要使用Spring Batch处理千万级数据，可以按照以下步骤进行：
1. 配置数据库连接：在Spring Batch的配置文件中，配置数据库连接信息，包括数据库类型、URL、用户名和密码等。
2. 定义数据模型：根据数据的结构，定义Java类来表示数据模型，并使用注解或XML配置与数据库表的映射关系。
3. 定义读取器：使用Spring Batch提供的读取器来读取数据。可以使用JDBC读取器或自定义的读取器，将数据从数据库中读取出来。
4. 定义处理器：定义处理器来处理读取到的数据。可以进行一些数据清洗、转换或业务逻辑处理等操作。
5. 定义写入器：使用Spring Batch提供的写入器来将处理过的数据写入目标数据库或文件。可以使用JDBC写入器或自定义的写入器。
6. 定义步骤：将读取器、处理器和写入器按照一定的顺序组装成一个步骤。可以定义多个步骤来处理不同的数据。
7. 定义任务：将步骤组装成一个任务，并配置任务的执行策略、重试机制等。
8. 配置批处理作业：将任务配置为一个批处理作业，并配置作业的调度策略、并发度等。
9. 运行批处理作业：通过命令行或调用Spring Batch的API来启动批处理作业。Spring Batch会自动按照配置的步骤和任务执行批处理作业。
在处理千万级数据时，还需要考虑性能和资源的优化。可以通过以下方法进行优化：
- 数据分片：将数据分成多个片段，每个片段由一个独立的批处理作业处理，提高并发处理能力。
- 合理配置读取器和写入器的批量大小，减少数据库的IO开销。
- 使用分页查询：在读取数据时，采用分页查询的方式，每次读取一定数量的数据，减少内存的占用。
- 使用缓存：在处理数据时，可以使用缓存来提高数据访问速度。
- 配置合理的线程池大小：根据系统资源和处理能力，配置合理的线程池大小，提高并发处理能力。
通过以上的步骤和优化方法，可以有效地使用Spring Batch处理千万级数据。
