1.git及repo常用指令及资料
2.使用lerna管理monorepo及发npm包实战教程
3.易语言怎么写远程,批量批量就是控制另一台电脑。
4.水淼扬皓文件批量处理器其他功能
5.一文搞懂大数据批量处理框架Spring Batch的远程源码远程源码完美解析方案是什么。
git及repo常用指令及资料
Git 和 repo 是批量批量开发者常用的版本控制工具，本文将详细介绍其常用指令和操作。远程源码远程源码首先，批量批量Git 的远程源码远程源码网页多开源码内部原理虽然复杂，但理解其引用规范是批量批量关键。在处理大量分支时，远程源码远程源码可以使用 repo 的批量批量批量操作，如批量删除分支（`repo forall -c "git branch | sed -e /^*/d | xargs git branch -D"`）和批量创建分支（`repo forall -c "repo start [分支名] –all"`）。远程源码远程源码
在Git操作中，批量批量删除本地和远程分支有明确的远程源码远程源码命令，如`git branch -d`（非强制删除）和`git branch -D`（强制删除）。批量批量要将本地提交推送到远程仓库，远程源码远程源码可以使用`git push`。批量批量例如，`git push -d origin 要删除的分支`用于删除远程分支。Android开发中，建立Git仓库并上传至远程仓库，通过设置关联并推送默认分支来实现。
Repo工具为多仓库管理提供便利，`repo forall`命令可以同时对多个git库执行指定操作。对于频繁操作多个仓库的开发人员，`-c`参数支持复杂的命令序列。此外，本文还涵盖了一些基础操作，如检出远程分支、创建本地分支并推送，以及如何通过git撤销commit来管理代码更改。
最后，本文还简述了如何搭建Android源代码的repo仓库，以及如何基于远程分支创建本地分支等高级用法。对于更深入的学习，可以参考《Git教程》来深入理解这些工具和指令。
使用lerna管理monorepo及发npm包实战教程
在维护多个package项目的同学来说，都会面临一个选择：这些package是放在一个仓库里维护还是放在多个仓库里单独维护。数量较少的时候，多个仓库维护不会有太大问题，但是当package数量逐渐增多时，一些问题逐渐暴露出来。
因此，我们需要找寻一条新的道路来管理我们的项目，一个理想的开发环境可以抽象成这样：“只关心业务代码，可以直接跨业务复用而不关心复用方式，调试时所有代码都在源码中。”
在前端开发环境中，多 Git Repo，多 npm 则是这个理想的阻力，它们导致复用要关心版本号，调试需要npm link。而这些是Lerna + MonoRepo 最大的优势。
什么是lerna
用于管理具有多个包的JavaScript项目的工具。这个介绍可以说很清晰了，引入lerna后，上面提到的问题不仅迎刃而解，更为开发人员提供了一种管理多packages javascript项目的方式。
什么是monorepo
Monorepo 的全称是 monolithic repository，即单体式仓库，与之对应的是 Multirepo(multiple repository)，这里的“单”和“多”是指每个仓库中所管理的模块数量。
Multirepo 是比较传统的做法，即每一个 package 都单独用一个仓库来进行管理。例如：Rollup, ...
Monorep 是把所有相关的 package 都放在一个仓库里进行管理，每个 package 独立发布。例如：React, Angular, Babel, Jest, Umijs, Vue ...
