实现“附近的人”的方式原理
实现“附近的人”的方式原理
- 前言
- GeoHash算法
- GeoHash算法在实际应用场景中遇到的问题及其解决方案
- 基于mysql实现“附近的人”功能
- 基于Mysql + GeoHash实现“附近的人”功能
- 基于Redis + GeoHash实现“附近的人”功能
前言
前提：本文提供3种方式实现“附近的人”功能，在“附近的人” 功能的具体实现之前，先了解一下GeoHash 算法。（会使用较长的篇幅解析GeoHash 算法）
GeoHash算法
GeoHash算法就是将经纬度编码，将二维变一维，把二维的空间经纬度数据编码成一个字符串从而实现给地址位置分区的一种算法。实现GeoHash算法分为三个步骤：
- 首先将经纬度变成二进制；比如这样一个点（39.923201, 116.390705）
纬度的范围是（-90，90），其中间值为0。对于纬度39.923201，在区间（0，90）中，因此得到一个1；（0，90）区间的中间值为45度，纬度39.923201小于45，因此得到一个0，依次计算下去，即可得到纬度的二进制表示，如下表：
- 将经纬度合并。
- 按照Base32进行编码。
- Geohash比直接用经纬度的高效很多，而且使用者可以发布地址编码，既能表明自己位于北海公园附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。GeoHash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域。
- GeoHash字符串越长，表示的位置越精确，字符串长度越长代表在距离上的误差越小。
GeoHash算法在实际应用场景中遇到的问题及其解决方案
- 边缘问题。在下图示例中，如果车在红点位置，区域内还有一个黄点。相邻区域内的绿点明显离红点更近。但因为黄点的编码和红点一样，最终找到的将是黄点。这就有问题了。所以要解决这个问题，只要再查找周边8个区域内的点，看哪个离自己更近即可。
public class GeoHash {
public static final double MINLAT = -90;
public static final double MAXLAT = 90;
public static final double MINLNG = -180;
public static final double MAXLNG = 180;
private static int numbits = 3 * 5; //经纬度单独编码长度
private static double minLat;
private static double minLng;
private final static char[] digits = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8',
'9', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j', 'k', 'm', 'n', 'p',
'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z' };
//定义编码映射关系
final static HashMap<Character, Integer> lookup = new HashMap<Character, Integer>();
//初始化编码映射内容
static {
int i = 0;
for (char c : digits)
lookup.put(c, i++);
}
public GeoHash(){
setMinLatLng();
}
public String encode(double lat, double lon) {
BitSet latbits = getBits(lat, -90, 90);
BitSet lonbits = getBits(lon, -180, 180);
StringBuilder buffer = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < numbits; i++) {
buffer.append( (lonbits.get(i))?'1':'0');
buffer.append( (latbits.get(i))?'1':'0');
}
String code = base32(Long.parseLong(buffer.toString(), 2));
//Log.i("okunu", "encode lat = " + lat + " lng = " + lon + " code = " + code);
return code;
}
public ArrayList<String> getArroundGeoHash(double lat, double lon){
//Log.i("okunu", "getArroundGeoHash lat = " + lat + " lng = " + lon);
ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
double uplat = lat + minLat;
double downLat = lat - minLat;
double leftlng = lon - minLng;
double rightLng = lon + minLng;
String leftUp = encode(uplat, leftlng);
list.add(leftUp);
String leftMid = encode(lat, leftlng);
list.add(leftMid);
String leftDown = encode(downLat, leftlng);
list.add(leftDown);
String midUp = encode(uplat, lon);
list.add(midUp);
String midMid = encode(lat, lon);
list.add(midMid);
String midDown = encode(downLat, lon);
list.add(midDown);
String rightUp = encode(uplat, rightLng);
list.add(rightUp);
String rightMid = encode(lat, rightLng);
list.add(rightMid);
String rightDown = encode(downLat, rightLng);
list.add(rightDown);
//Log.i("okunu", "getArroundGeoHash list = " + list.toString());
return list;
}
//根据经纬度和范围，获取对应的二进制
