日日操夜夜添-日日操影院-日日草夜夜操-日日干干-精品一区二区三区波多野结衣-精品一区二区三区高清免费不卡

公告:魔扣目錄網(wǎng)為廣大站長(zhǎng)提供免費(fèi)收錄網(wǎng)站服務(wù),提交前請(qǐng)做好本站友鏈:【 網(wǎng)站目錄:http://www.ylptlb.cn 】, 免友鏈快審服務(wù)(50元/站),

點(diǎn)擊這里在線(xiàn)咨詢(xún)客服
新站提交
  • 網(wǎng)站:51998
  • 待審:31
  • 小程序:12
  • 文章:1030137
  • 會(huì)員:747

作者簡(jiǎn)介

萬(wàn)汨,餓了么資深開(kāi)發(fā)工程師。IOS,Go,JAVA均有涉獵。目前主攻大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。喜歡騎行、爬山。

來(lái)源:https://juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11

前言:針對(duì)“附近的人”這一位置服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景,常見(jiàn)的可使用PG、MySQL和MongoDB等多種DB的空間索引進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。而redis另辟蹊徑,結(jié)合其有序隊(duì)列zset以及geohash編碼,實(shí)現(xiàn)了空間搜索功能,且擁有極高的運(yùn)行效率。本文將從源碼角度對(duì)其算法原理進(jìn)行解析,并推算查詢(xún)時(shí)間復(fù)雜度。

要提供完整的“附近的人”服務(wù),最基本的是要實(shí)現(xiàn)“增”、“刪”、“查”的功能。以下將分別進(jìn)行介紹,其中會(huì)重點(diǎn)對(duì)查詢(xún)功能進(jìn)行解析。

操作命令

自Redis 3.2開(kāi)始,Redis基于geohash和有序集合提供了地理位置相關(guān)功能。 Redis Geo模塊包含了以下6個(gè)命令:

  • GEOADD: 將給定的位置對(duì)象(緯度、經(jīng)度、名字)添加到指定的key;
  • GEOPOS: 從key里面返回所有給定位置對(duì)象的位置(經(jīng)度和緯度);
  • GEODIST: 返回兩個(gè)給定位置之間的距離;
  • GEOHASH: 返回一個(gè)或多個(gè)位置對(duì)象的Geohash表示;
  • GEORADIUS: 以給定的經(jīng)緯度為中心,返回目標(biāo)集合中與中心的距離不超過(guò)給定最大距離的所有位置對(duì)象;
  • GEORADIUSBYMEMBER: 以給定的位置對(duì)象為中心,返回與其距離不超過(guò)給定最大距離的所有位置對(duì)象。

其中,組合使用GEOADD和GEORADIUS可實(shí)現(xiàn)“附近的人”中“增”和“查”的基本功能。要實(shí)現(xiàn)微信中“附近的人”功能,可直接使用GEORADIUSBYMEMBER命令。其中“給定的位置對(duì)象”即為用戶(hù)本人,搜索的對(duì)象為其他用戶(hù)。不過(guò)本質(zhì)上,GEORADIUSBYMEMBER = GEOPOS + GEORADIUS,即先查找用戶(hù)位置再通過(guò)該位置搜索附近滿(mǎn)足位置相互距離條件的其他用戶(hù)對(duì)象。

以下會(huì)從源碼角度入手對(duì)GEOADD和GEORADIUS命令進(jìn)行分析,剖析其算法原理。

Redis geo操作中只包含了“增”和“查”的操作,并沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的“刪除”命令。主要是因?yàn)镽edis內(nèi)部使用有序集合(zset)保存位置對(duì)象,可用zrem進(jìn)行刪除。

在Redis源碼geo.c的文件注釋中,只說(shuō)明了該文件為GEOADD、GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER的實(shí)現(xiàn)文件(其實(shí)在也實(shí)現(xiàn)了另三個(gè)命令)。從側(cè)面看出其他三個(gè)命令為輔助命令。

GEOADD

使用方式

GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]
復(fù)制代碼

將給定的位置對(duì)象(緯度、經(jīng)度、名字)添加到指定的key。

其中,key為集合名稱(chēng),member為該經(jīng)緯度所對(duì)應(yīng)的對(duì)象。在實(shí)際運(yùn)用中,當(dāng)所需存儲(chǔ)的對(duì)象數(shù)量過(guò)多時(shí),可通過(guò)設(shè)置多key(如一個(gè)省一個(gè)key)的方式對(duì)對(duì)象集合變相做sharding,避免單集合數(shù)量過(guò)多。

