스프링 배치란?

들어가며

현대의  애플리케이션에서는 하루에도 수많은 데이터가 생성되고 이를 효율적으로 처리하고 분석하는 배치 작업이 필수적입니다. 단순히 데이터를 읽고 쓰는 것뿐만 아니라, 대용량 데이터를 안정적으로 처리하고, 트랜잭션 관리와 오류 복구까지 고려해야 하는 경우가 많습니다.

이런 복잡한 배치 작업을 체계적으로 관리할 수 있도록 도와주는 Spring Batch는 자바 기반의 배치 처리 프레임워크로, 엔터프라이즈 환경에서 높은 안정성과 확장성을 제공하며 널리 사용되고 있습니다.


이번 글에서는 Spring Batch가 무엇인지, 어떤 핵심 개념을 포함하고 있는지, 장단점과 함께 자세히 살펴보겠습니다.

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1. 스프링 배치(Spring Batch)란?

스프링 배치(Spring Batch)는 대규모 데이터 처리 및 배치 작업을 안전하고 효율적으로 수행하도록 설계된 프레임워크입니다.

자바 애플리케이션에서 반복적이고 일괄적인 데이터 처리 작업을 수행할 때 단순히 데이터를 읽고 쓰는 것만으로는 안정적인 처리를 보장하기 어렵습니다. Spring Batch는 이러한 문제를 해결하기 위해 트랜잭션 관리, 오류 처리, 상태 관리, 재시도, 스케줄링 등 다양한 기능을 제공하여 엔터프라이즈 환경에서 안정적인 배치 처리를 가능하게 합니다.

배치 작업이란 대개 수십만~수억 건의 데이터를 처리해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 환경에서 단순히 데이터를 반복적으로 처리하면 오류 발생 시 전체 작업이 실패하거나 데이터가 손실될 수 있습니다.
스프링 배치는 Job과 Step 단위로 배치 작업을 모듈화하여 실패 시 특정 Step만 롤백하거나 재시도하도록 구성할 수 있습니다.
이를 통해 데이터 일관성과 작업 안정성을 확보할 수 있습니다.

Spring Batch는 대규모 데이터 처리 및 배치 작업을 안전하고 효율적으로 수행하기 위해 설계된 프레임워크입니다. 단순히 데이터를 읽고 쓰는 기능뿐만 아니라, 트랜잭션 관리, 작업 단위 분리, 오류 처리, 재시도, 상태 관리 등 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 거의 모든 기능을 제공합니다.

 

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2. 스프링 배치의 주요 역할

 

Spring Batch를 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 개념을 먼저 알아두는 것이 중요합니다.

1. Job

스프링 배치에서 Job은 하나의 배치 작업 전체를 의미하는 최상위 단위입니다.
하나의 Job은 여러 개의 Step으로 구성될 수 있으며, 전체 배치의 흐름과 상태를 관리하는 역할을 담당합니다.
예를 들어, 매일 생성되는 대용량 로그 파일을 데이터베이스에 적재하는 작업이 있다면, 이 전체 과정이 하나의 Job이 됩니다. Job은 실행 여부, 성공/실패 상태, 실행 이력 등을 관리할 수 있어, 배치 작업을 체계적으로 운영하고 재실행할 수 있는 기반을 제공합니다.

 

2. Step — Job을 구성하는 실행 단위

Step은 Job 안에서 실제 작업을 수행하는 실행 단위입니다.
Step은 일반적으로 **데이터 읽기(Read) → 처리(Process) → 쓰기(Write)**의 흐름을 따르며, 이를 통해 데이터를 안전하게 처리합니다.
각 Step은 독립적으로 트랜잭션을 관리할 수 있기 때문에, 특정 Step에서 오류가 발생해도 Job 전체를 실패시키지 않고 해당 Step만 재시도하거나 건너뛸 수 있습니다.

예를 들어, 사용자 데이터 파일을 처리하는 Job 안에서 Step 1은 파일 읽기, Step 2는 데이터 변환, Step 3은 데이터베이스 저장과 같이 구성할 수 있습니다. 이를 통해 배치 작업을 모듈화하고 유지보수성을 높이는 구조를 갖출 수 있습니다.

 

3. ItemReader / ItemProcessor / ItemWriter — 데이터 처리 흐름 분리

스프링 배치에서는 Step 내에서 데이터를 처리할 때 ItemReader, ItemProcessor, ItemWriter를 활용하여 작업을 세 단계로 분리합니다.

• ItemReader: 데이터 소스로부터 데이터를 읽어오는 역할을 합니다.
  예를 들어, CSV 파일, 데이터베이스, 메시지 큐 등 다양한 소스에서 데이터를 읽어올 수 있습니다.
• ItemProcessor: 읽어온 데이터를 가공, 변환, 검증하는 단계입니다.
  예를 들어, 데이터 타입 변환, 값 검증, 필터링, 비즈니스 규칙 적용 등이 가능합니다.
• ItemWriter: 처리된 데이터를 원하는 대상에 기록하는 단계입니다.
  예를 들어, 데이터베이스에 저장하거나 파일, 메시지 큐 등 외부 시스템으로 전송할 수 있습니다.

이러한 구조를 통해 데이터 읽기, 처리, 쓰기 책임을 명확히 분리할 수 있으며, 코드 재사용성과 테스트 용이성을 높일 수 있습니다.이 구조를 통해 Spring Batch는 처리 흐름을 명확히 분리하고, 재사용성과 유지보수성을 높입니다.

 

4.  JobRepository — 배치 실행 상태와 메타데이터 저장소

JobRepository는 Job과 Step의 실행 상태, 실패 정보, 재시도 횟수 등의 메타데이터를 저장하는 중앙 저장소 역할을 합니다.

