[table-now] Spring Batch 개념과 정산 자동화 구조 정리

🔍 Spring Batch란?

배치 처리(batch processing)를 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주는 Spring 기반의 오픈 소스 프레임워크입니다.
일반적으로 배치 작업은 대량의 데이터를 처리하거나, 주기적이고 반복적인 작업을 자동화하는 데 사용됩니다.
활용 예:

• 로깅 및 추적
• 트랜잭션 관리
• 정기적인 대량 데이터 처리

 

Spring Batch와 Scheduler

항목	Spring Batch	Scheduler
역할	- 대량의 데이터 처리 - 로그 처리 등의 무거운 작업을 처리하는 배치 프레임워크 → 무엇을 처리할 지	특정 시점/주기로 작업을 스케줄링해서 실행하는 기능 → 언제 실행할 지
주요 기능	Reader, Processor, Writer 구조로 복잡한 데이터 처리 흐름 구성	주기적으로 특정 메서드를 실행하게 함 (`@Scheduled`)
상태 저장	Job 실행 이력, 실패/재시작 상태 저장 가능 (DB 기반)	상태 저장 기능 없음 기본적으로 단순 실행
트랜잭션 관리	트랜잭션, 커밋/롤백, 체크포인트 등 내장 지원	트랜잭션 직접 구현해야 함
실행 방식	스케줄러로 실행됨 (예: @Scheduled, Quartz 등)	주기적으로 지정한 메서드 실행
확장성	분산 처리, 병렬 처리, 예외 리커버리 등 확장성 높음	단순 반복 작업에 적합

Spring Batch는 '무엇'을 처리하고, Scheduler는 '언제' 처리할지 결정합니다.

 

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🧱 Spring Batch의 구성요소

Spring Batch는 대규모 데이터 처리 흐름을 잘게 나눠 체계적으로 구성할 수 있도록 여러 핵심 구성요소를 제공합니다.
가장 기본이 되는 구성은 Job → Step → (Reader → Processor → Writer) 구조입니다.

구성요소	설명
Job	- 배치 작업 전체 단위 - 하나의 Job은 여러 개의 Step으로 구성됨 - 실행될 때마다 `JobInstance`, `JobExecution`이 생성되어 실행 이력 관리가 가능
Step	- Job 안에 포함되는 단위 작업 - 각각의 Step은 독립적인 처리 흐름을 가짐 (Reader → Processor → Writer) - 트랜잭션 단위로 실행되며, 실패/재시도, 스킵 등의 설정 가능
ItemReader	- 데이터를 읽어오는 역할 - DB, CSV, XML, API 등 다양한 소스로부터 데이터를 가져옴
ItemProcessor	- 읽어온 데이터를 가공/필터링/검증하는 역할 - Null을 리턴하면 Writer로 전달되지 않음
ItemWriter	- 처리된 데이터를 목적지에 저장하는 역할 - DB, 파일, 외부 API 등 다양한 출력 가능
JobRepository	- Job, Step 실행 정보(상태, 시작/종료 시간 등)를 DB에 기록 - Spring Batch가 실행 이력과 상태를 관리하는 핵심 구성요소
JobLauncher	- Job을 실행시키는 역할 - 코드에서 수동 실행하거나, 스케줄러(`@Scheduled`)에서 호출

 

Spring Batch에서 데이터 처리 방식

처리 방식	설명
Tasklet 기반	한 번에 전체 로직을 수행 (단순하거나 고정된 작업에 적합) `StepBuilder.tasklet(...)` 단일 Tesk 기반으로 동작
Chunk 기반	데이터를 일정 단위(chunk)로 나누어 `read -> process -> write` 반복 수행 `StepBuilder.chunk(...)` Step이 Chunk 기반으로 동작

 

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📝 table-now 프로젝트에서의 Spring Batch

결제 완료된 데이터를 기반으로 정산 데이터를 생성하고,

일정 시간 이후 정산 상태를 완료로 변경하는 2단계 정산 처리 시스템이 구현되었습니다.

 

Spring Batch의 Chunk 기반 처리 방식으로, Reader → Processor → Writer로 구성되었습니다.

 

`SettlementRegisterJobConfig`

결제된 결제(Payment) 중 아직 정산(Settlement)이 생성되지 않은 건을 찾아 정산 테이블에 등록

• Reader
  • 결제 완료(payment.status가 `DONE`)이고, settlement 테이블에 아직 해당 payment에 대한 정산 레코드가 없는 경우
  • 등록되지 않은 payment에 대해 settlement를 새로 생성
• Processor
  • `Payment` -> `Settlement`
• Writer
  • 등록된 Settlement를 DB에 저장

 

`SettlementCompleteJobConfig`

상태가 READY인 정산 건을 DONE 상태로 변경

• Reader
  • 상태가 `READY`인 settlement만 조회
• Processor
  • Settlement 객체의 상태를 `DONE`으로 변경
• Writer
  • DB에 저장된 settlement의 상태 변경 (status = `DONE`, updated_at = NOW())

 

`SettlementScheduler`

위 두 Job을 스케줄링하여 주기적으로 실행 (`@Scheduled`)

• 정산 등록: 1시간 마다
• 정산 완료: 매일 자정

 

동시 Job 실행 방지를 위해 Redisson으로 분산 락 처리 포함

• 정산 등록과 완료 Job이 동시에 실행되면 데이터 충돌이 발생할 수 있어 Redisson 기반 분산 락을 적용하여 순차 실행을 보장

 

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🧠 마무리

• Spring Batch는 대량 데이터를 안정적으로 처리하는 데 적합한 프레임워크
• Scheduler는 작업 실행 시점을 제어하고, Spring Batch는 실제 작업의 흐름을 담당
• Reader → Processor → Writer 구조는 Chunk 방식의 구조
  • 트랜잭션 단위로 처리되므로 대규모 처리 시에도 안정성을 유지
• 프로젝트에서는 Job 간 충돌 방지를 위한 분산 락(Redis 기반 Redisson) 적용하는 방식으로 구현됨