9.5.1 介绍

Redisson提供了通过映射归纳（MapReduce）编程模式来处理储存在Redis环境里的大量数据的服务。这个想法来至于其他的类似实现方式和谷歌发表的研究。所有 映射（Map） 和 归纳（Reduce） 阶段中的任务都是被分配到各个独立节点（Redisson Node）里并行执行的。以下所有接口均支持映射归纳（MapReduce）功能： RMap、 RMapCache、 RLocalCachedMap、 RSet、 RSetCache、 RList、 RSortedSet、 RScoredSortedSet、 RQueue、 RBlockingQueue、 RDeque、 RBlockingDeque、 RPriorityQueue 和 RPriorityDeque

映射归纳（MapReduce）的功能是通过RMapper、 RCollectionMapper、 RReducer 和 RCollator 这几个接口实现的。

1. RMapper 映射器接口适用于映射（Map）类，它用来把映射（Map）中的每个元素转换为另一个作为归纳（Reduce）处理用的键值对。

public interface RMapper<KIn, VIn, KOut, VOut> extends Serializable {
    void map(KIn key, VIn value, RCollector<KOut, VOut> collector);
}

2. RCollectionMapper 映射器接口仅适用于集合（Collection）类型的对象，它用来把集合（Collection）中的元素转换成一组作为归纳（Reduce）处理用的键值对。

public interface RCollectionMapper<VIn, KOut, VOut> extends Serializable {
    void map(VIn value, RCollector<KOut, VOut> collector);
}

3. RReducer 归纳器接口用来将上面这些，由映射器生成的键值对列表进行归纳整理。

public interface RReducer<K, V> extends Serializable {
    V reduce(K reducedKey, Iterator<V> values);
}

4. RCollator 收集器接口用来把归纳整理以后的结果化简为单一一个对象。

public interface RCollator<K, V, R> extends Serializable {
    R collate(Map<K, V> resultMap);
}

以上每个阶段的任务都可以用@RInject注解的方式来获取RedissonClient实例：

    public class WordMapper implements RMapper<String, String, String, Integer> {
        @RInject
        private RedissonClient redissonClient;
        @Override
        public void map(String key, String value, RCollector<String, Integer> collector) {
            // ...
            redissonClient.getAtomicLong("mapInvocations").incrementAndGet();
        }
    }