了解了基本概念后，详细介绍下使用方法与api。
常用命令
我们需要全局安装lerna工具。
为所有项目安装依赖，类似于npm/yarn i
提交对项目的更新 运行该命令会执行如下的步骤：
使用lerna 初始化项目
类似npm init命令
为packages文件夹下的package安装依赖
卸载依赖
比对包是否发生过变更
显示packages下的各个package的version
清理node_modules
lerna run 运行npm script，可以指定具体的烟花特效网页源码package。
lerna.json解析
version：当前库的版本
useWorkspaces: 是否使用workspace来管理依赖 npmClient： 允许指定命令使用的client， 默认是 npm， 可以设置成 yarn command.publish.ignoreChanges：可以指定那些目录或者文件的变更不会被publish command.bootstrap.ignore：指定不受 bootstrap 命令影响的包 command.bootstrap.npmClientArgs：指定默认传给 lerna bootstrap 命令的参数 command.bootstrap.scope：指定那些包会受 lerna bootstrap 命令影响 packages：指定包所在的目录
使用lerna的基本工作流
环境配置
初始化一个lerna工程
在本地目录下初始化一个lerna工程。 1、创建一个空的文件夹，命名为my-app：
2、初始化 通过cmd进入相关目录，进行初始化
3、添加一个测试package 默认情况下，package是放在packages目录下的。但是自己想做一个组件库，改为了components
4、安装各packages依赖 这一步操作，官网上是这样描述的 在当前的Lerna仓库中引导包。安装所有依赖项并链接任何交叉依赖项。
5、发布 在发布的时候，就需要git工具的配合了。 所以在发布之前，请确认此时该lerna工程是否已经连接到git的远程仓库。你可以执行下面的命令进行查看。 本篇文章的代码托管在Github上。因此会显示此远程链接信息。 如果你还没有与远程仓库链接，请首先在github创建一个空的仓库，然后根据相关提示信息，进行链接。
第一次publish前我们需要执行
在输入用户名及密码之后执行这条命令
你就可以根据cmd中的提示，一步步的发布packges了。 实际上在执行该条命令的时候，lerna会做很多的工作。
到这里为止，就是一个最简单的lerna的工作流了。但是lerna还有更多的功能等待你去发掘。生成的packages如下：
工作模式
lerna有两种工作模式,Independent mode和Fixed/Locked mode，在这里介绍可能会对初学者造成困扰，但因为实在太重要了，还是有必要提一下的。 lerna的默认模式是Fixed/Locked mode，在这种模式下，实际上lerna是把工程当作一个整体来对待。每次发布packges，都是全量发布，无论是否修改。但是在Independent mode下，lerna会配合Git，检查文件变动，只发布有改动的packge。
使用lerna提升开发流程体验
接下来，我们从一个demo出发，了解基于lerna的开发流程。
项目初始化
我们需要维护一个UI组件库，其包含2个组件，分别为House（房子）和Window（窗户）组件，其中House组件依赖于Window组件。
增加依赖
接下来，我们来为组件增加些依赖，首先House组件不能只由Window构成，还需要添加一些外部依赖（在这里我们假定为lodash）。我们执行：
这句话会将lodash增添到House的dependencies属性里 我们还需要将Window添加到House的依赖里，执行：
自动检测到window隶属于当前项目，直接采用symlink的方式关联过去。 symlink:符号链接，也就是平常所说的建立超链接，此时House的node_modules里的Window直接链接至项目里的Window组件，而不会再重新拉取一份，这个对本地开发是非常有用的。
发布到npm
接下来，我们只需要简单地执行lerna publish，龌龊的程序 源码确认升级的版本号，就可以批量将所有的package发布到远程。 默认情况下会推送到系统目前npm对应的registry里，实际项目里可以根据配置package.json切换所使用的npm客户端。
更新模块
