Spring Batch ‐ Scheduler vs Batch

Spring Batch - Scheduler vs Batch

1. Scheduler

• 간편함 : @Scheduled 어노테이션 하나로 빠르게 구현 가능하다.
• 단순 처리 : 주로 소량의 데이터를 주기적으로 처리할 때 적합하다.
  • 단순 반복 Loop로 대량의 데이터를 처리하게 된다면 다음과 같은 이슈를 맞닥뜨릴 수 있다.
    • 메모리 부족(OOM) : 대량의 데이터를 한 번에 List로 불러올 경우 서버 메모리가 초과할 수 있다.
    • 복구 불가능 : 중간에서 에러 발생 시, DB에서 직접 대조해야 하는 번거로움이 발생한다.
    • 관리 포인트 부재 : 현재 몇 건이 성공했는지, 실행 시간이 얼마나 걸렸는지 확인하려면 로그를 일일이 다 뒤져야 한다.

2. Batch

• 대용량 특화 : 데이터를 일정한 크기(Chunk)로 잘라서 처리하므로 메모리 사용량이 일정하고 안정적이다.
• 견고함 : 실패 시 메타 데이터를 참조하여, 실패한 지점부터 정확히 재시작이 가능하다.
• 모니터링 & 통계 : 프레임워크가 실행 이력을 전용 DB 테이블에 자동으로 기록한다.