Job이 실행될 때 JobRepository에 현재 상태를 기록하고, 이후 Job 재실행이나 실패 복구 시 이 정보를 참조합니다.
예를 들어, 하루 동안 처리하던 데이터가 중간에 시스템 장애로 중단되었다면, JobRepository에 저장된 상태를 기반으로 
중단된 Step부터 재실행 할 수 있습니다.
이 덕분에 스프링 배치는 신뢰성과 안정성을 갖춘 배치 실행 관리 를 제공하게 됩니다.

 

5. JobLauncher — Job 실행을 담당하는 컨트롤러

JobLauncher는 Job을 실제로 실행하는 역할을 하는 컴포넌트입니다.
개발자는 JobLauncher를 통해 Job을 시작하고, 필요한 파라미터를 전달할 수 있습니다.
예를 들어, Spring Scheduler를 사용하여 매일 자정에 특정 Job을 실행하거나, REST API를 통해 외부 요청에 따라 Job을 실행할 수 있습니다.

JobLauncher는 단순히 Job을 호출하는 역할을 넘어 Job 실행 시점, 실행 파라미터, JobRepository와 연계한 상태 관리
까지 포함합니다.
즉 JobLauncher를 통해 Job 실행과 관리가 체계적으로 이루어지며, 스프링 배치의 유연한 배치 운영이 가능해집니다.

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정리하면 스프링 배치의 핵심 구조는 다음과 같이 연결됩니다.

Job → Step → (ItemReader → ItemProcessor → ItemWriter)
이 전체 과정의 상태와 이력은 JobRepository에 저장되고, Job의 실행은 JobLauncher를 통해 제어됩니다.

이 구조 덕분에 스프링 배치는 대규모 데이터 처리, 오류 복구, 트랜잭션 관리, 재실행 등 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 모든 기능을 안정적으로 지원할 수 있습니다.

 

2. 스프링 배치의 장단점

 

장점

1. 대규모 데이터 처리 최적화
   스프링 배치는 대량의 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있습니다.
   ItemReader, ItemProcessor, ItemWriter 구조를 통해 데이터 읽기, 처리, 쓰기를 분리하고, Chunk 기반 처리 방식을 활용해 메모리 사용을 효율적으로 관리합니다. 이를 통해 수백만 건 이상의 데이터를 처리하더라도 시스템 안정성을 유지할 수 있습니다.
   
   
2. 트랜잭션 관리와 오류 복구 지원
   각 Step은 독립적인 트랜잭션 단위로 관리되며, 오류 발생 시 재시도, 건너뛰기(skip), 재실행(restart) 기능을 제공합니다.
   예를 들어, Step 중간에 네트워크 장애나 데이터베이스 오류가 발생해도 Job 전체를 처음부터 다시 실행하지 않고, 중단된 지점부터 재실행할 수 있습니다. 이를 통해 운영 환경에서 발생할 수 있는 오류에 대한 내성이 높습니다.
   
   
3. 유연한 설계와 확장성
   스프링 배치는 Job, Step, Tasklet, Chunk 기반 처리, 병렬 처리, Partitioning 등 다양한 실행 전략을 지원합니다.
   덕분에 배치 흐름을 자유롭게 구성할 수 있으며, 필요에 따라 Parallel Processing이나 Scheduling 기능과 결합해 성능을 극대화할 수 있습니다.
   
   
4. 상태 및 메타데이터 관리
   JobRepository를 통해 각 Job과 Step의 실행 상태, 실패 정보, 재시도 횟수 등 메타데이터를 저장합니다.
   이를 활용하면 배치 작업의 상태를 쉽게 추적하고, 장애 복구 및 배치 모니터링을 체계적으로 수행할 수 있습니다.

단점

1. 메모리 및 성능 부담
   스프링 배치는 Chunk 기반 처리와 Step 단위 트랜잭션 관리, JobRepository 상태 저장 등을 제공하지만, 그만큼 메모리와 CPU 자원을 소모합니다.
   대용량 데이터를 처리할 때는 GC(Garbage Collection) 발생이 잦아지거나 메모리 사용률이 높아져 성능 최적화가 필요할 수 있습니다.
2. 동시성 처리 제약
   병렬 처리나 Partitioning을 적용할 경우 여러 Step에서 동일 데이터 소스를 동시에 접근하면 트랜잭션 충돌, Deadlock 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
   이를 방지하기 위해 세밀한 동시성 설계와 트랜잭션 관리가 필요합니다.
   
   
3. 실시간 처리 환경 부적합
   스프링 배치는 주기적 배치 처리에 최적화되어 있어, 낮은 지연 시간(Latency)이 요구되는 실시간 처리 환경에는 적합하지 않습니다.
   실시간 이벤트 처리나 메시지 기반 트랜잭션 처리에는 별도의 비동기 처리 기술과 결합해야 합니다

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마치며

Spring Batch는 단순한 반복 작업 수행을 넘어, 대용량 데이터를 안정적으로 처리하고 관리하기 위한 엔터프라이즈용 배치 프레임워크입니다. Job과 Step 단위의 모듈화, ItemReader/Processor/Writer의 명확한 처리 흐름, 트랜잭션과 오류 처리 기능을 통해 복잡한 배치 작업도 안정적으로 수행할 수 있습니다.

물론 초기 학습과 설정이 다소 어렵고 실시간 처리에는 한계가 있지만, 대규모 데이터 ETL, 정기 보고서 생성, 데이터 마이그레이션 등 대부분의 배치 작업에서는 Spring Batch가 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다.

앞으로 대용량 데이터 처리나 배치 업무를 설계하실 때 Spring Batch의 핵심 개념과 장점을 이해하고 활용한다면, 안정적이고 효율적인 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.