একই সময়ে চালানো। |
| এফেক্টিভনেস | ডেটার মধ্যে সমান্তরাল প্রসেসিং সম্ভব নয়, শুধুমাত্র Step এর মধ্যে। | একাধিক Step একসাথে প্রসেস করা যায়। |
স্প্রিং ব্যাচে Multi-threaded Step এবং Parallel Steps দুটি শক্তিশালী কনফিগারেশন যা আপনার ব্যাচ প্রসেসিংয়ের কার্যকারিতা এবং স্কেলেবিলিটি উন্নত করতে সাহায্য করে। Multi-threaded Step একক Step এর মধ্যে একাধিক থ্রেড ব্যবহার করে দ্রুত প্রসেসিং সক্ষম করে, যখন Parallel Steps একাধিক Step কে একসাথে চালিয়ে সামগ্রিক প্রসেসিং সময় কমিয়ে দেয়। এই কনফিগারেশনগুলো বিশেষভাবে বড় ডেটাসেটের জন্য উপযোগী, যেখানে প্রসেসিং দ্রুত এবং স্কেলেবল হতে হয়।
Spring Batch একটি শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক যা বড় আকারের ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। তবে কখনো কখনো, একক প্রসেসে বিশাল ডেটা প্রসেসিং করা খুবই সময়সাপেক্ষ এবং কার্যকরী হতে পারে না। এই পরিস্থিতিতে Partitioning এবং Remote Chunking দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল হয়ে ওঠে। এই দুটি কৌশল ডেটা প্রসেসিংয়ের গতি বাড়ানোর জন্য এবং শিডিউলিংয়ের মাধ্যমে কাজকে দক্ষভাবে পরিচালনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
চলুন দেখি Spring Batch এ Partitioning এবং Remote Chunking কী এবং কিভাবে এগুলো কাজ করে।
Partitioning হল একটি কৌশল যেখানে আপনি একটি বৃহত ডেটাসেটকে ছোট ছোট অংশে (partitions) ভাগ করে, এবং প্রতিটি অংশকে আলাদাভাবে প্রসেস করতে পারেন। এটি একাধিক প্রসেসে ডেটা প্রসেসিংয়ের কাজটি ভাগ করে দেয়, যার ফলে কাজটি দ্রুত সম্পন্ন হতে পারে এবং একক প্রসেসের উপর চাপ কমানো হয়।
Partitioning এ, একটি Step কে ভাগ করা হয় এবং প্রতিটি ভাগ একাধিক Thread বা Process এ চলে। এই ভাগগুলোর জন্য প্রতিটি Partition আলাদা আলাদা কাজ করে, যার ফলে ডেটা প্রসেসিং দ্রুত হয়।
Partitioned Step তৈরি করার জন্য আপনাকে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ কম্পোনেন্ট ব্যবহার করতে হয়:
Step যা পার্টিশনিংয়ের জন্য দায়িত্ব গ্রহণ করে।Slave Step এর মাধ্যমে প্রসেস করা হয়।@Bean
public Job partitionedJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, Step partitionedStep) {
return jobBuilderFactory.get("partitionedJob")
.start(masterStep())
.build();
}
@Bean
public Step masterStep() {
return stepBuilderFactory.get("masterStep")
.partitioner(slaveStep().getName(), partitioner())
.step(slaveStep())
.gridSize(4) // Number of partitions
.build();
}
@Bean
public Partitioner partitioner() {
return new CustomPartitioner();
}
@Bean
public Step slaveStep() {
return stepBuilderFactory.get("slaveStep")
.<String, String>chunk(10)
.reader(reader())
.processor(processor())
.writer(writer())
.build();
}
এখানে, CustomPartitioner একটি কাস্টম পার্টিশনার যা ডেটা ভাগ করার কাজ করে, এবং gridSize দ্বারা পার্টিশনের সংখ্যা নির্ধারণ করা হয়। masterStep মূল স্টেপ, যা slaveStep কে বিভিন্ন অংশে বিভক্ত করে 실행 করবে।
Remote Chunking একটি বিশেষ কৌশল যা মূলত Chunk ভিত্তিক ব্যাচ প্রসেসিংয়ে ব্যবহার করা হয়। এটি একটি স্কেলেবল সিস্টেম তৈরি করে যা একাধিক সার্ভারের মধ্যে কাজ ভাগ করে নেয়। যখন আপনার ব্যাচ প্রসেসিংয়ের কাজ একটি সার্ভারের পক্ষে খুব বড় হয়ে যায়, তখন Remote Chunking ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখানে ডেটার রিড, প্রসেসিং, এবং লেখার কাজ বিভিন্ন সার্ভারে ভাগ হয়ে যায়।
Remote Chunking এ, একটি Chunk প্রসেস করার জন্য ItemReader, ItemProcessor, এবং ItemWriter এর কাজ পৃথক সার্ভারে ভাগ করা হয়। এটি Master এবং Worker নোডের মধ্যে কাজ ভাগ করে দেয়। Master নোড ডেটা পাঠায় এবং Worker নোডে প্রসেসিং করা হয়, পরে রাইটিং কাজটি আবার Master নোডে হয়।
