spring batch 并非一次性加载全部数据，而是基于流式 i/o 与分块（chunk）机制，按指定大小（如每批 10 行）逐批读取、处理、写入，兼顾内存效率与事务一致性。
Spring Batch 的核心优势之一，正在于其流式分块处理（Chunk-Oriented Processing）模型——它彻底规避了“全量加载→全量处理→全量输出”的内存陷阱。以您提出的 10,000 行 CSV 场景为例（chunkSize = 10），整个流程严格遵循以下循环逻辑：
- Reader 按需拉取：FlatFileItemReader 底层封装 BufferedReader，仅在当前 chunk 需要时，从文件流中顺序读取 最多 10 行（跳过表头后），解析为 Student 对象并缓存在内存中；
- Processor 批量转换：processor 接收这 10 个对象组成的集合（实际为单个对象的逐个调用，但受 chunk 事务约束），执行业务逻辑（如字段追加 !）；
- Writer 原子写入：FlatFileItemWriter 将该批次 10 个处理后的对象，通过 LineAggregator 格式化为 CSV 行，并追加写入目标文件（非覆盖）；
- 事务提交：整个读-处理-写三阶段被包裹在一个数据库事务中（由 PlatformTransactionManager 管理），任一环节失败则回滚本 chunk，确保数据一致性。
✅ 正确理解：整个过程重复 10,000 ÷ 10 = 1,000 次，峰值内存仅需容纳约 10 条记录 + 开销，而非 10,000 条。
⚠️ 关键注意事项：
- Reader 不是“预加载”：reader() 方法仅初始化 Reader 实例（如您的代码中 System.out.println("reader") 在 Job 启动时打印），真正读取发生在 Step 执行时按需触发；
- Writer 必须支持追加：FlatFileItemWriter 默认使用 FileSystemResource 时，若目标文件已存在，需显式配置 setAppendAllowed(true)（默认 false，会清空重写）；
- 事务边界即 chunk 边界：chunk(10) 意味着每处理 10 条即提交一次事务。若需更高吞吐，可适度增大 chunk size（需权衡内存与事务粒度）；
- 数据库场景同理：JDBC JdbcCursorItemReader 或 JdbcPagingItemReader 同样支持分页/游标式流读取，配合 JdbcBatchItemWriter 批量插入，实现“读 10 条 → 处理 → 写入 dbB 的 10 条”。
以下为数据库迁移的简化伪代码示意（基于 JdbcCursorItemReader）：
@Bean public JdbcCursorItemReaderdbReader(DataSource dataSource) { JdbcCursorItemReader reader = new JdbcCursorItemReader<>(); reader.setDataSource(dataSource); reader.setSql("SELECT id, name, amount FROM account WHERE status = 'ACTIVE'"); reader.setRowMapper((rs, rowNum) -> new TransferRecord(rs.getLong("id"), rs.getString("name"), rs.getBigDecimal("amount")) ); return reader; } @Bean public JdbcBatchItemWriter dbWriter(DataSource dataSource) { JdbcBatchItemWriter writer = new JdbcBatchItemWriter<>(); writer.setDataSource(dataSource); writer.setSql("INSERT INTO account_bak (id, name, amount) VALUES (?, ?, ?)"); writer.setItemPreparedStatementSetter((item, ps) -> { ps.setLong(1, item.getId()); ps.setString(2, item.getName()); ps.setBigDecimal(3, item.getAmount()); }); return writer; }
总结而言，Spring Batch 的价值远不止“多写了几个类”——它通过标准化的流式分块、声明式事务、失败重启、监控统计等能力，将原本易出错的手动批处理，转化为可运维、可伸缩、可恢复的企业级批量作业。合理配置 chunkSize、选择合适 Reader/Writer、理解事务边界，是发挥其威力的关键前提。
