我正在使用Spring Batch 4.2.0和postgres (11.2)作为后台运行一项工作。这一切都被包裹在一个spring boot应用程序中。我有5个步骤，每个步骤都使用一个简单的分区策略，按id范围划分数据，并将数据读入每个分区（由不同的线程处理）。我的表中有大约18M行，每一步都会读取、修改一些字段，然后写回来。每一步读完18M行，再写回来。我面临的问题是，运行的查询把数据拉到每个线程中，按id范围扫描数据，比如。
select field_1, field_2, field_66 from table where id >= 1 and id < 10000.
在这种情况下，每个线程一次处理10_000行。当没有流量的时候，查询只需要不到一秒钟的时间就可以读完所有的10,000行。但是当作业运行时，大约有70个线程在读取所有这些数据。它逐渐变慢到差不多一分半钟，有什么想法可以从哪里开始排除这个问题？
我确实看到autovacuum几乎在整个作业期间都在后台运行。它绝对有足够的内存来保存所有的数据（大约6GB的最大堆）。Postgres有足够的shared_buffers 2GB，max_wal_size 2GB，但不确定这本身是否足够。我看到的另一件事是负载的 COMMIT 循环查询 pg_stat_activity. 通常与分区的数量一样多。所以，70个分区使用了70个连接，而不是70个分区使用了140个连接，其中70个连接在运行。COMMIT. 随着时间的推移，这些 COMMIT的速度也越来越慢。
你可能正在打 https:/github.comspring-projectsspring-batchissues3634。.
这个问题已经解决，并将成为计划在本周发布的4.2.3版本的一部分。