接下来，我们变更了Window组件，执行一下lerna updated，便可以得知有哪些组件发生了变更。
我们可以看到，虽然我们只变更了window组件，但是lerna能够帮助我们检查到所有依赖于它的组件，对于没有关联的组件，是不会出现在更新列表里的，这个对于相比之前人工维护版本依赖的更新，是非常稳健的。
集中版本号或独立版本号
截止目前，我们已经成功发布了2个package，现在再新增一个Tree组件，它和其他2个package保持独立，随后我们执行lerna publish，它会提示Tree组件的版本号将会从0.0.0升级至1.0.0，但是事实上Tree组件仅仅是刚创建的，这点不利于版本号的语义化，lerna已经考虑到了这一点，它包含2种版本号管理机制。
如果需要各个组件维护自身的版本号，那么就使用independent模式，只需要去配置leran.json即可。
TIPS:
yarn workspaces 命令 在根目录安装 npm 包，以 lodash 为例：
总结
lerna不负责构建，测试等任务，它提出了一种集中管理package的目录模式，提供了一套自动化管理程序，让开发者不必再深耕到具体的组件里维护内容，在项目根目录就可以全局掌控，基于npm scripts，可以很好地完成组件构建，代码格式化等操作，并在最后一公里，用lerna变更package版本，将其上传至远端。
lerna最佳实践
项目地址： GitHub - Mrrabbitan/virtualList 为了能够使lerna发挥最大的作用，根据这段时间使用lerna 的经验，总结出一个最佳实践。下面是计划实现的一些特性。
工具整合 在这里引入的工具都是为了解决一个问题，就是工程和代码的规范问题。
Happy Hacking~~~
易语言怎么写远程,就是控制另一台电脑。
可以的，在网上很多这方面的源码，简单
下面找的
/dispbbs.asp?BoardID=&ID=&replyID=&skin
《易语言远程控制技术教程》
（年月第一版）
前 言
利用远程控制技术对企业管理，可加快我国经济建设的需要。易语言以其易学易用功能完善的功能，从而为企业管理中的远程控制提供了基础的编程条件。
本教程从一个基本面说明了远程控制技术的编程环节，可能大家比较感兴趣的是双向通讯自动上线技术、网络通讯协议、内存压缩技术、TELNET超级终端等功能，本教程均提供了例程。高级的远程控制技术应用请大家继续学习WINSOCK，API应用，端口映射技术等。
对于破坏国家正常经济秩序的黑客行为，本书是严厉批评的。由于黑客技术的发展，远程控制被少数人利用，对国民生产产生了不良的后果。本教程不得不接触到远程控制这个方面，linux maven源码安装但仅以讨论的形式为大家介绍，并不进行细致的介绍，以让大家对此类黑客技术有所提防。
由于本教程中，某程序可能即包含了服务器组件，也包含了客户组件，因此如果用外部流行的“服务端/客户端”提法很容易混淆，因此本书将主动进行控制管理的一方称为：“主控方”，编写的程序为：“主控端”；将被动接受控制的一方称为：“受控方”，编写的程序为：“受控端”。
本教材个人可打印一份细看，各兄弟网站可自由转载而不用事先打招呼。版权所有，不得批量印刷即可。
作者还要说的话：本教程用了我两个月的时间写完，前期收集例程及写例程用了我更多的时间，特别辛苦。远程控制是把两刃剑，可以好好用，也可能造成不好的影响，还好回头再一看教材后，感觉对于企业内部管理应用还是非常不错的，可以提高中国中小企业的管理水平，但不可能制作成类似于灰鸽子那样的破坏功能，本书没有提供这样的技术，也请大家自重，不要写破坏性的程序。
本书使用到大量的例程，足有MB，还好，书中我基本都提供了下载链接，如果书中没有列出的例程，请大家跟贴指出来，我会补上。我觉得最好的学习方法是先将这些例程收集全了，再一个一个打开看看，基本上就能明白了。
目 录
第一课．远程控制原理 5
1．企业管理的需要 5
2．介绍相关管理工具 5
3．组件简介 7
第二课．组件选择 8
1．数据报 8
2．服务器/客户组件 9
3．网络通讯支持库 9
4．保密通讯支持库
5．远程服务支持库
6．网络传送支持库
7．网络通讯支持库二
8．表1：网络通讯类支持库组件功能对比表
网络传送大文件丢包的原因
第三课．组件构成
1．用例图1：通讯类（易鸽子，局域网寻呼机，方舟千里眼）
2．用例图2：聊天室类
3．用例图3：远程控制
4．用例图4：远程数据服务（数据库）
5．采用单对组件
6．采用多种组件
7．组件搭配
