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  • Redis GeoHash

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    背景

    微信找附近的人,滴滴找附近的单车,饿了么找附近的餐馆

    GeoHash算法

    可以使用数据库来进行查询,但是数据库查询性能毕竟是有限的,如果“附近的人”查询请求非常多,在高并发场景下,对数据库的压力还是相当大的,不是一个很好的方案。

    业界比较通用的地理位置距离排序算法是GeoHash算法。

    Redis GeoHash

    Redis也使用GeoHash算法,提供的Geo指令有6个

    • geoadd
    • geodist
    • geopos
    • geohash
    • georadius
    • georadiusbymember

    Redis Geo部署策略

    在一个地图应用中,车的数据、餐馆的数据、人的数据可能会有几百万条甚至几千万条,如果使用Redis的Geo数据结构,它们将被全部放在一个zset集合中。在Redis的集群环境中,集合可能从一个节点迁移到另一个节点,如果单个key的数据过大,会对集群的迁移工作造成较大的影响,在集群环境中单个key对应的数据量不宜超过1MB,否则会导致集群出现卡顿现象,影响线上服务的正常运行。

    所以建议Geo的数据使用单独的Redis实例部署,不使用集群环境。如果数据量过亿,甚至更大,就需要对Geo数据进行拆分,按国家拆分、按省拆分、按市拆分、在人口特大城市甚至可以按区拆分。这样就可以显著降低单个zset集合的大小。

    Reference

    https://en.wikipedia.org/wiki/Geohash

    https://redis.io/commands/geohash

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