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背景与应用场景 在 Salesforce 平台上，每一笔交易（Transaction）都受到严格的资源限制，即 Governor Limits (管控限制) 。这些限制包括 SOQL 查询数量、DML 操作行数、CPU 执行时间等。当我们需要处理数万、数百万甚至更多的记录时，同步的 Apex 代码（如 Trigger 或 Visualforce Controller）会轻易地触及这些限制，导致操作失败。为了解决这一挑战，Salesforce 提供了 Asynchronous Apex (异步 Apex) 框架，而 Batch Apex (批处理 Apex) 则是其中最核心、最常用的功能之一。 Batch Apex 专为处理大量数据而设计，它将一个庞大的作业分割成多个小的、可管理的批次（Chunks）来执行。每个批次都在其自己的独立事务中运行，拥有自己的一套 Governor Limits。这使得我们能够可靠、高效地处理海量数据，而无需担心超出平台限制。 典型的应用场景包括： 数据清洗与标准化： 对组织中所有的客户（Account）或联系人（Contact）记录进行格式化更新，例如统一电话号码格式、填充缺失的区域代码等。 数据归档与删除： 定期将多年前的、不活跃的业务记录（如 Case 或 Task）迁移到外部系统或一个大的自定义对象中，然后从主对象中删除，以提升系统性能。 复杂的业务计算： 为每个客户计算年度总销售额，这可能需要查询该客户下所有的订单（Order）和订单项（OrderItem），对于拥有大量订单的客户，同步处理是不可行的。 大规模数据集成： 从外部系统同步大量数据到 Salesforce，或将 Salesforce 的数据批量推送到外部数据仓库。 简而言之，任何需要对大量记录执行 DML 操作或复杂计算的场景，都是 Batch Apex 的用武之地。 原理说明 要实现一个 Batch Apex 类，你需要实现 Salesforce 提供的 Database.Batchable<sObject> 接口。这个接口包含了三个必须实现的方法，它们共同定义了一个完整的批处理作业生命周期。 一个 Batch Apex 作业的执行流程可以分解为以下三个阶段： 1. start...

背景与应用场景 在 Salesforce 平台中，处理大量数据始终是一个核心且复杂的挑战。平台强大的多租户架构（Multi-tenant Architecture）确保了资源公平分配和系统稳定性，但这也意味着开发者必须遵守严格的 Governor Limits （平台限制，或称“管理限制”）。这些限制包括但不限于 SOQL 查询条数、DML 操作条数、CPU 执行时间等，旨在防止任何单个操作或租户消耗过多资源。 当我们需要对成千上万，甚至数百万条记录执行批量数据处理逻辑时，例如批量更新字段、执行复杂计算、数据清洗或数据集成，单次同步（Synchronous）的 Apex 事务往往会因为触及这些 Governor Limits 而失败。传统的 Apex Triggers 或 Controller 通常在单个事务中运行，其处理能力受到严格约束。 在这种背景下， Batch Apex （批处理 Apex）应运而生，成为 Salesforce 解决大规模数据处理问题的关键技术。Batch Apex 是一种异步（Asynchronous）Apex 类型，它允许开发者将一个庞大的数据集合分解成更小的、可管理的批次（Batches），然后由 Salesforce 平台独立处理每个批次。每个批次都在自己的事务中运行，拥有独立的 Governor Limits，从而有效规避了单次事务的限制，实现了对海量数据的可靠处理。 Batch Apex 的典型应用场景包括： 数据清洗 (Data Cleansing) ：修正组织中不准确、不一致或过时的数据，例如标准化地址、更新旧的记录状态或删除重复数据。 数据迁移与整合 (Data Migration & Integration) ：在新的自定义字段或对象上线后，需要将现有数据迁移或填充到这些新结构中；或者处理来自外部系统的大量数据导入。 批量计算与更新 (Mass Calculations & Updates) ：根据复杂的业务逻辑，批量更新成千上万条记录的字段，例如重新计算销售预测、更新账户的评分或基于相关记录汇总数据。 定期维护任务 (Scheduled Maintenance) ：通过与 Schedulable Apex 结合，定期执行数据归档、报告数据准备或系统健...