Redis--Geo指令的语法和使用场景举例(附近的人功能)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Redis--Geo指令的语法和使用场景举例(附近的人功能)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

  • Redis除了常见的五种数据类型之外,其实还有一些少见的数据结构,如Geo,HyperLogLog等。虽然它们少见,但是作用却不容小觑。本文将介绍Geo指令的语法和使用场景。

Geo介绍

  • Geo是"geolocation"的缩写,即地理定位器,顾名思义就是记录地理位置信息,用来进行地址位置排序的数据结构。所以它场景的应用场景便是寻找附近的人最佳路线推荐等等。
  • 说到地址位置排序,不得不提地理位置距离排序算法GeoHash算法,Redis也使用了这个算法。简单来说,这个算法就是将某地点的经度和纬度进行编码之后,成为的一维整数,整数越接近,两个地点也就越接近。通过整数可以还原出经纬度坐标,整数越长,还原出来的坐标损失程度就越小。GeoHash算法会继续对这个整数做一次base32编码,使其变成字符串。
  • 于是在使用Geo数据结构时,可以简单地理解为,它只是一个zset,score是元素地址经过GeoHash算法得到的52位整数(在Redis里面,经纬度使用52位的整数进行编码),value存放该元素。

Geo指令使用

  • 向Geo中添加地理空间信息:geoadd key 经度 纬度 具体元素

    geoadd restaurant 95 20 "沙县小吃"    
    geoadd restaurant 96 19 "肯德基" 120 27 "麦当劳"
    
  • 返回指定两个元素的距离:geodist key 元素1 元素2 距离单位

    geodist restaurant "沙县小吃" "肯德基" km
    
  • 获取元素坐标:geopos key 元素1 … 元素n

    geopos restaurant "麦当劳"
    geopos restaurant "沙县小吃" "肯德基"
    
  • 获取指定元素坐标的hash字符串:geohash key 元素1

    geohash restaurant "沙县小吃"  
    

    获取到的hash值可以到 http://geohash.org/${hash} 上进行定位,得到经纬度坐标

    Redis--Geo指令的语法和使用场景举例(附近的人功能),Redis,redis,数据库,缓存

  • 指定圆心半径,找到该圆范围内的所有元素,并按与圆心距离排序后返回:georadius key 经度 纬度 半径 单位 withdist/withcoord/withhash count n des/asc

    georadius restaurant 95 21 100 km withdist count 3 asc # 查找经度95 纬度21的地点半径100公里以内的餐馆,正序输出三个餐馆
    

    withdist: 同时返回该元素与圆心的距离,距离单位为georadius指令指定的单位
    withhash: 同时返回52位整数编码后的字符串
    withcoord: 同时返回该元素的经纬度坐标

使用场景:附近的人

  • 需求:实现查看附近的人功能。

  • 实现方案:使用geo数据结构,将用户的位置经纬度保存在geo中,然后对这些信息进行查询。

  • 代码实现:代码中saveUserLocation()方法负责添加用户位置信息,在添加时使用outOfChina()方法判断做位置检验,是否用户位置在国内,不在国内就不保存了,deleteUserLocation()方法负责删除某用户的位置信息,getNearByLocation()方法负责查询某个地方附近的用户。

    public class NearbyPeopleDemo {
    
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1");
            jedis.del(LOCATION_KEY);
            double lon ;
            double lat ;
            //向redis中存放用户的地址,随机生成一万个用户。
            for(int i = 0;i<10000;i++){
                lon = Math.random()*(138-72+1)+72;
                lat = Math.random()*(55-0+1);
                //判断该位置是否属于中国,不属于就不加了
                if(!outOfChina(lon,lat)) {
                    saveUserLocation("用户"+i, lon, lat, jedis);
                }
            }
            System.out.println("添加用户位置信息完毕!");
            System.out.println("距离经度100,纬度35位置100km以内的人有哪些:"+
                    getNearByLocation(100, 35, 100, jedis));
        }
        private static final String LOCATION_KEY = "location";
    
        /**
         * 保存用户位置信息
         * @param userId 用户id
         * @param longitude 经度
         * @param latitude 纬度
         * @param jedis
         */
        public static void saveUserLocation(String userId, double longitude, double latitude, Jedis jedis){
            jedis.geoadd(LOCATION_KEY,longitude,latitude,userId);
        }
    
        /**
         * 根据用户id删除用户位置信息,采用zset的删除方式删除即可
         * @param userId
         * @param jedis
         */
        public static void deleteUserLocation(String userId,Jedis jedis){
            jedis.zrem(LOCATION_KEY,userId);
        }
    
        /**
         * 查询附近的人
         * @param longitude 经度
         * @param latitude 纬度
         * @param radius 半径
         * @param jedis
         * @return
         */
        public static List<String> getNearByLocation(double longitude, double latitude,double radius,Jedis jedis){
            List<GeoRadiusResponse> georadius = jedis.georadius(LOCATION_KEY, longitude, latitude, radius, GeoUnit.KM);
            return georadius.stream().map(GeoRadiusResponse::getMemberByString).collect(Collectors.toList());
        }
    
        /**
         * 判断经纬度是否超过了中国
         * @param longitude 经度
         * @param latitude 纬度
         * @return
         */
        public static boolean outOfChina(double longitude,double latitude)
        {
            if (longitude < 72.004 || longitude > 137.8347)
                return true;
            if (latitude < 0.8293 || latitude > 55.8271)
                return true;
            return false;
        }
    
    }
    
  • 测试结果:我们在main方法中,随机生成一万个用户位置信息,保存在redis中,之后调用getNearByLocation()方法查找距离经度100,纬度35的位置100km以内的人有哪些,运行结果如下:
    Redis--Geo指令的语法和使用场景举例(附近的人功能),Redis,redis,数据库,缓存文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-806582.html

参考文献

  • 《91.Redis深度历险 核心原理与应用实践》–钱文品

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