@Bean
public Job remoteChunkingJob(JobBuilderFactory jobBuilderFactory, Step remoteChunkingStep) {
return jobBuilderFactory.get("remoteChunkingJob")
.start(remoteChunkingStep)
.build();
}
@Bean
public Step remoteChunkingStep() {
return stepBuilderFactory.get("remoteChunkingStep")
.<String, String>chunk(10)
.reader(remoteItemReader())
.processor(processor())
.writer(remoteItemWriter())
.build();
}
@Bean
public ItemReader<String> remoteItemReader() {
return new RemoteItemReader();
}
@Bean
public ItemWriter<String> remoteItemWriter() {
return new RemoteItemWriter();
}
এখানে, remoteItemReader() এবং remoteItemWriter() হলো সেই মেথডগুলো যেগুলি রিমোট সার্ভারে ডেটা রিড এবং রাইট করার জন্য ব্যবহৃত হবে।
| বিষয় | Partitioning | Remote Chunking |
|---|---|---|
| ধারণা | ডেটাকে ছোট ছোট পার্টিশনে ভাগ করে, এবং প্রতিটি পার্টিশন আলাদা ভাবে প্রসেস করা হয়। | ডেটা রিড, প্রসেসিং এবং লেখার কাজ একাধিক সার্ভারে ভাগ করা হয়। |
| প্রসেসিং পদ্ধতি | একাধিক থ্রেড বা প্রসেসে ডেটা ভাগ করা হয়। | কাজগুলো মূল সার্ভার এবং রিমোট সার্ভারগুলোর মধ্যে ভাগ করা হয়। |
| উপযুক্ততা | এক সার্ভারে ডেটা ভাগ করে কাজ করা। | একাধিক সার্ভারে ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং করা। |
| স্কেলেবিলিটি | পার্টিশন সংখ্যা বাড়িয়ে স্কেল করা যায়। | একাধিক সার্ভার ব্যবহার করে স্কেল করা যায়। |
| লোড ব্যালান্সিং | ডেটা ভাগ করা হলে লোড ব্যালান্স হয়। | ডেটা রিড, প্রসেসিং এবং লেখার কাজ লোড ব্যালান্স করে। |
Spring Batch এ Partitioning এবং Remote Chunking দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা ডেটা প্রসেসিংয়ের গতি বৃদ্ধি এবং স্কেলেবিলিটি নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়। Partitioning একাধিক থ্রেডে ডেটা ভাগ করে কাজ সম্পাদন করে, যেখানে Remote Chunking একাধিক সার্ভারে ডেটা প্রসেসিংয়ের কাজ ভাগ করে দেয়। দুটি কৌশলই ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং এবং বড় ডেটাসেটের জন্য উপযুক্ত, যা বড় আকারের ব্যাচ প্রসেসিং কাজগুলো দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে সম্পন্ন করতে সহায়তা করে।
Spring Batch একটি শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক যা ব্যাচ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে আমরা বৃহৎ পরিমাণ ডেটা প্রসেস করতে পারি, তবে কখনও কখনও একটি নির্দিষ্ট স্টেপের জন্য একাধিক থ্রেড বা প্রসেসর ব্যবহার করে Parallel Processing (প্যারালাল প্রসেসিং) কার্যকরী করা যায়, যা অ্যাপ্লিকেশনটির কার্যকারিতা এবং পারফরম্যান্স উন্নত করতে সাহায্য করে।
Parallel Processing ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি একাধিক আইটেম একযোগভাবে প্রক্রিয়া করতে পারেন, ফলে ডেটা প্রসেসিং আরও দ্রুত হয়ে ওঠে। Spring Batch এর মধ্যে প্যারালাল প্রসেসিংয়ের জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে, যেমন Multi-threaded Step, Partitioned Step, এবং Remote Chunking।
এই টিউটোরিয়ালে আমরা Multi-threaded Step এর উদাহরণ সহ Parallel Processing এর ব্যবহার শিখব।
Parallel Processing হল একটি কৌশল যেখানে একাধিক কাজ (task) একই সময়ে একাধিক থ্রেড বা প্রসেসের মাধ্যমে চালানো হয়। Spring Batch এ প্যারালাল প্রসেসিং মূলত ডেটা প্রক্রিয়ার সময়কে কমাতে সাহায্য করে, এবং ডেটা সঠিকভাবে এবং দ্রুতভাবে প্রক্রিয়া করা সম্ভব হয়।
Spring Batch এ Parallel Processing এর জন্য প্রধান তিনটি পদ্ধতি রয়েছে:
এখানে, আমরা Multi-threaded Step এর মাধ্যমে প্যারালাল প্রসেসিংয়ের উদাহরণ দেখব।
Multi-threaded Step পদ্ধতিতে একটি Step এর মধ্যে একাধিক থ্রেড ব্যবহার করা হয়, এবং প্রতিটি থ্রেড আলাদাভাবে এক একটি আইটেম প্রক্রিয়া করে। এটি সাধারণত ছোট, স্বাধীন কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন একাধিক আইটেম প্রক্রিয়া করা বা ডেটা ফাইল থেকে পড়ে করা।
