什么是分片广播任务

先看一张动图
掌握了xxl-job的基本使用，下边思考如何进行分布式任务处理呢？如下图，我们会启动多个执行器组成一个集群，去执行任务。
查看xxl-job官方文档，阅读高级配置相关的内容：
下边要重点说的是分片广播策略，分片是指是调度中心以执行器为维度进行分片，将集群中的执行器标上序号：0，1，2，3...，广播是指每次调度会向集群中的所有执行器发送任务调度，请求中携带分片参数。
分片广播任务就是调度中心按照调度策略广播通信所有执行器（分片）去执行任务。
如下图：
每个执行器收到调度请求同时接收分片参数。
xxl-job支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量，当有任务量增加可以部署更多的执行器到集群中，调度中心会动态修改分片的数量。
作业分片适用哪些场景呢？
分片任务场景：10个执行器的集群来处理10w条数据，每台机器只需要处理1w条数据，耗时降低10倍；
所以，广播分片方式不仅可以充分发挥每个执行器的能力，并且根据分片参数可以控制任务是否执行，最终灵活控制了执行器集群分布式处理任务。
使用说明：
"分片广播" 和普通任务开发流程一致，不同之处在于可以获取分片参数进行分片业务处理。
Java语言任务获取分片参数方式：
BEAN、GLUE模式(Java)，可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"：
Java
运行代码
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/**

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

  }

}