chunk vs tasklet 차이

Chunk-Oriented Processing

chunk는 데이터를 일정 크기로 나누어 처리하는 방식으로 chunk를 기준으로 트랜잭션이 관리된다.
데이터를 Read(ItemReader) → Processing(ItemProcessor) → Write(ItemWriter) 단계를 기준으로 나누어 처리한다.
주로 데이터 작업을 수행하는 경우 효과적이다.

@Configuration
class ChunkBatchConfig(
    private val jobRepository: JobRepository, private val platformTransactionManager: PlatformTransactionManager,
    private val domainRepository: DomainRepository
) {

    @Bean
    fun chunkJob(): Job {
        return JobBuilder("chunkJob", jobRepository).start(chunkStep()).build()
    }

    @Bean
    fun chunkStep(): Step {
        return StepBuilder("chunkStep", jobRepository).chunk<Domain, Domain>(1000, platformTransactionManager)
            .reader(chunkReader())
            .writer(chunkWriter())
            .build()
    }

    @Bean
    fun chunkReader(): ItemReader<Domain> {
        val data = listOf(Domain(name = "Domain1"), Domain(name = "Domain2"))
        val iterator = data.iterator()

        return ItemReader {
            if (iterator.hasNext()) {
                iterator.next()
            } else {
                null
            }
        }
    }

    @Bean
    fun chunkWriter(): ItemWriter<Domain> {
        return ItemWriter { items ->
            domainRepository.saveAll(items)
        }
    }
}

@SpringBatchTest
@SpringBootTest
@AutoConfigureTestDatabase(replace = AutoConfigureTestDatabase.Replace.NONE)
@TestPropertySource(properties = ["spring.batch.job.enabled=false"])
class ChunkBatchConfigTest(
    @Autowired private val jobLauncherTestUtils: JobLauncherTestUtils,
    @Autowired private val chunkJob: Job,
) {

    @Test
    fun `chunkJob test`() {
        // given
        jobLauncherTestUtils.job = chunkJob

        // when
        val jobExecution: JobExecution = jobLauncherTestUtils.launchJob()

        // then
        assertEquals(BatchStatus.COMPLETED, jobExecution.status)
    }
}

Tasklet-Oriented Processing

Tasklet은 단일 작업을 수행하는 방식으로 하나의 작업을 수행한 뒤 종료된다.
chunk가 데이터 처리에 적합한 반면, 작업 단위의 논리적 분리에 적합하다.
복잡하지 않은 작업(ex: 파일 삭제, 데이터 초기화)에서 주로 사용되며 실패 시 전체 작업이 다시 실행된다.

@Configuration
class TaskletBatchConfig(
    private val jobRepository: JobRepository,
    private val platformTransactionManager: PlatformTransactionManager,
    private val domainRepository: DomainRepository
) {

    @Bean
    fun taskletJob(): Job {
        return JobBuilder("taskletJob", jobRepository).start(taskletStep()).build()
    }

    @Bean
    fun taskletStep(): Step {
        return StepBuilder("taskletStep", jobRepository)
            .tasklet(dataProcessingTasklet(), platformTransactionManager)
            .build()
    }

    @Bean
    fun dataProcessingTasklet(): Tasklet {
        return Tasklet { _, _ ->
            val data = listOf(Domain(name = "Domain1"), Domain(name = "Domain2"))

            domainRepository.saveAll(data)

            RepeatStatus.FINISHED
        }
    }
}

@SpringBatchTest
@SpringBootTest
@AutoConfigureTestDatabase(replace = AutoConfigureTestDatabase.Replace.NONE)
@TestPropertySource(properties = ["spring.batch.job.enabled=false"])
class TaskletBatchConfigTest(
    @Autowired private val jobLauncherTestUtils: JobLauncherTestUtils,
    @Autowired private val taskletJob: Job,
) {

    @Test
    fun `taskletJob test`() {
        // given
        jobLauncherTestUtils.job = taskletJob
        // when
        val jobExecution: JobExecution = jobLauncherTestUtils.launchJob()

        // then
        assertEquals(BatchStatus.COMPLETED, jobExecution.status)
    }
}

비교

특징	Tasklet-Oriented Processing	Chunk-Oriented Processing
처리 단위	단일 작업(Task) 중심 처리	데이터를 일정 크기(Chunk)로 나누어 처리
적합한 작업	파일 삭제, 데이터 초기화 등 단순하고 논리적 작업 분리에 적합	대량의 데이터를 읽고 처리한 뒤 저장하는 작업에 적합
구성 요소	Tasklet 구현체	ItemReader, ItemProcessor, ItemWriter 구성
트랜잭션 관리 단위	전체 작업 단위에서 트랜잭션 관리	Chunk 단위로 트랜잭션 관리
병렬 처리	기본적으로 병렬 처리에 적합하지 않음	병렬 처리 및 대량 데이터 처리에 유리
작업 흐름	하나의 작업을 정의하고 끝난 뒤 종료	데이터를 읽고, 처리하고, 쓰기 단계를 반복
실패 처리	실패 시 전체 작업을 다시 실행	실패 시 Chunk 단위로 재시도 가능
복잡성	간단한 작업에 적합 (코드 간결)	데이터 흐름이 분리되어 복잡한 작업에 적합 (구조화된 데이터 처리)
사용 사례	파일 삭제, 데이터 초기화, 메타데이터 업데이트	대량 데이터 처리, 데이터 마이그레이션, 데이터베이스와 파일 간 데이터 이동
코드 예제	단일 Tasklet으로 작업 정의	ItemReader, ItemProcessor, ItemWriter로 작업 분리