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Redis靈活查找：鄰近的朋友一覽無遺
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司-云計(jì)算及IDC服務(wù)提供商，涵蓋公有云、IDC機(jī)房租用、中國(guó)電信云錦天府、等保安全、私有云建設(shè)等企業(yè)級(jí)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù)，歡迎聯(lián)系：18982081108
Redis是一個(gè)開源的高性能的鍵值對(duì)數(shù)據(jù)庫，它支持各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。因?yàn)槠涓咝阅堋㈧`活性和可擴(kuò)展性，Redis被廣泛用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)和高并發(fā)場(chǎng)景。在這個(gè)快速變化的網(wǎng)絡(luò)世界中，朋友關(guān)系的管理是一個(gè)很重要的問題。要編寫一個(gè)高效的鄰近好友查詢系統(tǒng)，Redis便是一個(gè)理想的選擇。
我們使用Redis中的二維哈希（Geo Hashing）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將地理位置信息轉(zhuǎn)化成哈希值，利用Redis有序集合(sorted set)實(shí)現(xiàn)鄰近好友的查詢。二維哈希將經(jīng)緯度坐標(biāo)系劃分成了一個(gè)矩陣網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格都有一個(gè)唯一的哈希值，相鄰的網(wǎng)格之間哈希值差異很小，這樣就可以將朋友位置信息的Hash值相似的存儲(chǔ)在同一個(gè)有序集合中，在查詢時(shí)只需查詢相鄰網(wǎng)格的有序集合即可。
以下是一段Python代碼，演示如何使用Redis進(jìn)行鄰近好友查詢：
“`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]
以上代碼定義了RedisGeo類，實(shí)現(xiàn)了添加地理位置信息、位置坐標(biāo)查詢、半徑范圍內(nèi)好友查詢等功能。Geo類則基于RedisGeo類，封裝了用戶位置信息的注冊(cè)和查詢鄰近好友的功能。
使用以上代碼，我們可以先注冊(cè)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，如果想查詢半徑為1公里范圍內(nèi)Alice的鄰居，并返回好友的經(jīng)緯度和距離，可以使用以下代碼：
“`python
result = g.get_nearby_users(‘Alice’, 1000)
for i in result:
print(i)
結(jié)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}
以上代碼演示了通過Redis實(shí)現(xiàn)高效的鄰近好友查詢，可以在大規(guī)模的高并發(fā)場(chǎng)景下獲得較好的性能表現(xiàn)。
成都創(chuàng)新互聯(lián)科技有限公司，是一家專注于互聯(lián)網(wǎng)、IDC服務(wù)、應(yīng)用軟件開發(fā)、網(wǎng)站建設(shè)推廣的公司，為客戶提供互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù)！
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新聞名稱：Redis靈活查找鄰近的朋友一覽無遺（redis查找附近的人）
文章出自：http://fisionsoft.com.cn/article/djhidee.html