ধরা যাক, আমাদের একটি Spring Batch Job তৈরি করতে হবে, যেখানে আমরা ItemReader থেকে ডেটা পড়ব এবং ItemWriter এ লেখার আগে প্রতি আইটেমকে প্যারালালভাবে প্রসেস করব। এতে প্রতিটি আইটেমকে একাধিক থ্রেড দ্বারা প্রসেস করা হবে।
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {
@Autowired
private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
@Autowired
private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
@Bean
public Job parallelProcessingJob() {
return jobBuilderFactory.get("parallelProcessingJob")
.start(parallelProcessingStep())
.build();
}
@Bean
public Step parallelProcessingStep() {
return stepBuilderFactory.get("parallelProcessingStep")
.<String, String>chunk(10) // প্রতি ১০টি আইটেমে চাঙ্ক
.reader(myItemReader()) // Custom ItemReader
.processor(myItemProcessor()) // Custom ItemProcessor
.writer(myItemWriter()) // Custom ItemWriter
.taskExecutor(taskExecutor()) // Multi-threaded Execution
.throttleLimit(4) // ৪টি থ্রেড একসাথে কাজ করবে
.build();
}
@Bean
public ItemReader<String> myItemReader() {
return new MyItemReader(); // Custom ItemReader
}
@Bean
public ItemProcessor<String, String> myItemProcessor() {
return new MyItemProcessor(); // Custom ItemProcessor
}
@Bean
public ItemWriter<String> myItemWriter() {
return new MyItemWriter(); // Custom ItemWriter
}
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(4); // মিনিমাম থ্রেড ৪টি
executor.setMaxPoolSize(8); // সর্বাধিক থ্রেড ৮টি
executor.setQueueCapacity(10);
executor.initialize();
return executor;
}
}
এখানে:
ThreadPoolTaskExecutor ব্যবহার করা হয়েছে, যার মাধ্যমে থ্রেড পুল কনফিগার করা হয়েছে। এটি প্যারালাল প্রসেসিংয়ের জন্য থ্রেড চালানোর কাজ করে।এখন, আমরা Custom ItemReader, ItemProcessor এবং ItemWriter তৈরি করব।
public class MyItemReader implements ItemReader<String> {
private List<String> data = Arrays.asList("Item1", "Item2", "Item3", "Item4", "Item5");
private int index = 0;
@Override
public String read() throws Exception {
if (index < data.size()) {
return data.get(index++);
}
return null; // No more data
}
}
public class MyItemProcessor implements ItemProcessor<String, String> {
@Override
public String process(String item) throws Exception {
return item.toUpperCase(); // প্রতি আইটেমকে uppercase এ কনভার্ট করা
}
}
public class MyItemWriter implements ItemWriter<String> {
@Override
public void write(List<? extends String> items) throws Exception {
for (String item : items) {
System.out.println("Writing item: " + item); // কনসোলে লেখার উদাহরণ
}
}
}
এখানে:
MyItemReader ক্লাসটি একটি ফিক্সড ডেটা তালিকা থেকে ডেটা রিড করছে।MyItemProcessor ক্লাসটি প্রতিটি আইটেমকে uppercase তে কনভার্ট করছে।MyItemWriter ক্লাসটি আইটেমগুলো কনসোলে প্রিন্ট করছে।Spring Batch এ Parallel Processing ডেটা প্রসেসিংকে দ্রুত এবং কার্যকরী করতে সাহায্য করে। এখানে আমরা Multi-threaded Step এর মাধ্যমে প্যারালাল প্রসেসিং দেখলাম, যেখানে একাধিক থ্রেড ব্যবহার করে ডেটা প্রসেস করা হয়। এর মাধ্যমে একটি নির্দিষ্ট Step এর মধ্যে একাধিক কাজ একযোগে চালানো যায়, যা ব্যাচ প্রসেসিংয়ের গতি বৃদ্ধি করে। Spring Batch এ এই ধরনের পদ্ধতি ব্যবহার করে আপনি বৃহৎ পরিমাণ ডেটা দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে প্রসেস করতে পারবেন।
Read more
or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
