处理千万级数据的方法可以通过以下步骤实现：
分批读取数据：使用Spring Batch的chunk机制，将数据分批读取到内存中。可以通过配置ItemReader的pageSize参数来控制每批读取的数据量。
多线程处理数据：可以通过配置TaskExecutor来实现多线程处理数据。将每个批次的数据分发给多个线程进行处理，提高处理速度。
批量写入数据：使用Spring Batch的ItemWriter将处理完的数据批量写入到目标存储中（如数据库）。可以通过配置ItemWriter的batchSize参数来控制每批写入的数据量。
使用分区策略：如果数据量非常大，可以考虑使用Spring Batch的分区策略。将数据按照某个条件进行分区，并分别处理每个分区的数据，最后将结果合并。
数据库优化：对于大规模数据处理，需要注意数据库的优化。可以使用合适的索引、分区表等技术来提高查询和写入性能。
监控和调优：对于大规模数据处理，需要监控任务的执行情况，并根据实际情况进行调优。可以使用Spring Batch的JobExplorer和JobOperator等API来监控和管理任务。
总结起来，处理千万级数据可以借助Spring Batch的chunk机制、多线程处理、分区策略等技术，结合数据库优化和监控调优，来提高数据处理的性能和效率。