成功插入后的返回值:

(integer) N
復(fù)制代碼

其中N為成功插入的個(gè)數(shù)。

源碼分析

/* GEOADD key long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */
void geoaddCommand(client *c) {
//參數(shù)校驗(yàn)
 /* Check arguments number for sanity. */
 if ((c->argc - 2) % 3 != 0) {
 /* Need an odd number of arguments if we got this far... */
 addReplyError(c, "syntax error. Try GEOADD key [x1] [y1] [name1] "
 "[x2] [y2] [name2] ... ");
 return;
 }
//參數(shù)提取Redis
 int elements = (c->argc - 2) / 3;
 int argc = 2+elements*2; /* ZADD key score ele ... */
 robj **argv = zcalloc(argc*sizeof(robj*));
 argv[0] = createRawStringObject("zadd",4);
 argv[1] = c->argv[1]; /* key */
 incrRefCount(argv[1]);
//參數(shù)遍歷+轉(zhuǎn)換
 /* Create the argument vector to call ZADD in order to add all
 * the score,value pairs to the requested zset, where score is actually
 * an encoded version of lat,long. */
 int i;
 for (i = 0; i < elements; i++) {
 double xy[2];
 //提取經(jīng)緯度
 if (extractLongLatOrReply(c, (c->argv+2)+(i*3),xy) == C_ERR) {
 for (i = 0; i < argc; i++)
 if (argv[i]) decrRefCount(argv[i]);
 zfree(argv);
 return;
 }
 
 //將經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為52位的geohash作為分值 & 提取對(duì)象名稱(chēng)
 /* Turn the coordinates into the score of the element. */
 GeoHashBits hash;
 geohashEncodeWGS84(xy[0], xy[1], GEO_STEP_MAX, &hash);
 GeoHashFix52Bits bits = geohashAlign52Bits(hash);
 robj *score = createObject(OBJ_STRING, sdsfromlonglong(bits));
 robj *val = c->argv[2 + i * 3 + 2];
 //設(shè)置有序集合的對(duì)象元素名稱(chēng)和分值
 argv[2+i*2] = score;
 argv[3+i*2] = val;
 incrRefCount(val);
 }
//調(diào)用zadd命令,存儲(chǔ)轉(zhuǎn)化好的對(duì)象
 /* Finally call ZADD that will do the work for us. */
 replaceClientCommandVector(c,argc,argv);
 zaddCommand(c);
}
復(fù)制代碼

通過(guò)源碼分析可以看出Redis內(nèi)部使用有序集合(zset)保存位置對(duì)象,有序集合中每個(gè)元素都是一個(gè)帶位置的對(duì)象,元素的score值為其經(jīng)緯度對(duì)應(yīng)的52位的geohash值。

double類(lèi)型精度為52位;

geohash是以base32的方式編碼,52bits最高可存儲(chǔ)10位geohash值,對(duì)應(yīng)地理區(qū)域大小為0.6*0.6米的格子。換句話(huà)說(shuō)經(jīng)Redis geo轉(zhuǎn)換過(guò)的位置理論上會(huì)有約0.3*1.414=0.424米的誤差。

算法小結(jié)

簡(jiǎn)單總結(jié)下GEOADD命令都干了啥:

1、參數(shù)提取和校驗(yàn);

2、將入?yún)⒔?jīng)緯度轉(zhuǎn)換為52位的geohash值(score);

3、調(diào)用ZADD命令將member及其對(duì)應(yīng)的score存入集合key中。

GEORADIUS

使用方式

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [ASC|DESC] [COUNT count] [STORE key] [STORedisT key]
復(fù)制代碼

以給定的經(jīng)緯度為中心,返回目標(biāo)集合中與中心的距離不超過(guò)給定最大距離的所有位置對(duì)象。

范圍單位:m | km | ft | mi --> 米 | 千米 | 英尺 | 英里

額外參數(shù):

- WITHDIST:在返回位置對(duì)象的同時(shí),將位置對(duì)象與中心之間的距離也一并返回。距離的單位和用戶(hù)給定的范圍單位保持一致。

- WITHCOORD:將位置對(duì)象的經(jīng)度和維度也一并返回。

- WITHHASH:以 52 位有符號(hào)整數(shù)的形式,返回位置對(duì)象經(jīng)過(guò)原始 geohash 編碼的有序集合分值。這個(gè)選項(xiàng)主要用于底層應(yīng)用或者調(diào)試,實(shí)際中的作用并不大。