private BitSet getBits(double lat, double floor, double ceiling) {
BitSet buffer = new BitSet(numbits);
for (int i = 0; i < numbits; i++) {
double mid = (floor + ceiling) / 2;
if (lat >= mid) {
buffer.set(i);
floor = mid;
} else {
ceiling = mid;
}
}
return buffer;
}
//将经纬度合并后的二进制进行指定的32位编码
private String base32(long i) {
char[] buf = new char[65];
int charPos = 64;
boolean negative = (i < 0);
if (!negative){
i = -i;
}
while (i <= -32) {
buf[charPos--] = digits[(int) (-(i % 32))];
i /= 32;
}
buf[charPos] = digits[(int) (-i)];
if (negative){
buf[--charPos] = '-';
}
return new String(buf, charPos, (65 - charPos));
}
private void setMinLatLng() {
minLat = MAXLAT - MINLAT;
for (int i = 0; i < numbits; i++) {
minLat /= 2.0;
}
minLng = MAXLNG - MINLNG;
for (int i = 0; i < numbits; i++) {
minLng /= 2.0;
}
}
//根据二进制和范围解码
private double decode(BitSet bs, double floor, double ceiling) {
double mid = 0;
for (int i=0; i<bs.length(); i++) {
mid = (floor + ceiling) / 2;
if (bs.get(i))
floor = mid;
else
ceiling = mid;
}
return mid;
}
//对编码后的字符串解码
public double[] decode(String geohash) {
StringBuilder buffer = new StringBuilder();
for (char c : geohash.toCharArray()) {
int i = lookup.get(c) + 32;
buffer.append( Integer.toString(i, 2).substring(1) );
}
BitSet lonset = new BitSet();
BitSet latset = new BitSet();
//偶数位，经度
int j =0;
for (int i=0; i< numbits*2;i+=2) {
boolean isSet = false;
if ( i < buffer.length() )
isSet = buffer.charAt(i) == '1';
lonset.set(j++, isSet);
}
//奇数位，纬度
j=0;
for (int i=1; i< numbits*2;i+=2) {
boolean isSet = false;
if ( i < buffer.length() )
isSet = buffer.charAt(i) == '1';
latset.set(j++, isSet);
}
double lon = decode(lonset, -180, 180);
double lat = decode(latset, -90, 90);
return new double[] {lat, lon};
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
GeoHash geohash = new GeoHash();
// String s = geohash.encode(40.222012, 116.248283);
// System.out.println(s);
geohash.getArroundGeoHash(40.222012, 116.248283);
// double[] geo = geohash.decode(s);
// System.out.println(geo[0]+" "+geo[1]);
}
}
- 曲线突变问题。具体指两块区域转换后的字符串的编码可能非常的相近，但在实际中可能这两个区域距离非常远。
基于mysql实现“附近的人”功能
以用户为中心，假设给定一个500米的距离作为半径画一个圆，这个圆型区域内的所有用户就是符合用户要求的 “附近的人”。在圆形外套上一个正方形，通过获取用户经、纬度的最大最小值（经、纬度 + 距离），再根据最大最小值作为筛选条件，就很容易将正方形内的用户信息搜索出来。
但是这样就会有一个多出来的正方形四个角和圆之间空隙的用户，所以我们可以根据到圆点的距离一定比圆的半径要大，那么我们就计算用户中心点与正方形内所有用户的距离，筛选出所有距离小于等于半径的用户，圆形区域内的所用户即符合要求的“附近的人”。
弊端：纯基于 mysql 实现 “附近的人”，优点显而易见就是简单，只要建一张表存下用户的经、纬度信息即可。缺点也很明显，需要大量的计算两个点之间的距离，非常影响性能。
//maven依赖
<dependency>
<groupId>com.spatial4j</groupId>
<artifactId>spatial4j</artifactId>
<version>0.5</version>
</dependency>
/**
* 获取附近x米的人
*
* 自行计算外接正方形坐标及距离判断！！！！！！！！！！！！！！
*
* @param distance 距离范围 单位km
* @param userLng 当前经度
* @param userLat 当前纬度
* @return json
*/
@GetMapping("/nearby")
public String nearBySearch(@RequestParam("distance") double distance,
@RequestParam("userLng") double userLng,
@RequestParam("userLat") double userLat) {
double[] point = getGpsRange(userLng, userLat, distance);
//1.获取位置在正方形内的所有用户
List<User> users = userMapper.selectUser(point[0], point[1], point[2], point[3]);