8．表2：有易语言源码的远程控制软件对比
第四课．通讯协议
1．指令简介
2．指令应用
第五课．用户连接
1．连接方式
2．登录口令
3．身份验证，MAC和硬盘码
第六课．远程监视
1．“服务器/客户”组件通讯模式
2．内存压缩
3．“远程服务支持库”
第七课．自动上线
1．数据报广播自动上线
2．多对“服务器/客户”组件反向扫描上线
3．服务IP地址自动搜寻自动上线
4．将IP地址直接绑定在受控端
5．推举服务器
第八课．客户端功能
1．发送指令
2．对话聊天
3．监视屏幕
4．遥控功能
5．了解信息及修改信息
5．TELNET超级终端
6．文件传输
7．鼠标键盘录制
8．隐藏进程
9．开机启动运行
．正常关机
．多用户识别
．不重复运行
．系统服务权限
．其他功能
第九课．服务端功能
1．安全性保证
2．用户列表信息
3．数据库操作
4．自动生成EXE
5．跨网远程
第十课．捆绑与免杀
1．捆绑
2．免杀
第十一课．打造超小受控端
1．请使用斩月工具，去掉易语言的核心支持库。
2．尽量使用API，这样不带有大量的支持库，体积就小了。
第十二课 一个实例的分析
1．设计文档
激活客户端过程
客户端上线过程
2．开机口令
3．用户列表/选择用户
4．发送指令
5．激活用户
6．发送文件
参考资料：
水淼扬皓文件批量处理器其他功能
水淼扬皓文件批量处理器是一款功能强大的工具，旨在简化文件管理与操作流程。这款软件专为FTP上批量操作设计，其前身《灵者更名》因源码问题被重新开发，新版软件在设计上更加简洁，性能优化，功能更为丰富。
软件主打批量处理功能，提供数十项批量操作选项，包括批量改名，以及其他一系列配套功能。其特色功能包括：
1. 支持FTP远程批量操作，可与本地列表结合使用，实现高效文件管理。
2. 提供多种用途的元符插入组合功能，为文件命名提供更多灵活性。
3. 支持多种编码格式（ANSI、Utf-8、Unicode）读写文本文件，确保文件兼容性。
4. 允许用户自由拖动调整文件位置，提高文件组织效率。
5. 内置快速查看器，支持文本文件、lucene源码分析---7音视频等媒体、文件查看，方便预览与确认。
6. 提供文件列表导入和导出功能，便于数据迁移与备份。
7. 支持多种过滤与搜索功能，如搜索导入文本文件的文件名列表与目录，提高查找效率。
8. 集成多种辅助处理工具，满足不同文件处理需求。
9. 支持方案保存与加载，方便用户快速恢复常用操作设置。
总之，水淼扬皓文件批量处理器是一款功能全面、操作便捷的文件管理工具，通过其丰富的功能与强大的批量处理能力，有效提升文件管理效率，适合各类用户使用。
一文搞懂大数据批量处理框架Spring Batch的完美解析方案是什么。
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外，还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中，每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP，业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑；但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了，今天我将以SpringBatch为例，和大家一起探秘批处理的世界。
初识批处理典型场景探秘领域模型及关键架构实现作业健壮性与扩展性批处理框架的不足与增强批处理典型业务场景
对账是典型的批处理业务处理场景，各个金融机构的往来业务和跨主机系统的业务都会涉及到对账的过程，如大小额支付、银联交易、人行往来、现金管理、POS业务、ATM业务、证券公司资金账户、证券公司与证券结算公司。
下面是某行网银的部分日终跑批实例场景需求。
涉及到的需求点包括：
批量的每个单元都需要错误处理和回退；每个单元在不同平台中运行；需要有分支选择；每个单元需要监控和获取单元处理日志；提供多种触发规则，按日期，日历，周期触发；
除此之外典型的批处理适用于如下的业务场景：
定期提交批处理任务（日终处理）并行批处理：并行处理任务企业消息驱动处理大规模的并行处理手动或定时重启按顺序处理依赖的任务(可扩展为工作流驱动的批处理)部分处理：忽略记录(例如在回滚时)完整的批处理事务
与OLTP类型交易不同，批处理作业两个典型特征是批量执行与自动执行（需要无人值守）：前者能够处理大批量数据的导入、导出和业务逻辑计算；后者无需人工干预，能够自动化执行批量任务。
