本文介绍如何在 spring batch 中高效、可靠地处理同一目录下多个 json 文件（如按国家/地区分组的公司数据），通过“每文件一作业实例”策略替代单步多 reader 的错误尝试，兼顾并行性、可伸缩性与故障隔离能力。
在 Spring Batch 中，一个 Step 内部只允许配置一个 ItemReader 实例，这是框架的核心设计约束——Step 是事务边界和执行单元的基本单位，不支持运行时动态切换或并行启动多个 Reader。因此，试图在单个 Step 中为多个文件分配独立 Reader（例如“每个 JSON 文件一个 Reader”）不仅违背架构原则，也无法通过自定义 MultiResourcePartitioner 或排序逻辑绕过该限制。强行将多个文件塞入一个 Reader（如 MultiResourceItemReader）虽能读取，但会丧失文件级并行、失败隔离与进度追踪能力，与用户期望的“SG 文件优先、同国 alternate_id 文件先行”等有序并行处理目标背道而驰。
✅ 正确解法：采用“每文件一个 Job 实例（Job Instance per File）”模式
即：不追求单 Job 多 Reader，而是为每个待处理文件（如 sg_company_group_alternate_id.json）启动一个独立的 Job 实例，并通过唯一标识参数（如 input.file.path）区分。示例如下：
// 启动作业（例如在调度器或服务中批量触发）
for (String filePath : sortedFilePaths) { // 已按 SG→MY、alternate→primary 排序
JobParameters params = new JobParametersBuilder()
.addString("input.file.path", filePath)
.addLong("run.id", System.currentTimeMillis()) // 确保唯一性
.toJobParameters();
jobLauncher.run(fileProcessingJob, params);
}对应 Job 配置需声明参数化 Reader：
@Bean @StepScope public JsonItemReaderjsonFileReader( @Value("#{jobParameters['input.file.path']}") String filePath) { return new JsonItemReaderBuilder () .jsonObjectReader(new JacksonJsonObjectReader<>(CompanyGroup.class)) .resource(new FileSystemResource(filePath)) .name("jsonFileReader") .build(); }
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- 天然并行：多个 Job 实例可由 TaskExecutor（如 ThreadPoolTaskExecutor）并发执行，无需 Partitioner 复杂编码；
- 精准容错：任一文件处理失败（如 JSON 格式错误），仅需重启对应 JobInstance，其他文件不受影响；
- 顺序可控：启动循环本身按预设规则（SG 先于 MY，_alternate_id 优先于主文件）调用，保证全局处理时序；
- 监控清晰：每个文件对应独立 JOB_INSTANCE_ID 和执行记录，便于日志追踪、重试审计与运维排查。
⚠️ 注意事项：
- 确保 JobParameters 中至少有一个 runtime 参数（如 input.file.path）作为 Job 实例标识符，避免重复启动报 JobInstanceAlreadyCompleteException；
- 若需强一致性（如所有文件必须全部成功才提交业务状态），应在 Job 层之上引入编排层（如 Spring Cloud Task + Saga 模式），而非在 Batch 内部耦合；
- 对于海量小文件场景，建议增加批量预检（如文件存在性、大小阈值校验）和限流控制（如 ThreadPoolTaskExecutor 设置 corePoolSize 和 queueCapacity）。
综上，放弃“单 Step 多 Reader”的思路，转向“单文件单 Job 实例”的范式，是 Spring Batch 中处理多源异构文件最健壮、最符合框架哲学的工程实践。
