Redis Geo操作地理位置

Redis Geo 是Redis在3.2版本中新增的功能，用于存储和操作地理位置信息

使用场景

1. 滴滴打车：这是一个对地理位置精度要求较高的场景。通过使用Redis的GEO功能，滴滴打车可以存储房源和店铺的地理位置信息，并根据用户所在位置的经纬度，加上范围，查询到附近的房源和店铺列表，放到高德地图中展现出来。
2. 直播业务：比如主播开播的时候写入主播Id的经纬度，关播的时候删除主播Id元素，这样就维护了一个具有位置信息的在线主播集合提供给线上检索。
3. 自如、蛋壳、链家、美团等平台也有根据距离找房源或者商铺的功能，这个功能也是使用的Redis的GEO功能。

API列表名词

字段	含义
longitude	经度
latitude	纬度
member	位置名称
radius	距离中心位置的距离
m/km/ft/mi	距离中心位置的单位，米/千米/英里/英尺
WITHCOORD	返回距离中心位置元素及经纬度
WITHDIST	返回距离中心位置元素及距离
WITHHASH	返回距离中心位置元素及geohash 值
COUNT	返回距离中心位置元素的元素个数
ASC/DESC	距离远近排序
STORE key	返回的集合元素存储到某个key中
STOREDIST key	返回的元素距离集合存储到某个key中
BYRADIUS	按圆形扫描
BYBOX	按矩形扫描

API列表

名称	含义	指令
GEOADD	用于存储指定的地理空间位置，可以将一个或多个经度(longitude)、纬度(latitude)、位置名称(member)添加到指定的 key 中	GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member …]
GEOPOS	用于从给定的 key 里返回所有指定名称(member)的位置（经度和纬度）	GEOPOS key member [member …]
GEOHASH	用于获取一个或多个位置元素的 geohash 值	GEOHASH key member [member …]
GEODIST	用于返回两个给定位置之间的距离	GEODIST key member1 member2 [m/km/ft/mi]
GEORADIUS	以给定的经纬度为中心， 返回键包含的位置元素中， 与中心的距离不超过给定最大距离（radius）的所有位置元素	GEORADIUS key longitude latitude radius [m/km/ft/mi] [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC
GEORADIUSBYMEMBER	与GEORADIUS 相似，只是该指令是以位置(member)为中心	GEORADIUSBYMEMBER key member radius [m/km/ft/mi] [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC/DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
GEOSEARCH	存在高版本Redis中，GEORADIUS升级，除了可以设置扫描范围，还可以设置扫描形状（圆形，矩形），geosearch的功能更加强大和灵活，可以满足更多的使用场景和需求	GEOSEARCH key <[BYRADIUS radius [m/km/ft/mi] ]/ [BYBOX width height [m/km/ft/mi]]> [ASC/DESC] [COUNT count] [WITHCOORD] [WITHDIST][WITHHASH]

Springboot使用

maven

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-undertowartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
                    <artifactId>spring-boot-starter-tomcatartifactId>
                exclusion>
            exclusions>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
            <scope>testscope>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>junitgroupId>
            <artifactId>junitartifactId>
            <scope>testscope>
        dependency>

yaml

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1 # Redis 服务器地址
    port: 6379 # Redis 服务器端口
    database: 0 # Redis 数据库索引（默认为0）

Test

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.geo.Circle;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.geo.Point;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.Metrics;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.List;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class MyDemoApplicationTests {

    @Autowired
    StringRedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中。
     */
    @Test
    public void redisTestAdd() {
        Long a = redisTemplate.opsForGeo().add("geo", new Point(13.261391222476959, 38.215556214674542), "a");//params: key, Point(经度, 纬度), 地方名称
        Long b = redisTemplate.opsForGeo().add("geo", new Point(15.087267458438873, 37.50266842333162), "b");//params: key, Point(经度, 纬度), 地方名称
        System.out.println(a);
        System.out.println(b);
    }

    /**
     * 从key里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）。
     */
    @Test
    public void redisTestGeoGet() {
        List<Point> points = redisTemplate.opsForGeo().position("geo", "a", "b");//params: key, 地方名称...
        System.out.println(points);
    }

    /**
     * 返回两个给定位置之间的距离。
     */
    @Test
    public void testDist() {
        Distance distance = redisTemplate.opsForGeo().distance("geo", "a", "b", RedisGeoCommands.DistanceUnit.KILOMETERS);//params: key, 地方名称1, 地方名称2, 距离单位
        System.out.println(distance);
    }

    /**
     * 以给定的经纬度为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素，并给出所有位置元素与中心的平均距离。
     */
    @Test
    public void redisTestNearByXY() {
        Circle circle = new Circle(new Point(114.05, 22.55), new Distance(200, Metrics.KILOMETERS));//Point(经度, 纬度) Distance(距离量, 距离单位)
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().includeCoordinates().sortAscending().limit(5);
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = redisTemplate.opsForGeo().radius("geo", circle, args);//params: key, Circle, GeoRadiusCommandArgs
        System.out.println(results);
    }

    /**
     * 以给定的城市为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素，并给出所有位置元素与中心的平均距离。
     */
    @Test
    public void testNearByPlace() {
        Distance distance = new Distance(200, Metrics.KILOMETERS);//params: 距离量, 距离单位
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().includeCoordinates().sortAscending().limit(5);
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = redisTemplate.opsForGeo().radius("geo", "a", distance, args);//params: key, 地方名称, Circle, GeoRadiusCommandArgs
        System.out.println(results);
    }

    /**
     * 返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示
     */
    @Test
    public void testGeoHash() {
        List<String> results = redisTemplate.opsForGeo().hash("geo", "a", "b");//params: key, 地方名称...
        System.out.println(results);
    }

}

注意事项

• 在Redis的集群环境中，不建议将大量的数据存储在一个zset集合中，因为这会导致集群迁移时出现卡顿现象，影响线上服务的正常运行。如果数据量过大，需要对数据进行拆分，按国家、省份、城市等拆分。
• 建议将频繁访问的数据存储在Redis中，而将低频数据存储在其他数据库中。
• 避免将不相关的数据业务都放到一个Redis中，这可以避免业务相互影响，避免单实例膨胀，并能在故障时降低影响面，快速恢复。
• 由于Redis是单线程服务，消息过大会阻塞并拖慢其他操作。因此，需要保持消息内容在1KB以下，严禁超过50KB的单条记录。