好的，我们开始。 大家好，今天我们来深入探讨Spring Batch中批处理作业重复执行的问题，以及如何利用SkipPolicy和RetryTemplate来构建更健壮、更可靠的批处理流程。我们将重点关注SkipPolicy的容错机制以及RetryTemplate的指数退避策略，并通过代码示例来演示它们在实际应用中的作用。 一、批处理作业重复执行的场景与风险 批处理作业的重复执行，在很多情况下是不可避免的。例如： 系统故障： 数据库宕机、网络中断、服务器重启等导致作业中断。 人为干预： 运维人员误操作、作业调度系统出错等导致作业重新启动。 数据问题： 数据源出现异常数据，导致作业执行失败后需要重新尝试。 程序Bug： 代码存在缺陷，导致作业在特定情况下失败。 重复执行的风险在于： 数据不一致： 如果作业不是幂等的，重复执行可能会导致数据重复写入、覆盖或错误更新。 资源浪费： 重复执行会消耗额外的计算资源、数据库资源等。 性能下降： 重复执行可能会导致系统负载增加，影响其他服务的性能。 因此，我们需要采取措施来避免不必要的重复执行，并在必须重复执行时，确保数据的正确性和一致性。 二、Sp …
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