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微信附近的人，用redis也能实现？（GEO）

IP云
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相信微信附近的人的功能大家都应该用过



我可以很随意的通过我自己的定位能看到我附近的人，并且能看到那个人距离我的距离，大家有没有思考过这个是怎么实现的？

作为一个程序猿任何问题应该都有一个思考的过程，而不是直接看结论，接下来大家一步一步的思考，直到问题解决。

获取自己的位置

附近的人其实就是一种位置的比对关系，所以第一步是得获取自己的位置，一般位置都是用经纬度来表示，具体经纬度的获取得依赖客户端，作为咱们后端程序员直接接收参数就可以了，所以这一步重点是用经纬度来表示各个节点的位置，对经纬度不是很了解的朋友可以复习一下中学的地理知识。

用关系型数据库(mysql)的方式解决问题

我们先把问题简化，假如我附近的人都是不动的，也就是说他们的位置是固定的，按照咱们传统的思路，就是把每个人的经纬度存起来，然后遍历这些经纬度，我们可以通过某种方法获取我和各个经纬度之间的距离，然后把相对于我距离在 5km 以内的用户展示出来就可以了

具体实现如下

把每个人的经纬度存起来，存储如下

user_id longitude(经度) latitude(纬度)
1 116.39 39.91
2 121.48 31.4
3 117.30 39.71
... ... ...

遍历数据，和自己对比，获得每个人和自己的距离

把数据库的所有记录都遍历一遍，把每一条记录的经纬度和自己的经纬度做个对比，就能获取到各个记录离自己的距离。

如何根据两个经纬度，获取到这两个点之间的距离我在网上招了个方法，大家可以参考下 

/**

 * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米

 *

 * @param lng1 $ ,lng2 经度

 * @param lat1 $ ,lat2 纬度

 * @return float 距离，单位米

 * @author www.Alixixi.com

 */

function getdistance($lng1, $lat1, $lng2, $lat2) {

    // 将角度转为狐度

    $radLat1 = deg2rad($lat1); //deg2rad()函数将角度转换为弧度

    $radLat2 = deg2rad($lat2);

    $radLng1 = deg2rad($lng1);

    $radLng2 = deg2rad($lng2);

    $a = $radLat1 - $radLat2;

    $b = $radLng1 - $radLng2;

    $s = 2 * asin(sqrt(pow(sin($a / 2), 2) + cos($radLat1) * cos($radLat2) * pow(sin($b / 2), 2))) * 6378.137 * 1000;

    return $s;

}

筛选出距离和自己在 5km 以内的数据就是我们想得到的结果

把上次算出来的距离一一对比，在 5km 以内的数据就是我们需要的附近的人的数据。

用关系型数据库(mysql)存在的问题

其实用 mysql 的方式表面上看着是可以解决问题的，其实不然

  • 首先遍历数据就是遍历所有的数据，而且是在一个需要及时返回结果的接口中，这样做是非常不科学的，用户量非常多的话根本不现实
  • 遍历完了之后还得继续计算距离，这个数量级也是非常大的
  • 距离那些都弄完了还得再筛选一遍在附近的，又是一遍所有数据的遍历
  • 如果符合附近的人的要求是需要按照距离从近到远来排序，又得遍历计算

上述方式如果用户量比较小其实是可以实现的，但是现在移动互联网公司一般用户体量都很大，全表遍历的方式基本都可以 pass 掉，所以接下来我们来看一种新的方案，用 redis geo 的方式来实现

redis geo 介绍

首先我们需要注意的是，redis geo 是 3.2 版本才有的，所以需要用这个功能的朋友记得更新 redis 的版本

其实 redis geo 只有 6 个操作命令,知道这些命令基本思路就出来了

  1. GEOADD：增加某个地理位置的坐标
  2. GEOPOS：获取某个地理位置的坐标
  3. GEODIST：获取两个地理位置的距离
  4. GEORADIUS：根据给定地理位置坐标获取指定范围内的地理位置集合
  5. GEORADIUSBYMEMBER：根据给定地理位置获取指定范围内的地理位置集合
  6. GEOHASH：获取某个地理位置的 geohash 值

对于上面的命令，我们直接看例子吧,方便大家更深入的理解 

redis> GEOADD nearbyPeople 13.36 38.11 "user_1" 15.08 37.50 "user_2"

(integer) 2

对于上面例子来说 相当于 nearbyPeople 是一个总的 key，user_1 和 user_2 是相当于 nearbyPeople 里面的两个元素以及他们对应的经纬度

其实上述例子就是说把 user_1 和 user_2 的经纬度存在了 nearbyPeople 这个 key 中 

redis> GEOPOS nearbyPeople user_1 user_2

1) 1) "13.36138933897018433"

   2) "38.11555639549629859"

2) 1) "15.08726745843887329"

   2) "37.50266842333162032"

这个就比较简单了，就是获取 nearbyPeople 中的元素 user_1 和 user_2 这两个元素的经纬度，当然如果之前没有 geoadd 相对应元素的经纬度的话，会返回 nil 

redis> GEODIST nearbyPeople user_1 user_2

"166274.1516"

redis> GEODIST nearbyPeople user_1 user_2 km

"166.2742"

redis> GEODIST nearbyPeople user_1 user_2 mi

"103.3182"

获取 nearbyPeople 中 user_1 和 user_2 这两个节点之间的距离，距离单位可以指定，如下所示

  • m ：米，默认单位。
  • km ：千米。
  • mi ：英里。
  • ft ：英尺。

GEORADIUS 这个比较重要，也是比较核心的一个方法，参数也比较多，咱们来具体参照文档说一说 

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]

参数说明：

  • m ：米，默认单位。
  • km ：千米。
  • mi ：英里。
  • ft ：英尺。
  • WITHDIST: 在返回位置元素的同时， 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。
  • WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回。
  • WITHHASH: 以 52 位有符号整数的形式， 返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。 这个选项主要用于底层应用或者调试， 实际中的作用并不大。
  • COUNT 限定返回的记录数。
  • ASC: 查找结果根据距离从近到远排序。
  • DESC: 查找结果根据从远到近排序。 
redis>GEORADIUS nearbyPeople 15 37 200 km WITHDIST

1) 1) "user_1"

   2) "190.4424"

2) 1) "user_2"

   2) "56.4413"

上述命令也就是说把 nearbyPeople 中的 距离经纬度(15,37)200km 以内的元素都找出来，而且带上距离

GEORADIUSBYMEMBER 其实和 GEORADIUS 作用都一样，唯一的区别在于

GEORADIUS 是以某个经纬度为基准点

GEORADIUSBYMEMBER 是以某个元素为基准点

用 redis geo 的方式解决问题

其实上述命令熟悉了的同学这个问题就很好解决了

首先我们可以在后台把每个人的位置定时刷新到以 nearbyPeople 为 key 的 geo 对象中。 

reids> GEOADD nearbyPeople 13.36 38.11 "user_1" 15.08 37.50 "user_2" .......

因为查看附近的人的位置信息也在 nearBy 中，所以显然用 GEORADIUSBYMEMBER 比较合适 

GEORADIUSBYMEMBER nearbyPeople user_n 5 km WITHDIST //user_n为当前查看附近的用户

这样就可以完美解决我们的问题了。

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