//2.剔除半径超过指定距离的多余用户
users = users.stream().filter(a -> getDistance(a.getLongitude(), a.getLatitude(), userLng, userLat) <= distance)
.collect(Collectors.toList());
return JSON.toJSONString(users);
}
/**
* 获取附近x米的人
* 使用第三方库计算外接正方形和距离！！！！！！！！
* @param distance 距离范围 单位km
* @param userLng 当前经度
* @param userLat 当前纬度
* @return json
*/
@GetMapping("/nearby1")
public String nearBySearch1(@RequestParam("distance") double distance,
@RequestParam("userLng") double userLng,
@RequestParam("userLat") double userLat) {
Rectangle rectangle = getRectangle(distance, userLng, userLat);
//1.获取位置在正方形内的所有用户
List<User> users = userMapper.selectUser(rectangle.getMinX(), rectangle.getMaxX(), rectangle.getMinY(), rectangle.getMaxY());
//2.剔除半径超过指定距离的多余用户
users = users.stream().filter(a -> getDistance1(a.getLongitude(), a.getLatitude(), userLng, userLat) <= distance)
.collect(Collectors.toList());
return JSON.toJSONString(users);
}
/********************************************* 手动实现的工具方法 ***************************************************************/
//地球半径常量，km
private static final double EARTH_RADIUS = 6378.137;
/**
* 查询出某个范围内的最大经纬度和最小经纬度
*
* @param longitude 当前位置经度
* @param latitude 当前位置纬度
* @param rangeDis 距离范围，单位km
* @return
*/
public static double[] getGpsRange(double longitude, double latitude, double rangeDis) {
double dlng = 2 * Math.asin(Math.sin(rangeDis / (2 * EARTH_RADIUS)) / Math.cos(latitude * Math.PI / 180));
//角度转为弧度
dlng = dlng * 180 / Math.PI;
double dlat = rangeDis / EARTH_RADIUS;
dlat = dlat * 180 / Math.PI;
double minlng = longitude - dlng;
double maxlng = longitude + dlng;
double minlat = latitude - dlat;
double maxlat = latitude + dlat;
return new double[]{minlng, maxlng, minlat, maxlat};
}
/**
* 根据地球上任意两点的经纬度计算两点间的距离,返回距离单位：km
*
* @param longitude1 坐标1 经度
* @param latitude1 坐标1 纬度
* @param longitude2 坐标2 经度
* @param latitude2 坐标2 纬度
* @return 返回km
*/
public static double getDistance(double longitude1, double latitude1, double longitude2, double latitude2) {
double radLat1 = rad(latitude1);
double radLat2 = rad(latitude2);
double a = radLat1 - radLat2;
double b = rad(longitude1) - rad(longitude2);
double distance = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) +
Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.pow(Math.sin(b / 2), 2)));
distance = distance * EARTH_RADIUS;
distance = Math.round(distance * 10000) / 10000.0;
return distance;
}
/**
* 角度转弧度
*
* @param d
* @return
*/
private static double rad(double d) {
return d * Math.PI / 180.0;
}
/********************************************* 第三方工具方法 ***************************************************************/
/***
* 球面中，两点间的距离（第三方库方法）
* @param longitude 经度1
* @param latitude 纬度1
* @param userLng 经度2
* @param userLat 纬度2
* @return 返回距离，单位km
*/
private double getDistance1(Double longitude, Double latitude, double userLng, double userLat) {
return spatialContext.calcDistance(spatialContext.makePoint(userLng, userLat),
spatialContext.makePoint(longitude, latitude)) * DistanceUtils.DEG_TO_KM;
}
/**