在关注其基本功能之外，还需要关注如下的几点：
健壮性：不会因为无效数据或错误数据导致程序崩溃；可靠性：通过跟踪、监控、日志及相关的处理策略（重试、跳过、重启）实现批作业的可靠执行；扩展性：通过并发或者并行技术实现应用的纵向和横向扩展，满足海量数据处理的性能需求；
苦于业界真的缺少比较好的批处理框架，SpringBatch是业界目前为数不多的优秀批处理框架（Java语言开发），SpringSource和Accenture（埃森哲）共同贡献了智慧。
Accenture在批处理架构上有着丰富的工业级别的经验，贡献了之前专用的批处理体系框架（这些框架历经数十年研发和使用，为SpringBatch提供了大量的参考经验）。
SpringSource则有着深刻的技术认知和Spring框架编程模型，同时借鉴了JCL(JobControlLanguage)和COBOL的语言特性。年JSR-将批处理纳入规范体系，并被包含在了JEE7之中。这意味着，所有的JEE7应用服务器都会有批处理的能力，目前第一个实现此规范的应用服务器是Glassfish4。当然也可以在JavaSE中使用。
但最为关键的一点是：JSR-规范大量借鉴了SpringBatch框架的设计思路,从上图中的核心模型和概念中可以看出究竟，核心的概念模型完全一致。
通过SpringBatch框架可以构建出轻量级的健壮的并行处理应用,支持事务、并发、流程、监控、纵向和横向扩展,提供统一的接口管理和任务管理。
框架提供了诸如以下的核心能力，让大家更关注在业务处理上。更是提供了如下的丰富能力：
明确分离批处理的执行环境和应用将通用核心的服务以接口形式提供提供“开箱即用”的简单的默认的核心执行接口提供Spring框架中配置、自定义、和扩展服务所有默认实现的核心服务能够容易的被扩展与替换，不会影响基础层提供一个简单的部署模式，使用Maven进行编译批处理关键领域模型及关键架构
先来个HelloWorld示例，一个典型的批处理作业。
典型的一个作业分为3部分：作业读、作业处理、作业写，也是典型的三步式架构。整个批处理框架基本上围绕Read、Process、Writer来处理。除此之外，框架提供了作业调度器、作业仓库（用以存放Job的元数据信息，支持内存、DB两种模式）。
完整的领域概念模型参加下图：
JobLauncher（作业调度器）是SpringBatch框架基础设施层提供的运行Job的能力。通过给定的Job名称和作JobParameters，可以通过JobLauncher执行Job。
通过JobLauncher可以在Java程序中调用批处理任务，也可以在通过命令行或者其它框架（如定时调度框架Quartz）中调用批处理任务。
JobRepository来存储Job执行期的元数据（这里的元数据是指JobInstance、JobExecution、JobParameters、StepExecution、ExecutionContext等数据），并提供两种默认实现。
一种是存放在内存中；另一种将元数据存放在数据库中。通过将元数据存放在数据库中，可以随时监控批处理Job的执行状态。Job执行结果是成功还是失败，并且使得在Job失败的情况下重新启动Job成为可能。Step表示作业中的一个完整步骤，一个Job可以有一个或者多个Step组成。
批处理框架运行期的模型也非常简单：
JobInstance（作业实例）是一个运行期的概念，Job每执行一次都会涉及到一个JobInstance。
JobInstance来源可能有两种：一种是根据设置的JobParameters从JobRepository（作业仓库）中获取一个；如果根据JobParameters从JobRepository没有获取JobInstance，则新创建一个新的JobInstance。
JobExecution表示Job执行的句柄，一次Job的执行可能成功也可能失败。只有Job执行成功后，对应的JobInstance才会被完成。因此在Job执行失败的情况下，会有一个JobInstance对应多个JobExecution的场景发生。
总结下批处理的典型概念模型，其设计非常精简的十个概念，完整支撑了整个框架。
Job提供的核心能力包括作业的抽象与继承，类似面向对象中的概念。对于执行异常的作业，提供重启的能力。
框架在Job层面，同样提供了作业编排的概念，包括顺序、条件、并行作业编排。
在一个Job中配置多个Step。不同的Step间可以顺序执行，也可以按照不同的条件有选择的执行（条件通常使用Step的退出状态决定），通过next元素或者decision元素来定义跳转规则；
