xxl-job的多节点分片执行任务 (原创)

一般情况下，我们希望我们编写的job在一个机器节点上执行即可。

可如果是集群环境，我们job被部署到了集群多个节点，xxl-job需要做到只要有一个节点去执行job即可 (不需要重复执行)，这时候需要依赖xxl的任务路由策略进行分配节点。

xxl-job提供的路由策略有：第一个、最后一个、轮询、随机、一致性hash、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移、分片广播

对个简单的单节点任务，我们可以选择轮询、随机 或故障转移等都可以。

然而对于一个执行时间很长，任务量巨大的任务。例如批量处理3万条数据库数据，而每条数据需要做大量的运算，如果我们只依赖一个节点去处理就不太理想了。 此时我们需要考虑将这个任务进行拆分(分片)，例如将第1~10000的数据分给第一个job节点处理，将第10001~20000的数据分给第二个job节点处理，将第20001~30000的数据分给第三个job节点处理，这样可以充分发挥xxl-job多节点同时运算的能力。 

实际中操作中，我们需要在xxl-admin控制台创建一个任务，运行模式可以选择默认的bean， 路由策略：选择分片广播 （重要）

bean的任务代码中可以通过以下代码获取到分片参数 ：

    // 分片参数
        int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
        int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

示例代码：

/**
     * 2、分片广播任务
     */
    @XxlJob("shardingJobHandler")
    public void shardingJobHandler() throws Exception {

        // 分片参数
        int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
        int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

        XxlJobHelper.log("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal);

        // 业务逻辑
        for (int i = 0; i < shardTotal; i++) {
            if (i == shardIndex) {
               
                System.out.println("第："+i+"片,命中开始处理");
            } else {
              
                System.out.println("第："+i+"片，忽略");
            }
        }

    }

最后我们需要将调度器程序，发布到多个机器中启动 。

xxl-admin自动根据调度器程序appName （相同的appName 视为一类调度程序），生成多个job实例执行，而每个job实例分配到的shareInex (分片索引 )各不相同。