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Redis用GEO实现附近的人功能

作者:时间瑾

GEO就是Geolocation的简写形式,代表地理坐标,这篇文章主要介绍了Redis用GEO实现附近的人功能,需要的朋友可以参考下

☃️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:

☃️命令演示

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)。

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。

GEOHASH places "Palermo"
这个命令会返回 “Palermo” 的坐标哈希字符串。

GEOPOS places "Palermo"
这个命令会返回 “Palermo” 的经纬度坐标。

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。

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Redis
    for (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) {
        // 3.1.获取类型id
        Long 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 member
        for (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);
}
@Override
    public 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、distance
        String 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id
        if (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id
            String 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Shop
        String 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);
    }

到此这篇关于Redis用GEO实现附近的人功能的文章就介绍到这了,更多相关redis geo附近的人内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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