为了提高多个Step的执行效率，框架提供了Step并行执行的能力（使用split进行声明，通常该情况下需要Step之间没有任何的依赖关系，否则容易引起业务上的错误）。Step包含了一个实际运行的批处理任务中的所有必需的信息，其实现可以是非常简单的业务实现，也可以是非常复杂的业务处理，Step的复杂程度通常是业务决定的。
每个Step由ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter组成，当然根据不同的业务需求，ItemProcessor可以做适当的精简。同时框架提供了大量的ItemReader、ItemWriter的实现，提供了对FlatFile、XML、Json、DataBase、Message等多种数据类型的支持。
框架还为Step提供了重启、事务、重启次数、并发数；以及提交间隔、异常跳过、重试、完成策略等能力。基于Step的灵活配置，可以完成常见的业务功能需求。其中三步走（Read、Processor、Writer）是批处理中的经典抽象。
作为面向批的处理，在Step层提供了多次读、处理，一次提交的能力。
在Chunk的操作中，可以通过属性commit-interval设置read多少条记录后进行一次提交。通过设置commit-interval的间隔值，减少提交频次，降低资源使用率。Step的每一次提交作为一个完整的事务存在。默认采用Spring提供的声明式事务管理模式，事务编排非常方便。如下是一个声明事务的示例：
框架对于事务的支持能力包括：
Chunk支持事务管理，通过commit-interval设置每次提交的记录数；支持对每个Tasklet设置细粒度的事务配置：隔离界别、传播行为、超时；支持rollback和norollback，通过skippable-exception-classes和no-rollback-exception-classes进行支撑；支持JMSQueue的事务级别配置；
另外，在框架资深的模型抽象方面，SpringBatch也做了极为精简的抽象。
仅仅使用六张业务表存储了所有的元数据信息（包括Job、Step的实例，上下文，执行器信息，为后续的监控、重启、重试、状态恢复等提供了可能）。
BATCH_JOB_INSTANCE：作业实例表，用于存放Job的实例信息BATCH_JOB_EXECUTION_PARAMS：作业参数表，用于存放每个Job执行时候的参数信息，该参数实际对应Job实例的。BATCH_JOB_EXECUTION：作业执行器表，用于存放当前作业的执行信息，比如创建时间，执行开始时间，执行结束时间，执行的那个Job实例，执行状态等。BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT：作业执行上下文表，用于存放作业执行器上下文的信息。BATCH_STEP_EXECUTION：作业步执行器表，用于存放每个Step执行器的信息，比如作业步开始执行时间，执行完成时间，执行状态，读写次数，跳过次数等信息。BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT：作业步执行上下文表，用于存放每个作业步上下文的信息。实现作业的健壮性与扩展性
批处理要求Job必须有较强的健壮性，通常Job是批量处理数据、无人值守的，这要求在Job执行期间能够应对各种发生的异常、错误，并对Job执行进行有效的跟踪。
一个健壮的Job通常需要具备如下的几个特性：
1.容错性
在Job执行期间非致命的异常，Job执行框架应能够进行有效的容错处理，而不是让整个Job执行失败；通常只有致命的、导致业务不正确的异常才可以终止Job的执行。
2.可追踪性
Job执行期间任何发生错误的地方都需要进行有效的记录，方便后期对错误点进行有效的处理。例如在Job执行期间任何被忽略处理的记录行需要被有效的记录下来，应用程序维护人员可以针对被忽略的记录后续做有效的处理。
3.可重启性
Job执行期间如果因为异常导致失败，应该能够在失败的点重新启动Job；而不是从头开始重新执行Job。
框架提供了支持上面所有能力的特性，包括Skip（跳过记录处理）、Retry（重试给定的操作）、Restart（从错误点开始重新启动失败的Job）：
