一、需求

1. 场景

有⼀个任务需要处理100W条数据，每条数据的业务逻辑处理
要0.1s

2. 分析

对于普通任务来说，只有⼀个线程来处理 可能需要10万秒才能处理完，业务则严重受影响

3. 案例

双⼗⼀⼤促，给1000万⽤户发营销短信

二、什么是分⽚任务

2.1. 分⽚路由策略

执⾏器集群部署，如果任务的路由策略选择【分⽚⼴播】，⼀次任务调度将会【⼴播触发】对应集群中所有执⾏器执⾏⼀次任务，同时系统⾃动传递分⽚参数，执⾏器可根据分⽚参数开发分⽚任务。

2.2. 海量数据处理

需要处理的海量数据，以执⾏器为划分，每个执⾏器分配⼀定的任务数，并⾏执⾏。

2.3. 分片数量

XXL-Job⽀持动态扩容执⾏器集群，从⽽动态增加分⽚数量，到达更快处理任务。

2.4. 分片值颁发

分⽚的值是调度中⼼分配的

2.5. 案例

// 当前分⽚数，从0开始，即执⾏器的序号
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
//总分⽚数，执⾏器集群总机器数量
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

三、解决思路

3.1. 数据拆分

如果将100W数据均匀分给集群⾥的10台机器同时处理，每台机器耗时，1万秒即可，耗时会⼤⼤缩短，也能充分利⽤集群资源

3.2. 分片数量

在xxl-job⾥，可以配置执⾏器集群有10个机器，那么分⽚总
数是10，分⽚序号0~9 分别对应那10台机器。

3.3. 分⽚⽅式

id % 分⽚总数 余数是0 的，在第1个执⾏器上执⾏
id % 分⽚总数 余数是1 的，在第2个执⾏器上执⾏
id % 分⽚总数 余数是2 的，在第3个执⾏器上执⾏
...
id % 分⽚总数 余数是9 的，在第10个执⾏器上执⾏

3.4. 路由策略

选择为【分⽚⼴播】

3.5. 程序实战

• 基础案例

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

        logger.info("shardingJobHandler execute......");

        // 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) {
                XxlJobHelper.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i);
            } else {
                XxlJobHelper.log("第 {} 片, 忽略", i);
            }
        }
        XxlJobHelper.handleSuccess(" shardingJobHandler complete");
    }

• 根据id进⾏分⽚取模（部署3个执⾏器）

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

        logger.info("shardingJobHandler execute......");

        // 当前分⽚数，从0开始，即执⾏器的序号
        int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();

        //总分⽚数，执⾏器集群总机器数量
        int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

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

        List<Integer> allUserIds = getAllUserIds();

        allUserIds.forEach(obj -> {
            if (obj % shardTotal == shardIndex) {
                logger.info("第 {} ⽚, 命中分⽚开始处理⽤户id={}", shardIndex, obj);
            }
        });
    }

    private List<Integer> getAllUserIds() {
        List<Integer> ids = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            ids.add(i);
        }
        return ids;
    }