- ASC|DESC:從近到遠(yuǎn)返回位置對(duì)象元素 | 從遠(yuǎn)到近返回位置對(duì)象元素。 - COUNT count:選取前N個(gè)匹配位置對(duì)象元素。(不設(shè)置則返回所有元素) - STORE key:將返回結(jié)果的地理位置信息保存到指定key。 - STORedisT key:將返回結(jié)果離中心點(diǎn)的距離保存到指定key。

由于 STORE 和 STORedisT 兩個(gè)選項(xiàng)的存在,GEORADIUS 和 GEORADIUSBYMEMBER 命令在技術(shù)上會(huì)被標(biāo)記為寫(xiě)入命令,從而只會(huì)查詢(xún)(寫(xiě)入)主實(shí)例,QPS過(guò)高時(shí)容易造成主實(shí)例讀寫(xiě)壓力過(guò)大。 為解決這個(gè)問(wèn)題,在 Redis 3.2.10 和 Redis 4.0.0 中,分別新增了 GEORADIUS_RO 和 GEORADIUSBYMEMBER_RO兩個(gè)只讀命令。

不過(guò),在實(shí)際開(kāi)發(fā)中筆者發(fā)現(xiàn) 在java package Redis.clients.jedis.params.geo 的 GeoRadiusParam 參數(shù)類(lèi)中并不包含 STORE 和 STORedisT 兩個(gè)參數(shù)選項(xiàng),在調(diào)用georadius時(shí)是否真的只查詢(xún)了主實(shí)例,還是進(jìn)行了只讀封裝。感興趣的朋友可以自己研究下。

成功查詢(xún)后的返回值:

不帶WITH限定,返回一個(gè)member list,如:

["member1","member2","member3"]
復(fù)制代碼

帶WITH限定,member list中每個(gè)member也是一個(gè)嵌套list,如:

[
	["member1", distance1, [longitude1, latitude1]]
	["member2", distance2, [longitude2, latitude2]]
]
復(fù)制代碼

源碼分析

此段源碼較長(zhǎng),看不下去的可直接看中文注釋?zhuān)蛑苯犹叫〗Y(jié)部分

/* GEORADIUS key x y radius unit [WITHDIST] [WITHHASH] [WITHCOORD] [ASC|DESC]
 * [COUNT count] [STORE key] [STORedisT key]
 * GEORADIUSBYMEMBER key member radius unit ... options ... */
void georadiusGeneric(client *c, int flags) {
 robj *key = c->argv[1];
 robj *storekey = NULL;
 int stoRedist = 0; /* 0 for STORE, 1 for STORedisT. */
//根據(jù)key獲取有序集合
 robj *zobj = NULL;
 if ((zobj = lookupKeyReadOrReply(c, key, shared.null[c->resp])) == NULL ||
 checkType(c, zobj, OBJ_ZSET)) {
 return;
 }
//根據(jù)用戶(hù)輸入(經(jīng)緯度/member)確認(rèn)中心點(diǎn)經(jīng)緯度
 int base_args;
 double xy[2] = { 0 };
 if (flags & RADIUS_COORDS) {
		……
 }
//獲取查詢(xún)范圍距離
 double radius_meters = 0, conversion = 1;
 if ((radius_meters = extractDistanceOrReply(c, c->argv + base_args - 2,
 &conversion)) < 0) {
 return;
 }
//獲取可選參數(shù) (withdist、withhash、withcoords、sort、count)
 int withdist = 0, withhash = 0, withcoords = 0;
 int sort = SORT_NONE;
 long long count = 0;
 if (c->argc > base_args) {
 ... ...
 }
//獲取 STORE 和 STORedisT 參數(shù)
 if (storekey && (withdist || withhash || withcoords)) {
 addReplyError(c,
 "STORE option in GEORADIUS is not compatible with "
 "WITHDIST, WITHHASH and WITHCOORDS options");
 return;
 }
//設(shè)定排序
 if (count != 0 && sort == SORT_NONE) sort = SORT_ASC;
//利用中心點(diǎn)和半徑計(jì)算目標(biāo)區(qū)域范圍
 GeoHashRadius georadius =
 geohashGetAreasByRadiusWGS84(xy[0], xy[1], radius_meters);
//對(duì)中心點(diǎn)及其周?chē)?個(gè)geohash網(wǎng)格區(qū)域進(jìn)行查找,找出范圍內(nèi)元素對(duì)象
 geoArray *ga = geoArrayCreate();
 membersOfAllNeighbors(zobj, georadius, xy[0], xy[1], radius_meters, ga);
//未匹配返空
 /* If no matching results, the user gets an empty reply. */
 if (ga->used == 0 && storekey == NULL) {
 addReplyNull(c);
 geoArrayFree(ga);
 return;
 }
//一些返回值的設(shè)定和返回
 ……
 geoArrayFree(ga);
}
復(fù)制代碼

