Redis用GEO实现附近的人功能

本文主要是介绍Redis用GEO实现附近的人功能，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

☃️概述
☃️命令演示
☃️API将数据库表中的数据导入到redis中去
☃️实现附近功能

在这里插入图片描述

☃️概述

GEO就是Geolocation的简写形式，代表地理坐标。Redis在3.2版本中加入了对GEO的支持，允许存储地理坐标信息，帮助我们根据经纬度来检索数据。常见的命令有：

GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）
GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回
GEOHASH：将指定member的坐标转为hash字符串形式并返回
GEOPOS：返回指定member的坐标
GEORADIUS：指定圆心、半径，找到该圆内包含的所有member，并按照与圆心之间的距离排序后返回。6.以后已废弃
GEOSEARCH：在指定范围内搜索member，并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。6.2.新功能
GEOSEARCHSTORE：与GEOSEARCH功能一致，不过可以把结果存储到一个指定的key。 6.2.新功能

☃️命令演示

我们先来看看 GEOADD 命令，它用于添加地理空间信息。
我会以一个简单的例子来演示：

GEOADD places 13.361389 38.115556 "Palermo" 15.087269 37.502669 "Catania"
这个命令将在名为 places 的地理空间集合中添加两个地点，分别是 “Palermo” 和 “Catania”。它们的经纬度分别是 (13.361389, 38.115556) 和 (15.087269, 37.502669)。
接下来是 GEODIST 命令，它用于计算两个地点之间的距离。我们可以这样演示：

GEODIST places "Palermo" "Catania" km
这个命令将计算 “Palermo” 和 “Catania” 之间的距离，并以千米为单位返回距离值。
接着是 GEOHASH 命令，它将地点的坐标转换为哈希字符串形式：

GEOHASH places "Palermo"
这个命令会返回 “Palermo” 的坐标哈希字符串。
下一个是 GEOPOS 命令，它返回指定地点的坐标：

GEOPOS places "Palermo"
这个命令会返回 “Palermo” 的经纬度坐标。
然后是 GEORADIUS 命令，不过请注意这个命令在 Redis 6 版本后已经废弃了，我们可以使用 GEOSEARCH 来替代：

GEOSEARCH places FROMMEMBER "Palermo" BYRADIUS 100 km SORT ASC
这个命令会在以 “Palermo” 为圆心、100 千米为半径的范围内搜索，并按照与 “Palermo” 之间的距离升序排序。
最后是 GEOSEARCHSTORE 命令，它与 GEOSEARCH 功能类似，但可以将结果存储到指定的键中：

GEOSEARCHSTORE places_results places FROMMEMBER "Palermo" BYRADIUS 100 km SORT ASC STORE myresults
这个命令会将搜索结果存储到名为 myresults 的键中。

☃️API将数据库表中的数据导入到redis中去

将数据库表中的数据导入到redis中去，redis中的GEO，GEO在redis中就一个menber和一个经纬度，我们把x和y轴传入到redis做的经纬度位置去，但我们不能把所有的数据都放入到menber中去，毕竟作为redis是一个内存级数据库，如果存海量数据，redis还是力不从心，所以我们在这个地方存储他的id即可。

但是这个时候还有一个问题，就是在redis中并没有存储type，所以我们无法根据type来对数据进行筛选，所以我们可以按照商户类型做分组，类型相同的商户作为同一组，以typeId为key存入同一个GEO集合中即可

@Test
void loadShopData() {// 1.查询店铺信息List<Shop> list = shopService.list();// 2.把店铺分组，按照typeId分组，typeId一致的放到一个集合Map<Long, List<Shop>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));// 3.分批完成写入Redisfor (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) {// 3.1.获取类型idLong typeId = entry.getKey();String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;// 3.2.获取同类型的店铺的集合List<Shop> value = entry.getValue();List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size());// 3.3.写入redis GEOADD key 经度 纬度 memberfor (Shop shop : value) {// stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, new Point(shop.getX(), shop.getY()), shop.getId().toString());locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(shop.getId().toString(),new Point(shop.getX(), shop.getY())));}stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);}
}

☃️实现附近功能

SpringDataRedis的2.3.9版本并不支持Redis 6.2提供的GEOSEARCH命令，因此我们需要提示其版本，修改自己的POM

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><exclusions><exclusion><artifactId>spring-data-redis</artifactId><groupId>org.springframework.data</groupId></exclusion><exclusion><artifactId>lettuce-core</artifactId><groupId>io.lettuce</groupId></exclusion></exclusions>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.data</groupId><artifactId>spring-data-redis</artifactId><version>2.6.2</version>
</dependency>
<dependency><groupId>io.lettuce</groupId><artifactId>lettuce-core</artifactId><version>6.1.6.RELEASE</version>
</dependency>

实现

@GetMapping("/of/type")
public Result queryShopByType(@RequestParam("typeId") Integer typeId,@RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,@RequestParam(value = "x", required = false) Double x,@RequestParam(value = "y", required = false) Double y
) {return shopService.queryShopByType(typeId, current, x, y);
}

@Overridepublic Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {// 1.判断是否需要根据坐标查询if (x == null || y == null) {// 不需要坐标查询，按数据库查询Page<Shop> page = query().eq("type_id", typeId).page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));// 返回数据return Result.ok(page.getRecords());}// 2.计算分页参数int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;// 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distanceString key = SHOP_GEO_KEY + typeId;GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE.search(key,GeoReference.fromCoordinate(x, y),new Distance(5000),RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end));// 4.解析出idif (results == null) {return Result.ok(Collections.emptyList());}List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();if (list.size() <= from) {// 没有下一页了，结束return Result.ok(Collections.emptyList());}// 4.1.截取 from ~ end的部分List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());list.stream().skip(from).forEach(result -> {// 4.2.获取店铺idString shopIdStr = result.getContent().getName();ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));// 4.3.获取距离Distance distance = result.getDistance();distanceMap.put(shopIdStr, distance);});// 5.根据id查询ShopString idStr = StrUtil.join(",", ids);List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();for (Shop shop : shops) {shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());}// 6.返回return Result.ok(shops);}