• Page Size와 Fetch Size 조절: DB에서 데이터를 읽어올 때 Page Size를 크게 잡으면 네트워크 I/O 횟수를 줄일 수 있습니다. 통상적으로 Chunk Size와 Page Size를 동일하게 맞추는 것이 성능 최적화의 기본입니다.
• 영속성 컨텍스트(EntityManager) 초기화 조절: JPA를 사용할 때 대용량 데이터가 영속성 컨텍스트에 계속 쌓이면 메모리 부족(OOM) 현상이 일어날 수 있습니다. JpaItemWriter는 기본적으로 Chunk 처리가 끝날 때마다 flush와 clear를 호출하여 메모리 누수를 방지합니다.
• Bulk Insert 적용: 단건 Insert가 아닌 JdbcBatchItemWriter를 사용해 일괄 Insert(Batch Update)를 실행하면 DB와의 네트워크 통신 비용이 비약적으로 줄어듭니다.

운영 환경에 배포하기 전에 배치가 정상적으로 작동하는지 검증하기 위한 완벽한 테스트 환경 구축이 필수적입니다.

• @SpringBatchTest: 이 어노테이션을 테스트 클래스에 부여하면, 스프링 프레임워크가 제공하는 배치 테스트 유틸리티(JobLauncherTestUtils, JobRepositoryTestUtils) 빈을 쉽게 주입받을 수 있습니다.
• JobLauncherTestUtils: 전체 Job을 실행(launchJob())하거나 특정 Step만 독립적으로 실행(launchStep())하여 테스트 격리성을 유지할 수 있습니다.
• 인메모리 DB 활용: 단위 테스트 시 실제 DB의 메타 데이터 테이블에 접근하는 오버헤드와 간섭을 막기 위해, 주로 H2와 같은 인메모리 데이터베이스를 연결하여 테스트를 수행합니다.