聊聊Redis中的GEO地理位置模块

GEO是 Redis 在3.2版本之后新增的地理位置模块，意味可以用 Redis 来实现附近的地点功能。【相关推荐：Redis视频教程】

用数据库计算

一般的方法都是通过矩形区域来限定元素的数量，然后对区域内的元素进行全量距离计算再排序。这样可以明显减少计算量。

select id from positions where x0-r < x < x0+r and y0-r < y < y0+r

以上SQL为了增加性能，需要在经纬度坐标加上双向复合索引。 但是数据库查询性能毕竟有限，如果在高并发场合，这可能并不是一个很好的方案。

GEO算法

• 业界比较通用的地理位置距离排序算法是 GeoHash 算法，Redis 也使用 GeoHash 算法。
• GeoHash 算法将 二维的经纬度数据映射到一维的整数，这样所有的元素都将在挂载到一条线上，距离靠近的二维坐标映射到一维后的点之间距离也会很接近。当我们想要计算「附近的人时」，首先将目标位置映射到这条线上，然后在这个一维的线上获取附近的点就行了。
• 算法实现，它将整个地球看成一个 二维平面，然后划分成了一系列正方形的方格，就好比围棋棋盘。所有的地图元素坐标都将放置于唯一的方格中。方格越小，坐标越精确。然后对这些方格进行整数编码，越是靠近的方格编码越是接近。
• 编码之后，每个地图元素的坐标都将变成一个整数，通过这个整数可以还原出元素的坐标，整数越长，还原出来的坐标值的损失程度就越小。
• GeoHash 算法会继续对这个整数做一次 base32 编码 (0-9,a-z 去掉 a,i,l,o 四个字母) 变成一个字符串。
• 在 Redis 里面，经纬度使用 52 位的整数进行编码，放进了 zset 里面，zset 的 value 是元素的 key ，score 是 GeoHash 的 52 位整数值。
• 在使用 Redis 进行 Geo 查询时，我们要时刻想到它的内部结构实际上只是一个 zset(skiplist)。通过 zset 的 score 排序就可以得到坐标附近的其它元素 (实际情况要复杂一些，不过这样理解足够了)，通过将 score 还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标。

Redis GEO指令

1. 增加 geoadd

geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

127.0.0.1:6379> geoadd beijing 116.403856 39.924043 gugong
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd beijing 116.343620 39.947633 dongwuyuan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd beijing 116.328643 39.900272 xizhan 116.415324 39.931231 meishuguan 116.416852 39.887607 tiantan
(integer) 3

删除用 zset 的 zrem 即可

2. 距离 geodist

geodist key member1 member2 [unit]

127.0.0.1:6379> geodist beijing gugong xizhan km
"6.9402"
127.0.0.1:6379> geodist beijing gugong dongwuyuan   # 默认单位m
"5768.5737"
127.0.0.1:6379> geodist beijing xizhan xizhan
"0.0000"

距离单位可以是 m、km、ml、ft，分别代表米、千米、英里和尺。

3. 位置 geopos

geopos key member [member ...]

127.0.0.1:6379> geopos beijing gugong
1) 1) "116.4038559794426"
   2) "39.92404192186725"
127.0.0.1:6379> geopos beijing tiantan xizhan
1) 1) "116.41685396432877"
   2) "39.887607839922914"
2) 1) "116.32864147424698"
   2) "39.900271306834973"

4. hash值 geohash

geohash key member [member ...]

127.0.0.1:6379> geohash beijing gugong
1) "wx4g0gfwqk0"

经纬度字符串编码是 base32 编码，可以通过 http://geohash.org/wx4g0gfwqk0 直接查找经纬度

5. 附近地点 georadiusbymember

1、查询 ireader 范围 20 公里以内最多 3 个元素按距离正排，它不会排除自身（倒排使用用 desc ）

127.0.0.1:6379> georadiusbymember company ireader 20 km count 3 asc
1) "ireader"
2) "juejin"
3) "meituan"

2、三个可选参数 withcoord withdist withhash 用来携带附加参数, withdist 很有用，它可以用来显示距离

georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DES]

127.0.0.1:6379> georadiusbymember beijing gugong 5 km withcoord withdist withhash count 3 asc
1) 1) "gugong"
   2) "0.0000"
   3) (integer) 4069885568932443
   4) 1) "116.4038559794426"
      2) "39.92404192186725"
2) 1) "meishuguan"
   2) "1.2634"
   3) (integer) 4069885710390435
   4) 1) "116.41532510519028"
      2) "39.93123039107514"
3) 1) "tiantan"
   2) "4.2014"
   3) (integer) 4069885398502557
   4) 1) "116.41685396432877"
      2) "39.887607839922914"

3、根据坐标值来查询附近的元素

 georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DES]

127.0.0.1:6379> georadius beijing 116.383882 39.922061 5 km withcoord withdist withhash count 3 asc
1) 1) "gugong"
   2) "1.7180"
   3) (integer) 4069885568932443
   4) 1) "116.4038559794426"
      2) "39.92404192186725"
2) 1) "meishuguan"
   2) "2.8693"
   3) (integer) 4069885710390435
   4) 1) "116.41532510519028"
      2) "39.93123039107514"
3) 1) "dongwuyuan"
   2) "4.4588"
   3) (integer) 4069879836419688
   4) 1) "116.34361892938614"
      2) "39.94763257169722"

注意事项

实际应用中数据可能会有百万千万条，我们知道 Redis Geo 将全部放在一个 zset 集合中。在 Redis 的集群环境中，集合可能会从一个节点迁移到另一个节点，如果单个 key 的数据过大，会对集群的迁移工作造成较大的影响，在集群环境中单个 key 对应的数据量不宜超过 1M，否则会导致集群迁移出现卡顿现象，影响线上服务的正常运行。

所以，这里建议 Geo 的数据使用单独的 Redis 实例部署，不使用集群环境。

如果数据量过亿甚至更大，就需要对 Geo 数据进行拆分，按国家拆分、按省拆分，按市拆分，在人口特大城市甚至可以按区拆分。这样就可以显著降低单个 zset 集合的大小。

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