流式作業對應於dataflowjob介面，其定義如下：
/*** 資料流分布式作業介面.
* * @author zhangliang
* * @param 資料型別
*/public
inte***ce
dataflowjob
extends
elasticjob
流式作業，每次排程觸發的時候都會先調fetchdata獲取資料，如果獲取到了資料再排程processdata方法處理資料。dataflowjob在執行時有兩種方式，流式的和非流式的，通過屬性streamingprocess控制，如果是基於spring xml的配置方式則是streaming-process屬性，boolean型別。當作業配置為流式的時候，每次觸發作業後會排程一次fetchdata獲取資料，如果獲取到了資料會排程processdata方法處理資料，處理完後又繼續調fetchdata獲取資料，再調processdata處理，如此迴圈，就像流水一樣。直到fetchdata沒有獲取到資料或者發生了重新分片才會停止。**實現部分可參考資料流執行器 com.dangdang.ddframe.job.executor.type.dataflowjobexecutor。以下是dataflowjob的乙個簡單實現，該實現中每次排程觸發時都會連續排程processdata十次。
publicclass
mydataflowjob
implements
dataflowjob else
loop_counter
.set(current);
system
.out.println(thread
.currentthread()
+"------------current--------"
+ current);
if (current >
loop_times) else }
private
string
getdata(int
shardingitem)
@override
public
void
processdata(shardingcontext
shardingcontext,
list
data)
}
流式作業的配置使用配置，上面的流式作業對應的配置如下：
:dataflowid="mydataflowjob"
class="com.elim.learn.elastic.job.mydataflowjob"
registry-center-ref="regcenter"
cron="0 0/2 * * * ?"
sharding-total-count="2"
sharding-item-parameters="0=廣州,1=深圳"
failover="true"
overwrite="true"
streaming-process="true"
>
（本文由elim寫於2023年10月1日）
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