* 利用开源库计算外接正方形坐标
* @param distance
* @param userLng
* @param userLat
* @return
*/
private Rectangle getRectangle(double distance, double userLng, double userLat) {
return spatialContext.getDistCalc().calcBoxByDistFromPt(
spatialContext.makePoint(userLng, userLat), distance * DistanceUtils.KM_TO_DEG, spatialContext, null);
}
基于Mysql + GeoHash实现“附近的人”功能
这种方式的设计思路更简单，在存用户位置信息时，根据用户经、纬度属性计算出相应的geohash字符串。注意：在计算geohash字符串时，需要指定geohash字符串的精度，也就是geohash字符串的长度，参考上边的geohash精度表。
当需要获取附近的人，只需用当前用户geohash字符串，数据库通过WHERE geohash Like ‘geocode%’ 来查询geohash字符串相似的用户，然后计算当前用户与搜索出的用户距离，筛选出所有距离小于等于指定距离（附近500米）的，即附近的人。
* 获取附近指定范围的人
*
* @param distance 距离范围（附近多远的用户） 单位km
* @param len geoHash的精度（几位的字符串）
* @param userLng 当前用户的经度
* @param userLat 当前用户的纬度
* @return json
*/
@GetMapping("/nearby")
public String nearBySearch(@RequestParam("distance") double distance,
@RequestParam("len") int len,
@RequestParam("userLng") double userLng,
@RequestParam("userLat") double userLat) {
//1.根据要求的范围，确定geoHash码的精度，获取到当前用户坐标的geoHash码
GeoHash geoHash = GeoHash.withCharacterPrecision(userLat, userLng, len);
//2.获取到用户周边8个方位的geoHash码
GeoHash[] adjacent = geoHash.getAdjacent();
QueryWrapper<UserGeohash> queryWrapper = new QueryWrapper<UserGeohash>()
.likeRight("geo_code",geoHash.toBase32());
Stream.of(adjacent).forEach(a -> queryWrapper.or().likeRight("geo_code",a.toBase32()));
//3.匹配指定精度的geoHash码
List<UserGeohash> users = userGeohashService.list(queryWrapper);
//4.过滤超出距离的
users = users.stream()
.filter(a ->getDistance(a.getLongitude(),a.getLatitude(),userLng,userLat)<= distance)
.collect(Collectors.toList());
return JSON.toJSONString(users);
}
/***
* 球面中，两点间的距离
* @param longitude 经度1
* @param latitude 纬度1
* @param userLng 经度2
* @param userLat 纬度2
* @return 返回距离，单位km
*/
private double getDistance(Double longitude, Double latitude, double userLng, double userLat) {
return spatialContext.calcDistance(spatialContext.makePoint(userLng, userLat),
spatialContext.makePoint(longitude, latitude)) * DistanceUtils.DEG_TO_KM;
}
基于Redis + GeoHash实现“附近的人”功能
Redis 3.2版本以后，基于geohash和数据结构Zset提供了地理位置相关功能。
/**
* 根据当前位置获取附近指定范围内的用户
* @param distance 指定范围 单位km ，可根据{@link org.springframework.data.geo.Metrics} 进行设置
* @param userLng 用户经度
* @param userLat 用户纬度
* @return
*/
public String nearBySearch(double distance, double userLng, double userLat) {
List<User> users = new ArrayList<>();
// 1.GEORADIUS获取附近范围内的信息
GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>> reslut =
redisTemplate.opsForGeo().radius(KEY,
new Circle(new Point(userLng, userLat), new Distance(distance, Metrics.KILOMETERS)),
RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs()
.includeDistance()
.includeCoordinates().sortAscending());
//2.收集信息，存入list
List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>>> content = reslut.getContent();
//3.过滤掉超过距离的数据
content.forEach(a-> users.add(
new User().setDistance(a.getDistance().getValue())
.setLatitude(a.getContent().getPoint().getX())
.setLongitude(a.getContent().getPoint().getY())));
return JSON.toJSONString(users);
}