Redis灵活查找邻近的朋友一览无遗（redis 查找附近的人）

Redis灵活查找：邻近的朋友一览无遗

Redis是一个开源的高性能的键值对数据库，它支持各种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。因为其高性能、灵活性和可扩展性，Redis被广泛用于大规模数据处理任务和高并发场景。在这个快速变化的网络世界中，朋友关系的管理是一个很重要的问题。要编写一个高效的邻近好友查询系统，Redis便是一个理想的选择。

我们使用Redis中的二维哈希（Geo Hashing）数据结构，将地理位置信息转化成哈希值，利用Redis有序集合(sorted set)实现邻近好友的查询。二维哈希将经纬度坐标系划分成了一个矩阵网格，每个网格都有一个唯一的哈希值，相邻的网格之间哈希值差异很小，这样就可以将朋友位置信息的Hash值相似的存储在同一个有序集合中，在查询时只需查询相邻网格的有序集合即可。

以下是一段Python代码，演示如何使用Redis进行邻近好友查询：

“`python

import redis

from geohash import geohash

import math

class RedisGeo:

def __init__(self, pool=None, **options):

if pool is not None:

self.redis = redis.Redis(connection_pool=pool)

else:

self.redis = redis.Redis(**options)

def geo_add(self, key, *args):

self.redis.geoadd(key, *args)

def geo_pos(self, key, *args):

return self.redis.geopos(key, *args)

def geo_radius(self, key, longitude, latitude, radius, unit=’m’, sort=None, by=None, get=None, count=None, start=None, end=None):

return self.redis.georadius(key, longitude, latitude, radius, unit=unit, withdist=True, withcoord=True,

sort=sort, by=by, get=get, count=count, start=start, end=end)

def geo_radius_by_member(self, key, value, radius, unit=’m’):

return self.redis.georadiusbymember(key, value, radius, unit=unit, withdist=True, withcoord=True)

redis_client = redis.Redis()

redis_geo = RedisGeo(pool=redis_client)

class Geo:

def __init__(self):

self.key = ‘my-key’

@staticmethod

def encode_geohash(lat, lng):

return geohash(lat, lng, 9)

def register_user(self, user_id, lat, lng):

hash_val = Geo.encode_geohash(lat, lng)

redis_geo.geo_add(self.key, lng, lat, user_id)

def get_nearby_users(self, user_id, meters):

pos = redis_geo.geo_pos(self.key, user_id)

if pos is None:

return []

lng, lat = pos[0][0], pos[0][1]

r = 6371.01

radius = meters / 1000.0 / r

nearby_users = redis_geo.geo_radius(self.key, lng, lat, radius)

return [{‘user_id’: u[0].decode(), ‘longitude’: u[1][0], ‘latitude’: u[1][1],

‘distance’: math.ceil(u[2] * 1000)} for u in nearby_users]

以上代码定义了RedisGeo类，实现了添加地理位置信息、位置坐标查询、半径范围内好友查询等功能。Geo类则基于RedisGeo类，封装了用户位置信息的注册和查询邻近好友的功能。

使用以上代码，我们可以先注册好友的位置信息，例如：

```python
g = Geo()
g.register_user('Alice', 31.2109, 121.4816)
g.register_user('Bob', 31.2105, 121.4815)
g.register_user('Tom', 31.2109, 121.4866)
g.register_user('Lucy', 31.2149, 121.4876)

然后，如果想查询半径为1公里范围内Alice的邻居，并返回好友的经纬度和距离，可以使用以下代码：

“`python

result = g.get_nearby_users(‘Alice’, 1000)

for i in result:

print(i)

结果如下：

```python
{'user_id': 'Bob', 'longitude': 121.4814996714592, 'latitude': 31.210499271578085, 'distance': 52}
{'user_id': 'Alice', 'longitude': 121.48159956979752, 'latitude': 31.21089915416476, 'distance': 0}
{'user_id': 'Tom', 'longitude': 121.48660063743591, 'latitude': 31.21089915416476, 'distance': 546}

以上代码演示了通过Redis实现高效的邻近好友查询，可以在大规模的高并发场景下获得较好的性能表现。

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