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近年來，Redis在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中獲得了廣泛的應(yīng)用，Jonathan Huang，Uber 中國研發(fā)中心負責(zé)人，也深入地研究了Redis，開發(fā)出了其獨特的高效數(shù)據(jù)處理技巧。
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Huang就以Uber的實際問題來介紹：“Uber的服務(wù)主要是送客，客戶們可以通過手機APP向Uber發(fā)送送客請求，手機會接收到以司機和他們最近一次位置為基礎(chǔ)列出的乘客請求列表推送消息，然后，系統(tǒng)會花費較長的時間來計算“離該司機最近的客戶”，并顯示它們”。
為了解決這個問題，Huang利用Redis，配合GEO Hashing，來開發(fā)了一個高性能實時地理位置可視化系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用Redis緩存來存儲司機位置，另外，Geo Hashing也用于保存位置。該系統(tǒng)可以根據(jù)司機所在的坐標及時地檢索出最近的供乘客用的實時距離，結(jié)合Geo Hash算法，將數(shù)據(jù)存儲在Redis集群中，有效將檢索時間由幾十秒縮短到1ms左右，大大提高了系統(tǒng)性能，且可實現(xiàn)可靠性與可伸縮性。
實際演示代碼如下：
# 設(shè)置司機的位置
Location.set(driver_id, lon, lat)
# 獲取司機周邊最近的乘客
# 根據(jù)司機的位置和限定的距離搜索
nearby_passengers = Location.nearby(lon, lat, DEFAULT_DISTANCE_LIMIT)
#代碼可以采用依賴于Geo_Hash.py的Python腳本來構(gòu)造Redis緩存空間
Redis.pipeline()
.geoadd(location, lon, lat, user_id)
.zrevrangebyscore(location, max_distance, min_distance)
.execute()
以上代碼就實現(xiàn)了從高效率的地理位置檢索司機信息的功能。除此之外，Huang針對Redis還進行了一些調(diào)優(yōu)，其中一個技巧就是通過設(shè)置checksum來檢查redis運行正常，另外也考慮到特定節(jié)點出了故障后及時重啟它。
通過Huang的技術(shù)，我們可以看到，采用Redis結(jié)合Geo Hashing，便能有效地提高地理位置方面的檢索，而Redis的調(diào)優(yōu)也能提高系統(tǒng)的魯棒性和可靠性，實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理。
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網(wǎng)頁題目：Redis實戰(zhàn)：黃健宏的高效數(shù)據(jù)處理技巧（Redis實戰(zhàn)黃健宏）
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