Skip，在对数据处理期间，如果数据的某几条的格式不能满足要求，可以通过Skip跳过该行记录的处理，让Processor能够顺利的处理其余的记录行。Retry，将给定的操作进行多次重试，在某些情况下操作因为短暂的异常导致执行失败，如网络连接异常、并发处理异常等，可以通过重试的方式避免单次的失败，下次执行操作时候网络恢复正常，不再有并发的异常，这样通过重试的能力可以有效的避免这类短暂的异常。Restart，在Job执行失败后，可以通过重启功能来继续完成Job的执行。在重启时候，批处理框架允许在上次执行失败的点重新启动Job，而不是从头开始执行，这样可以大幅提高Job执行的效率。
对于扩展性，框架提供的扩展能力包括如下的四种模式:
MultithreadedStep多线程执行一个Step;ParallelStep通过多线程并行执行多个Step;RemoteChunking在远端节点上执行分布式Chunk操作;PartitioningStep对数据进行分区，并分开执行;
我们先来看第一种的实现MultithreadedStep：
批处理框架在Job执行时默认使用单个线程完成任务的执行，同时框架提供了线程池的支持（MultithreadedStep模式），可以在Step执行时候进行并行处理，这里的并行是指同一个Step使用线程池进行执行，同一个Step被并行的执行。使用tasklet的属性task-executor可以非常容易的将普通的Step变成多线程Step。
MultithreadedStep的实现示例：
需要注意的是SpringBatch框架提供的大部分的ItemReader、ItemWriter等操作都是线程不安全的。
可以通过扩展的方式显现线程安全的Step。
下面为大家展示一个扩展的实现：
需求：针对数据表的批量处理，实现线程安全的Step，并且支持重启能力，即在执行失败点可以记录批处理的状态。
对于示例中的数据库读取组件JdbcCursorItemReader，在设计数据库表时，在表中增加一个字段Flag，用于标识当前的记录是否已经读取并处理成功，如果处理成功则标识Flag=true，等下次重新读取的时候，对于已经成功读取且处理成功的记录直接跳过处理。
MultithreadedStep（多线程步）提供了多个线程执行一个Step的能力，但这种场景在实际的业务中使用的并不是非常多。
更多的业务场景是Job中不同的Step没有明确的先后顺序，可以在执行期并行的执行。
ParallelStep：提供单个节点横向扩展的能力
使用场景：StepA、StepB两个作业步由不同的线程执行，两者均执行完毕后，StepC才会被执行。
框架提供了并行Step的能力。可以通过Split元素来定义并行的作业流，并制定使用的线程池。
ParallelStep模式的执行效果如下：
每个作业步并行处理不同的记录，示例中三个作业步，处理同一张表中的不同数据。
并行Step提供了在一个节点上横向处理，但随着作业处理量的增加，有可能一台节点无法满足Job的处理，此时我们可以采用远程Step的方式将多个机器节点组合起来完成一个Job的处理。
RemoteChunking：远程Step技术本质上是将对Item读、写的处理逻辑进行分离；通常情况下读的逻辑放在一个节点进行操作，将写操作分发到另外的节点执行。
远程分块是一个把step进行技术分割的工作，不需要对处理数据的结构有明确了解。
任何输入源能够使用单进程读取并在动态分割后作为块发送给远程的工作进程。
远程进程实现了监听者模式，反馈请求、处理数据最终将处理结果异步返回。请求和返回之间的传输会被确保在发送者和单个消费者之间。
在Master节点，作业步负责读取数据，并将读取的数据通过远程技术发送到指定的远端节点上，进行处理，处理完毕后Master负责回收Remote端执行的情况。
在SpringBatch框架中通过两个核心的接口来完成远程Step的任务，分别是ChunkProvider与ChunkProcessor。
ChunkProvider：根据给定的ItemReader操作产生批量的Chunk操作；
ChunkProcessor：负责获取ChunkProvider产生的Chunk操作，执行具体的写逻辑；
SpringBatch中对远程Step没有默认的实现，但我们可以借助SI或者AMQP实现来实现远程通讯能力。
Step本地节点负责读取数据，并通过MessagingGateway将请求发送到远程Step上；远程Step提供了队列的监听器，当请求队列中有消息时候获取请求信息并交给ChunkHander负责处理。
接下来我们看下最后一种分区模式；PartitioningStep：分区模式需要对数据的结构有一定的了解，如主键的范围、待处理的文件的名字等。
