Spring Batch란 무엇인가?
Spring Batch는 대규모 데이터 처리를 지원하기 위해 설계된 경량화된 오픈소스 프레임워크입니다. 핵심 특징은 다음과 같습니다.
- Spring Framework 기반: POJO 개발 스타일, DI(의존성 주입) 지원.
- 대량 처리 최적화: 고성능 처리를 위한 파티셔닝, 청크 처리(chunk processing) 등 지원.
- 재사용성과 확장성: 로깅, 트랜잭션 관리, 작업 재시작, 스킵 처리 등의 기능 내장.
- 스케줄러 미포함: 자체 스케줄링 기능은 없으며, Quartz, Control-M 등의 외부 스케줄러와 통합 사용 전제.
배치는 기본적으로 무인(無人) 환경에서 안정적으로 대량의 데이터를 처리하는 것을 목표로 합니다.
왜 Spring Batch가 필요한가?
과거에는 기업마다 자체적으로 배치 프레임워크를 개발해 운영했습니다. 하지만 이렇게 생긴 문제들은 명확했습니다:
- 유지보수와 확장이 어려움
- 표준화 부재로 인한 개발 생산성 저하
- 장애 대응과 모니터링 어려움
SpringSource(현재 VMware)와 Accenture는 이러한 문제를 해결하기 위해 협력하여 Spring Batch를 개발했고, 이를 통해 배치 처리의 표준화를 꾀했습니다.
Spring Batch 주요 구성 요소
- Job: 하나의 배치 작업 단위. 여러 Step으로 구성.
- Step: 개별 처리 단위. 읽기(Read) → 처리(Process) → 쓰기(Write) 흐름으로 구성.
- JobRepository: Job 실행 메타데이터 저장소.
- JobLauncher: Job 실행을 트리거하는 역할.
- ItemReader / ItemProcessor / ItemWriter: 데이터 읽기, 가공, 저장 책임.
이러한 컴포넌트들이 느슨하게 결합되어 있어, 복잡한 배치 프로세스도 유연하게 구성할 수 있습니다.
주요 사용 시나리오
Spring Batch는 다음과 같은 다양한 비즈니스 요구사항을 충족합니다.
- 대규모 데이터 이관 (DB → DB, 파일 → DB)
- 주기적인 요금 정산, 보험료 계산
- 외부 시스템으로부터 수신한 데이터 검증 및 저장
- 파일 변환 및 배포 작업 (CSV → XML, JSON → CSV 등)
- 실패 후 재시작이 필요한 안정성 높은 처리
기술적 목표 및 철학
Spring Batch는 "비즈니스 로직에 집중하고, 인프라는 프레임워크에 맡기자"는 철학을 가집니다.
이를 위해 다음을 지향합니다:
- Spring 개발 모델을 그대로 사용 (DI, AOP, 트랜잭션 관리)
- 인프라와 비즈니스 로직 분리
- 확장 가능한 기본 구현체 제공
- 모듈화된 배포 구조 (Maven 기반)
개발자는 복잡한 트랜잭션 처리, 상태 관리, 재시작 로직에 신경 쓰지 않고도, 비즈니스 로직 구현에만 집중할 수 있습니다.
실무에서 느낀 Spring Batch의 강점과 단점
강점
- 표준화된 배치 플로우 구축 가능
- 장애 복구 및 모니터링 지원
- 대규모 데이터에 대한 병렬 처리(Partitioning, Multi-threaded Step 등) 기능 제공
단점
- 러닝 커브가 존재 (특히 Step, JobRepository, ExecutionContext 이해 필요)
- 배치 설정이 많아 복잡해질 수 있음
- 스케줄링은 별도로 구성해야 함
👨🏻💻 Backend Developer