Spring Batch란?
서비스를 운영하다 보면, 한 번에 대량의 데이터를 안정적으로 처리해야 하는 순간이 자주 찾아옵니다. 예를 들어 매일 새벽에 수백만 건의 주문 데이터를 집계해 정산 리포트를 만들거나, 외부에서 제공한 대량 파일을 검증 후 DB에 적재하는 경우죠. 이런 작업들은 단순한 웹 요청-응답 패턴으로는 처리 하기 힘듭니다. 처리 중간에 실패할 수도 있고, 수십만 건을 한 번에 트랜잭션으로 다루기엔 부담이 크며, 중간에 멈췄을 때 어디서부터 다시 시작할지도 관리해야 하기 때문이죠.
Spring Batch의 등장
이런 요구를 해결하기 위해 만들어진 프레임워크가 바로 Spring Batch입니다.
Spring Batch는 대규모 데이터를 읽고 → 가공하고 → 저장하는 과정을 표준화한 프레임워크예요. 단순히 데이터를 처리하는 것뿐만 아니라, 실패 시 재시작, 처리 이력 관리, 병렬 처리, 최적화 기법까지 갖추고 있어 엔터프라이즈 환경에서 매일 수십억 건의 데이터를 안정적으로 처리할 수 있어요.
- 대랑 데이터 처리: DB, 파일, 메시지 큐 등에서 대규모 데이터를 읽어 가공하고 저장
- 실패 후 재시작: 중단된 지점부터 다시 이어서 실행
- 처리 이력 관리: 언제, 어떤 데이터가 처리됐는지 추적
- 에러/스킵 처리: 잘못된 데이터만 건너뛰고 나머지는 계속 진행
- 성능 최적화와 병렬 처리: 파티녀싱, 멀티스레드로 초대량 데이터도 빠르게 처리
이런 기능을 프레임워크 차원에서 제공하기 때문에, 매일 수억~수십억 건의 데이터를 다루는 시스템에서도 신뢰성 있게 운영할 수 있습니다.
⚠️ 스케줄러와는 다릅니다
- 스케줄러(Spring Scheduler, Quartz, Cron 등)는 "언제 실행할지"를 결정합니다.
예: 매일 자정에 Job 실행 - Spring Batch는 "어떻게 대량 데이터를 안정적으로 처리할지"를 담당합니다.
예: CSV 100만 건을 1,000건 단위로 나눠서 읽고, 가공한 뒤, DB에 저장
즉, 둘은 대체 관계가 아니라 보완 관계입니다. 운영 환경에서는 보통 스케줄러가 Job을 호출하고, Spring Batch가 데이터를 안전하게 처리하는 구조로 사용합니다.
사용 패턴
일반적으로 배치 프로그램은 다음과 같은 반복 패턴을 따릅니다.
- 데이터 읽기: DB, 파일, 메시지 큐 등에서 대량의 데이터를 읽고,
- 데이터 가공: 데이터를 비즈니스 규칙에 맞게 가공한 뒤,
- 데이터 저장: 다시 DB나 파일에 저장.
Spring Batch는 이 단순한 패턴 위에, 로깅, 트랜잭션 관리, 재시작/스킵 처리, 병렬 처리 같은 기능을 프레임워크 차원에서 제공해, 개발자가 직접 인프라를 구현하지 않아도 되게 해줍니다.
사용 사례
이 기본 패턴은 다양한 비즈니스 환경에 적용됩니다.
- 금융권: 월말 결산, 보험료 계산, 청구서 발송
- 이커머스: 대량 주문 데이터 적재 및 재고 업데이트
- 공공기관: 대규모 민원 테이터 처리 및 보고소 생성
- 로그 수집 후 통계 집계 등
즉, 대량 데이터 + 반복적인 처리 + 높은 신뢰성이 필요한 곳이라면 어디든 Spring Batch의 적용 대상이 됩니다.
📌 정리
Spring Batch는 단순한 라이브러리가 아니라, 대규모 데이터 처리를 안정적이고 표준화된 방식으로 운영할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 스케줄러가 언제 실행할지를 관리한다면, Spring Batch는 어떻게 안정적으로 처리할지를 책임집니다.
👉 다음 글에서는 Spring Batch의 Architecture를 살펴보며, 개발자가 어떤 부분을 직접 작성하고, 프레임워크가 어떤 부분을 대신 처리하는지 구체적으로 알아보겠습니다.