相信微信附近的人的功能大家都應該用過

我可以很隨意的通過我自己的定位能看到我附近的人，並且能看到那個人距離我的距離，大家有沒有思考過這個是怎麼實現的？

作為一個程式猿任何問題應該都有一個思考的過程，而不是直接看結論，接下來大家一步一步的思考，直到問題解決。

獲取自己的位置

附近的人其實就是一種位置的比對關係，所以第一步是得獲取自己的位置，一般位置都是用經緯度來表示，具體經緯度的獲取得依賴客戶端，作為咱們後端程式設計師直接接收引數就可以了，所以這一步重點是用經緯度來表示各個節點的位置，對經緯度不是很瞭解的朋友可以複習一下中學的地理知識。

用關係型資料庫(mysql)的方式解決問題

我們先把問題簡化，假如我附近的人都是不動的，也就是說他們的位置是固定的，按照咱們傳統的思路，就是把每個人的經緯度存起來，然後遍歷這些經緯度，我們可以通過某種方法獲取我和各個經緯度之間的距離，然後把相對於我距離在 5km 以內的使用者展示出來就可以了

具體實現如下

把每個人的經緯度存起來，儲存如下

遍歷資料，和自己對比，獲得每個人和自己的距離

把資料庫的所有記錄都遍歷一遍，把每一條記錄的經緯度和自己的經緯度做個對比，就能獲取到各個記錄離自己的距離。

如何根據兩個經緯度，獲取到這兩個點之間的距離我在網上招了個方法，大家可以參考下

/**
 * 求兩個已知經緯度之間的距離,單位為米
 *
 * @param lng1 $ ,lng2 經度
 * @param lat1 $ ,lat2 緯度
 * @return float 距離，單位米
 * @author www.Alixixi.com
 */
function getdistance($lng1, $lat1, $lng2, $lat2) {
    // 將角度轉為狐度
    $radLat1 = deg2rad($lat1); //deg2rad()函式將角度轉換為弧度
    $radLat2 = deg2rad($lat2);
    $radLng1 = deg2rad($lng1);
    $radLng2 = deg2rad($lng2);
    $a = $radLat1 - $radLat2;
    $b = $radLng1 - $radLng2;
    $s = 2 * asin(sqrt(pow(sin($a / 2), 2) + cos($radLat1) * cos($radLat2) * pow(sin($b / 2), 2))) * 6378.137 * 1000;
    return $s;
}
 

篩選出距離和自己在 5km 以內的資料就是我們想得到的結果

把上次算出來的距離一一對比，在 5km 以內的資料就是我們需要的附近的人的資料。

用關係型資料庫(mysql)存在的問題

其實用 mysql 的方式表面上看著是可以解決問題的，其實不然

• 首先遍歷資料就是遍歷所有的資料，而且是在一個需要及時返回結果的介面中，這樣做是非常不科學的，使用者量非常多的話根本不現實
• 遍歷完了之後還得繼續計算距離，這個數量級也是非常大的
• 距離那些都弄完了還得再篩選一遍在附近的，又是一遍所有資料的遍歷
• 如果符合附近的人的要求是需要按照距離從近到遠來排序，又得遍歷計算

上述方式如果使用者量比較小其實是可以實現的，但是現在移動網際網路公司一般使用者體量都很大，全表遍歷的方式基本都可以 pass 掉，所以接下來我們來看一種新的方案，用 redis geo 的方式來實現

redis geo 介紹

首先我們需要注意的是，redis geo 是 3.2 版本才有的，所以需要用這個功能的朋友記得更新 redis 的版本

其實 redis geo 只有 6 個操作命令,知道這些命令基本思路就出來了

1. GEOADD：增加某個地理位置的座標
2. GEOPOS：獲取某個地理位置的座標
3. GEODIST：獲取兩個地理位置的距離
4. GEORADIUS：根據給定地理位置座標獲取指定範圍內的地理位置集合
5. GEORADIUSBYMEMBER：根據給定地理位置獲取指定範圍內的地理位置集合
6. GEOHASH：獲取某個地理位置的 geohash 值

對於上面的命令，我們直接看例子吧,方便大家更深入的理解

redis> GEOADD nearbyPeople 13.36 38.11 "user_1" 15.08 37.50 "user_2"
(integer) 2

對於上面例子來說 相當於 nearbyPeople 是一個總的 key，user_1 和 user_2 是相當於 nearbyPeople 裡面的兩個元素以及他們對應的經緯度
其實上述例子就是說把 user_1 和 user_2 的經緯度存在了 nearbyPeople 這個 key 中

redis> GEOPOS nearbyPeople user_1 user_2
1) 1) "13.36138933897018433"
   2) "38.11555639549629859"
2) 1) "15.08726745843887329"
   2) "37.50266842333162032"

這個就比較簡單了，就是獲取 nearbyPeople 中的元素 user_1 和 user_2 這兩個元素的經緯度，當然如果之前沒有 geoadd 相對應元素的經緯度的話，會返回 nil

redis> GEODIST nearbyPeople user_1 user_2
"166274.1516"
redis> GEODIST nearbyPeople user_1 user_2 km
"166.2742"
redis> GEODIST nearbyPeople user_1 user_2 mi
"103.3182"

獲取 nearbyPeople 中 user_1 和 user_2 這兩個節點之間的距離，距離單位可以指定，如下所示

• m ：米，預設單位。
• km ：千米。
• mi ：英里。
• ft ：英尺。

GEORADIUS 這個比較重要，也是比較核心的一個方法，引數也比較多，咱們來具體參照文件說一說

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]

引數說明：

• m ：米，預設單位。
• km ：千米。
• mi ：英里。
• ft ：英尺。
• WITHDIST: 在返回位置元素的同時， 將位置元素與中心之間的距離也一併返回。
• WITHCOORD: 將位置元素的經度和維度也一併返回。
• WITHHASH: 以 52 位有符號整數的形式， 返回位置元素經過原始 geohash 編碼的有序集合分值。 這個選項主要用於底層應用或者除錯， 實際中的作用並不大。
• COUNT 限定返回的記錄數。
• ASC: 查詢結果根據距離從近到遠排序。
• DESC: 查詢結果根據從遠到近排序。

redis>GEORADIUS nearbyPeople 15 37 200 km WITHDIST
1) 1) "user_1"
   2) "190.4424"
2) 1) "user_2"
   2) "56.4413"

上述命令也就是說把 nearbyPeople 中的 距離經緯度(15,37)200km 以內的元素都找出來，而且帶上距離

GEORADIUSBYMEMBER 其實和 GEORADIUS 作用都一樣，唯一的區別在於

GEORADIUS 是以某個經緯度為基準點

GEORADIUSBYMEMBER 是以某個元素為基準點

用 redis geo 的方式解決問題

其實上述命令熟悉了的同學這個問題就很好解決了

首先我們可以在後臺把每個人的位置定時重新整理到以 nearbyPeople 為 key 的 geo 物件中。

reids> GEOADD nearbyPeople 13.36 38.11 "user_1" 15.08 37.50 "user_2" .......

因為檢視附近的人的位置資訊也在 nearBy 中，所以顯然用 GEORADIUSBYMEMBER 比較合適

GEORADIUSBYMEMBER nearbyPeople user_n 5 km WITHDIST //user_n為當前檢視附近的使用者

這樣就可以完美解決我們的問題了。