一个标准的批处理程序通常会从数据库，文件或者队列中读取大量的数据和记录，然后对获取的数据进行处理，然后将修改后的格式写回到数据库中。 通常 Spring Batch 在离线模式下进行工作，不需要用户干预就能自动进行基本的批处理迭代，进行类似事务方式的处理。批处理是大多数 IT 目的一个组成部分，而 Spring Batch 是唯一能够提供健壮的企业级扩展性的批处理开源框架。 业务场景 周期提交批处理任务 同时批处理进程：并非处理一个任务 分阶段的企业消息驱动处理 高并发批处理 失败后的手动或定时重启 按顺序处理任务依赖（使用工作流驱动的批处理插件） 部分处理：跳过记录（例如，回滚） 全批次事务：因为可能有小数据量的批处理或存在存储过程/脚本中 技术目标 批量的开发者使用 Spring 的编程模式：开发者能够更加专注于业务逻辑，让框架来解决基础的功能 在基础架构、批处理执行环境、批处理应用之间有明确的划分 以接口形式提供通用的核心服务，以便所有项目都能使用 提供简单的默认实现，以实现核心执行接口的“开箱即用” 通过在所有层中对 Spring 框架进行平衡配置，能够实现更加容易的配置，自定义和扩展服务。 所有存在的核心服务应该能够很容易的在不对系统架构层进行影响的情况进行替换或扩展。 提供一个简单的部署模块，使用 Maven 来进行编译的 JARs 架构，并与应用完全分离。   https://www.cwiki.us/display/SpringBatchZH/Usage+Scenarios

在开源项目及其相关社区把大部分注意力集中在基于 web 和 SOA 基于消息机制的框架中时，基于 Java 的批处理框架却无人问津，尽管在企业 T 环境中一直都有这种批处理的需求。但因为缺乏一个标准的、可重用的批处理框架导致在企业客户的IT系统中存在着很多一次编写，一次使用的版本，以及很多不同的内部解决方案。 SpringSource 和 Accenture（埃森哲）致力于通过合作来改善这种状况。埃森哲在实现批处理架构上有着丰富的产业实践经验，SpringSource 有深入的技术开发积累，背靠Spring框架提供的编程模型,意味着两者能够结合成为默契且强大的合作伙伴，创造出高质量的、市场认可的企业级 Java 解决方案，填补这一重要的行业空白。两家公司目前也正着力于开发基于 Spring 的批处理解决方案，为许多客户解决类似的问题。这同时提供了一些有用的额外的细节和以及真实环境的约束，有助于确保解决方案能够被客户用于解决实际的问题。基于这些原因,SpringSource  和 Accenture 一起合作开发了 Spring Batch。 埃森哲已经贡献了先前自己的批处理体系结构框架,这个框架基于数十年宝贵的经验并基于最新的软件平台（如COBOL/Mainframe, C++/Unix 及现在非常流行的Java平台）来构建 Spring Batch 项目，Spring Batch 未来将会由开源社区提交者来驱动项目的开发，增强，以及未来的路线图。 埃森哲咨询公司与 SpringSource 合作的目标是促进软件处理方法、框架和工具的标准化改进，并在创建批处理应用时能够持续影响企业用户。企业和政府机构希望为他们提供标准的、经验证过的解决方案，而他们的企业系统也将受益于 Spring Batch。 https://www.cwiki.us/display/SpringBatchZH/Background

在企业应用的关键环境中，通常有需要很多应用来来处理大量的应用。这商业操作包括了自动化，并且负责的处理程序来对大量数据进行高效的处理，通常这些程序不需要人工进行干预。这些事件包括有基于时间周期产生的操作（例如，月末统计计算，通知或者消息通知，或者定期处理那些业务逻辑非常复杂，并且数据量非常大的操作（例如，保险的保额确定或者保险费率的调整），也有可能是从内部或者外部抓取到的数据的格式化，通常这些数据需要进行格式化，校验，并且通过事务来整合到自己的数据库中。批处理通常被用来针对企业每天产生超过亿万级别的数据量。 Spring Batch是一个轻量级的综合性批处理框架，可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务。Spring Batch 是基于生产率来进行构建的，并且基于 POJO 进行开发，用户也很容易上手使用，让开发者很容易的访问和使用企业级服务。Spring Batch 不是一个自动运行框架。在市面已经有了很多企业级和开源的自动运行框架，例如 Quartz，Tivoli， Control-M 等。Spring Batch 被设计与计划任务和调度程序一同协作完成任务，而没有被设计用来取代任务调度和计划任务。 Spring Batch 提供了可重用的功能，这些功能被用来对大量数据和记录进行处理，包括有日志/跟踪（logging/tracing），事务管理（transaction management），任务处理状态（job processing statistics），任务重启（job restart），任务跳过（job skip）和资源管理（resource management）。 此外还提供了许多高级服务和特性, 使之能够通过优化（optimization ） 和分片技术（partitioning techniques）来高效地执行超大型数据集的批处理任务。 Spring Batch 是一个具有高可扩展性的框架。不管简单还是复杂，还是大批量的处理任务，都可以使用 Spring Batch 框架来实现。   https://www.cwiki.us/display/SpringBatchZH/Spring+Batch+Introduction