本章将介绍怎样利用 Spring Batch4 的 MultiResourceItemReader 类从多个文件中读取数据。
MultiResourceItemReader 用于同时处理多个资源文件的核心组件，它将多个资源（如多个 CSV/TXT 文件）视为单个连续的数据流进行读取。特别适合处理分布式文件、分片数据或批量输入文件。
该类核心功能：
多文件顺序处理：顺序读取多个资源文件（如 file1.csv → file2.csv → ... → fileN.csv）
统一接口：将多个文件包装为单一 ItemReader
资源感知：自动传递当前处理的资源给委托读取器
重启恢复：记住最后处理的文件和位置
常用方法：
void setResources(Resource[] resources) 设置要读取的资源数组
void setSkipEmptyResources(boolean skipEmptyResources) 设置是否在遇到空资源时跳过（默认false，遇到空资源会抛出异常）
void setComparator(Comparator<Resource> comparator) 设置资源的排序策略（当资源顺序重要时使用）
void setDelegate(ItemReader<T> delegate) 设置实际处理每个资源的ItemReader（必须配置）
void setSaveState(boolean saveState) 设置是否保存当前读取的资源位置（用于重启任务）
void setName(String name) 设置状态键（用于区分不同的读取器实例）
void setStrict(boolean strict) 设置是否在读取到EOF时自动切换到下一个资源。默认true，通常不需要修改
使用 MultiResourceItemReader 的核心代码如下：
第一步：创建 MultiResourceItemReader
@Bean
public MultiResourceItemReader<Customer> multiResourceReader() {
MultiResourceItemReader<Customer> reader = new MultiResourceItemReader<>();
// 1. 设置文件资源 (支持通配符)
Resource[] resources = new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources("file:/data/input/customers-*.csv");
reader.setResources(resources);
// 2. 设置委托读取器（需配置为原型）
reader.setDelegate(flatFileItemReader());
// 3. 设置资源排序（可选）
reader.setComparator(new ResourceComparator());
return reader;
}第二步：创建 FlatFileItemReader，实际上 MultiResourceItemReader 还是委托给 FlatFileItemReader 进行处理。
// 重要：委托读取器必须是原型作用域
@Bean
@Scope("prototype")
public FlatFileItemReader<Customer> flatFileItemReader() {
// 标准FlatFileItemReader配置
FlatFileItemReader<Customer> reader = new FlatFileItemReader<>();
reader.setLineMapper(lineMapper());
// ...
return reader;
}
分别创建 users-1.csv、users-2.csv 和 users-3.csv 三个文件，如下图：
users-1.csv
1,张三,"13BC03AC29FAC7B29736EC3BE5C2F55A"
users-2.csv
2,李四,"5E5994FBCFA922D804DF45295AE98604" 3,王五,"6C14DA109E294D1E8155BE8AA4B1CE8E"
users-3.csv
4,赵六,"03774AD7979A5909E78F9C9DB3A2F0B2"
创建名为 User 的 Java 实体，代码如下：
package com.hxstrive.spring_batch.multiResourceItemReaderDemo.dto;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;
/**
* 用户DTO
* @author hxstrive.com
*/
@Data
@ToString
public class User {
private int id;
private String username;
private String password;
}
创建名为 BatchConfig 的配置类，代码如下：
package com.hxstrive.spring_batch.multiResourceItemReaderDemo.config;
import com.hxstrive.spring_batch.multiResourceItemReaderDemo.dto.User;
import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepScope;
import org.springframework.batch.item.ItemWriter;
import org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.MultiResourceItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.FieldSetMapper;
import org.springframework.batch.item.file.transform.DelimitedLineTokenizer;
import org.springframework.batch.item.file.transform.FieldSet;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.validation.BindException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Spring Batch 配置类
* @author hxstrive.com
*/
@Configuration
public class BatchConfig {
// 用于创建和配置 Job 对象的工厂类
@Autowired
private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
// 用于创建和配置 Step 对象的工厂类
@Autowired
private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
@Value("classpath:/users-*.csv")
private Resource[] fileResources;
// 创建Job对象
@Bean
public Job multiResourceItemReaderDemoJob() {
return jobBuilderFactory.get("multiResourceItemReaderDemoJob" + System.currentTimeMillis())
.start(multiResourcesItemReaderDemoStep())
.build();
}
// 创建Step对象
@Bean
public Step multiResourcesItemReaderDemoStep() {
return stepBuilderFactory.get("multiResourcesItemReaderDemoStep")
.<User, User>chunk(1)
.reader(multiResourceItemReader())
.writer(new ItemWriter<User>() {
@Override
public void write(List<? extends User> list) throws Exception {
System.out.println(Arrays.toString(list.toArray()));
}
})
.build();
}
// 创建ItemReader对象
@Bean
@StepScope
public MultiResourceItemReader<User> multiResourceItemReader() {
MultiResourceItemReader<User> reader = new MultiResourceItemReader<>();
// flatFileItemReader() 个方法将返回一个具体的 ItemReader 实现（如 FlatFileItemReader），用于读取单个资源的内容
// setDelegate() 方法将具体的读取器设置为 MultiResourceItemReader 的委托读取器。
// MultiResourceItemReader 本身不处理数据，而是将读取工作委托给这个具体的读取器。
reader.setDelegate(flatFileItemReader());
// reader.setResources(new ClassPathResource[]{
// new ClassPathResource("users-1.csv"),
// new ClassPathResource("users-2.csv"),
// new ClassPathResource("users-3.csv")
// });
// 或者通过 @Value 注入资源
reader.setResources(fileResources);
return reader;
}
@Bean
@StepScope //将 Bean 的生命周期与 Step 执行上下文 绑定
public FlatFileItemReader<? extends User> flatFileItemReader() {
FlatFileItemReader<User> reader = new FlatFileItemReader<>();
// reader.setResource(new ClassPathResource("users.csv"));
// reader.setLinesToSkip(0); // 跳过文件第一行，因为第一行是字段名
// 解析数据
DelimitedLineTokenizer tokenizer = new DelimitedLineTokenizer();
tokenizer.setNames("id", "username", "password");
// 把解析出的数据映射到 User 对象中
DefaultLineMapper<User> lineMapper = new DefaultLineMapper<>();
lineMapper.setLineTokenizer(tokenizer);
lineMapper.setFieldSetMapper(new FieldSetMapper<User>(){
@Override
public User mapFieldSet(FieldSet fieldSet) throws BindException {
User user = new User();
user.setId(fieldSet.readInt("id"));
user.setUsername(fieldSet.readString("username"));
user.setPassword(fieldSet.readString("password"));
return user;
}
});
lineMapper.afterPropertiesSet();
reader.setLineMapper(lineMapper);
return reader;
}
}上述代码中，关键代码解释如下：
@Value("classpath:/users-*.csv") 的作用是将类路径根目录下所有文件名以users-开头且扩展名为.csv的文件，作为资源数组注入到 Spring 组件里。
运行代码，查看关注日志如下：
上图中，成功输出了 csv 中的所有数据。
川公网安备51010802032098