这种模式的优点在于分区中每一个元素的处理器都能够像一个普通SpringBatch任务的单步一样运行，也不必去实现任何特殊的或是新的模式，来让他们能够更容易配置与测试。
通过分区可以实现以下的优点：
分区实现了更细粒度的扩展；基于分区可以实现高性能的数据切分；分区比远程通常具有更高的扩展性；分区后的处理逻辑，支持本地与远程两种模式；分区作业典型的可以分成两个处理阶段，数据分区、分区处理；
数据分区：根据特殊的规则（例如：根据文件名称，数据的唯一性标识，或者哈希算法）将数据进行合理的数据切片，为不同的切片生成数据执行上下文ExecutionContext、作业步执行器StepExecution。可以通过接口Partitioner生成自定义的分区逻辑，SpringBatch批处理框架默认实现了对多文件的实现org.springframework.batch.core.partition.support.MultiResourcePartitioner；也可以自行扩展接口Partitioner来实现自定义的分区逻辑。
分区处理：通过数据分区后，不同的数据已经被分配到不同的作业步执行器中，接下来需要交给分区处理器进行作业，分区处理器可以本地执行也可以远程执行被划分的作业。接口PartitionHandler定义了分区处理的逻辑，SpringBatch批处理框架默认实现了本地多线程的分区处理org.springframework.batch.core.partition.support.TaskExecutorPartitionHandler；也可以自行扩展接口PartitionHandler来实现自定义的分区处理逻辑。
SpringBatch框架提供了对文件分区的支持，实现类org.springframework.batch.core.partition.support.MultiResourcePartitioner提供了对文件分区的默认支持，根据文件名将不同的文件处理进行分区，提升处理的速度和效率，适合有大量小文件需要处理的场景。
示例展示了将不同文件分配到不同的作业步中，使用MultiResourcePartitioner进行分区，意味着每个文件会被分配到一个不同的分区中。如果有其它的分区规则，可以通过实现接口Partitioner来进行自定义的扩展。有兴趣的TX，可以自己实现基于数据库的分区能力哦。
总结一下，批处理框架在扩展性上提供了4中不同能力，每种都是各自的使用场景，我们可以根据实际的业务需要进行选择。
批处理框架的不足与增强
SpringBatch批处理框架虽然提供了4种不同的监控方式，但从目前的使用情况来看，都不是非常的友好。
通过DB直接查看，对于管理人员来讲，真的不忍直视；通过API实现自定义的查询，这是程序员的天堂，确实运维人员的地狱；提供了Web控制台，进行Job的监控和操作，目前提供的功能太，无法直接用于生产；提供JMX查询方式，对于非开发人员太不友好；
但在企业级应用中面对批量数据处理，仅仅提供批处理框架仅能满足批处理作业的快速开发、执行能力。
企业需要统一的批处理平台来处理复杂的企业批处理应用，批处理平台需要解决作业的统一调度、批处理作业的集中管理和管控、批处理作业的统一监控等能力。
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Dubbo、Redis、设计模式、Netty、zookeeper、Springcloud、分布式、微服务
高并发等架构技术
企业级批处理平台需要在SpringBatch批处理框架的基础上，集成调度框架，通过调度框架可以将任务按照企业的需求进行任务的定期执行；
丰富目前SpringBatchAdmin（SpringBatch的管理监控平台，目前能力比较薄弱）框架，提供对Job的统一管理功能，增强Job作业的监控、预警等能力；
通过与企业的组织机构、权限管理、认证系统进行合理的集成，增强平台对Job作业的权限控制、安全管理能力。
由于时间关系，今天的分享就到这里，很多内容未能展开讨论。欢迎大家在实际业务中使用SpringBatch框架。
最后的话
觉得还不错可以转发关注支持一波~私信架构资料获取一些我私人整理的Java进阶资料！
为什么某些人会一直比你优秀，是因为他本身就很优秀还一直在持续努力变得更优秀。而你是不是还在满足于现状且内心在窃喜?“对于程序员来说，如果哪一天开始他停止了学习，那么他的职业生涯便开始宣告消亡。”所以行动起来，学习起来！
