一、XXL-Job 解决的问题

• 解决集群任务的重复执行问题
• cron表达式定义灵活
• 定时任务失败了，重试和统计
• 任务量大，分片执行

二、XXL-Job的路由策略有哪些？

假设现在XXL-Job服务集群中有两台实例，需要执行的任务有6条。那么这些任务分别在哪台实例上执行呢？通过路由策略就可以解决这个问题。

1. FIRST：固定选择第一个机器。
2. LAST：固定选择最后一个机器。
3. ROUND：轮询。
4. RANDOM：随机选择在线的机器。
5. CONSISTENT_HASH（一致性HASH）：每个任务按照hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上。
6. LEAST_FREQUENTLY_USED（最不经常使用）: 使用频率最低的机器优先被选举。
7. LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久未使用的的机器优先被选举。
8. FAILOVER（故障转移）：按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度。
9. BUSYOVER（忙碌转移）：按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度。
10. SHARDING_BROADCAST（分片广播）：广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自发传递分片参数。可根据分片参数开发分片任务。 适合任务量比较大的任务。

二、XXL-Job任务执行失败，怎么解决？

1. 路由策略故障转移+失败重试

2. 查看日志分析

3. 设置邮件告警

需要在代码中设置邮箱的IP、PORT、协议等信息，并且在XXL-JOB控制台中设置邮箱。

三、如何同时执行大数据量任务？

执行器集群部署时，任务路由策略选择分片广播情况下，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。

分片参数：

• index：当前分片序号（从0开始），执行器集群列表中当前执行器的序号。
• total: 总分片数，执行器集群的总机器数量。

任务项找到分片：index = 任务项ID % total

@XxlJob("shardingSample")
public void shardingJobHandler() {
    //分片参数
    int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
    int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
    //业务逻辑
    List<Integer> list = getList();
    for (Integer integer : list) {
        if (integer % shardTotal == shardIndex) {
            System.out.println("第" + shardIndex + "分片执行，执行数据为：" + integer);
        }
    }
}