上文代碼中最核心的步驟有兩個(gè),一是“計(jì)算中心點(diǎn)范圍”,二是“對(duì)中心點(diǎn)及其周?chē)?個(gè)geohash網(wǎng)格區(qū)域進(jìn)行查找”。對(duì)應(yīng)的是geohashGetAreasByRadiusWGS84和membersOfAllNeighbors兩個(gè)函數(shù)。我們依次來(lái)看:

  • 計(jì)算中心點(diǎn)范圍:

// geohash_helper.c

GeoHashRadius geohashGetAreasByRadiusWGS84(double longitude, double latitude,
 double radius_meters) {
 return geohashGetAreasByRadius(longitude, latitude, radius_meters);
}
//返回能夠覆蓋目標(biāo)區(qū)域范圍的9個(gè)geohashBox
GeoHashRadius geohashGetAreasByRadius(double longitude, double latitude, double radius_meters) {
//一些參數(shù)設(shè)置
 GeoHashRange long_range, lat_range;
 GeoHashRadius radius;
 GeoHashBits hash;
 GeoHashNeighbors neighbors;
 GeoHashArea area;
 double min_lon, max_lon, min_lat, max_lat;
 double bounds[4];
 int steps;
//計(jì)算目標(biāo)區(qū)域外接矩形的經(jīng)緯度范圍(目標(biāo)區(qū)域?yàn)椋阂阅繕?biāo)經(jīng)緯度為中心,半徑為指定距離的圓)
 geohashBoundingBox(longitude, latitude, radius_meters, bounds);
 min_lon = bounds[0];
 min_lat = bounds[1];
 max_lon = bounds[2];
 max_lat = bounds[3];
//根據(jù)目標(biāo)區(qū)域中心點(diǎn)緯度和半徑,計(jì)算帶查詢(xún)的9個(gè)搜索框的geohash精度(位)
//這里用到latitude主要是針對(duì)極地的情況對(duì)精度進(jìn)行了一些調(diào)整(緯度越高,位數(shù)越小)
 steps = geohashEstimateStepsByRadius(radius_meters,latitude);
//設(shè)置經(jīng)緯度最大最小值:-180<=longitude<=180, -85<=latitude<=85
 geohashGetCoordRange(&long_range,&lat_range);
 
//將待查經(jīng)緯度按指定精度(steps)編碼成geohash值
 geohashEncode(&long_range,&lat_range,longitude,latitude,steps,&hash);
 
//將geohash值在8個(gè)方向上進(jìn)行擴(kuò)充,確定周?chē)?個(gè)Box(neighbors)
 geohashNeighbors(&hash,&neighbors);
 
//根據(jù)hash值確定area經(jīng)緯度范圍
 geohashDecode(long_range,lat_range,hash,&area);
//一些特殊情況處理
 ……
//構(gòu)建并返回結(jié)果 
 radius.hash = hash;
 radius.neighbors = neighbors;
 radius.area = area;
 return radius;
}
復(fù)制代碼
  • 對(duì)中心點(diǎn)及其周?chē)?個(gè)geohash網(wǎng)格區(qū)域進(jìn)行查找:

// geo.c

//在9個(gè)hashBox中獲取想要的元素
int membersOfAllNeighbors(robj *zobj, GeoHashRadius n, double lon, double lat, double radius, geoArray *ga) {
 GeoHashBits neighbors[9];
 unsigned int i, count = 0, last_processed = 0;
 int debugmsg = 0;
//獲取9個(gè)搜索hashBox
 neighbors[0] = n.hash;
 ……
 neighbors[8] = n.neighbors.south_west;
//在每個(gè)hashBox中搜索目標(biāo)點(diǎn)
 for (i = 0; i < sizeof(neighbors) / sizeof(*neighbors); i++) {
 if (HASHISZERO(neighbors[i])) {
 if (debugmsg) D("neighbors[%d] is zero",i);
 continue;
 }
	//剔除可能的重復(fù)hashBox (搜索半徑>5000KM時(shí)可能出現(xiàn))
 if (last_processed &&
 neighbors[i].bits == neighbors[last_processed].bits &&
 neighbors[i].step == neighbors[last_processed].step)
 {
 continue;
 }
	//搜索hashBox中滿(mǎn)足條件的對(duì)象 
 count += membersOfGeoHashBox(zobj, neighbors[i], ga, lon, lat, radius);
 last_processed = i;
 }
 return count;
}
int membersOfGeoHashBox(robj *zobj, GeoHashBits hash, geoArray *ga, double lon, double lat, double radius) {
//獲取hashBox內(nèi)的最大、最小geohash值(52位)
 GeoHashFix52Bits min, max;
 scoresOfGeoHashBox(hash,&min,&max);
//根據(jù)最大、最小geohash值篩選zobj集合中滿(mǎn)足條件的點(diǎn)
 return geoGetPointsInRange(zobj, min, max, lon, lat, radius, ga);
}
int geoGetPointsInRange(robj *zobj, double min, double max, double lon, double lat, double radius, geoArray *ga) {
//搜索Range的參數(shù)邊界設(shè)置(即9個(gè)hashBox其中一個(gè)的邊界范圍)
 zrangespec range = { .min = min, .max = max, .minex = 0, .maxex = 1 };
 size_t origincount = ga->used;
 sds member;
//搜索集合zobj可能有ZIPLIST和SKIPLIST兩種編碼方式,這里以SKIPLIST為例,邏輯是一樣的
 if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
 ……
 } else if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_SKIPLIST) {
 zset *zs = zobj->ptr;
 zskiplist *zsl = zs->zsl;
 zskiplistNode *ln;
	//獲取在hashBox范圍內(nèi)的首個(gè)元素(跳表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),效率可比擬于二叉查找樹(shù)),沒(méi)有則返0
 if ((ln = zslFirstInRange(zsl, &range)) == NULL) {
 /* Nothing exists starting at our min. No results. */
 return 0;
 }
	//從首個(gè)元素開(kāi)始遍歷集合
 while (ln) {
 sds ele = ln->ele;
		//遍歷元素超出range范圍則break
 /* Abort when the node is no longer in range. */
 if (!zslValueLteMax(ln->score, &range))
 break;
		//元素校驗(yàn)(計(jì)算元素與中心點(diǎn)的距離)
 ele = sdsdup(ele);
 if (geoAppendIfWithinRadius(ga,lon,lat,radius,ln->score,ele)
 == C_ERR) sdsfree(ele);
 ln = ln->level[0].forward;
 }
 }
 return ga->used - origincount;
}
int geoAppendIfWithinRadius(geoArray *ga, double lon, double lat, double radius, double score, sds member) {
 double distance, xy[2];
//解碼錯(cuò)誤, 返回error
 if (!decodeGeohash(score,xy)) return C_ERR; /* Can't decode. */
//最終距離校驗(yàn)(計(jì)算球面距離distance看是否小于radius)
 if (!geohashGetDistanceIfInRadiusWGS84(lon,lat, xy[0], xy[1],
 radius, &distance))
 {
 return C_ERR;
 }
//構(gòu)建并返回滿(mǎn)足條件的元素
 geoPoint *gp = geoArrayAppend(ga);
 gp->longitude = xy[0];
 gp->latitude = xy[1];
 gp->dist = distance;
 gp->member = member;
 gp->score = score;
 return C_OK;
}
復(fù)制代碼

算法小結(jié)

拋開(kāi)眾多可選參數(shù)不談,簡(jiǎn)單總結(jié)下GEORADIUS命令是怎么利用geohash獲取目標(biāo)位置對(duì)象的:

1、參數(shù)提取和校驗(yàn);

2、利用中心點(diǎn)和輸入半徑計(jì)算待查區(qū)域范圍。這個(gè)范圍參數(shù)包括滿(mǎn)足條件的最高的geohash網(wǎng)格等級(jí)(精度) 以及 對(duì)應(yīng)的能夠覆蓋目標(biāo)區(qū)域的九宮格位置;(后續(xù)會(huì)有詳細(xì)說(shuō)明)

3、對(duì)九宮格進(jìn)行遍歷,根據(jù)每個(gè)geohash網(wǎng)格的范圍框選出位置對(duì)象。進(jìn)一步找出與中心點(diǎn)距離小于輸入半徑的對(duì)象,進(jìn)行返回。

直接描述不太好理解,我們通過(guò)如下兩張圖在對(duì)算法進(jìn)行簡(jiǎn)單的演示:

Redis 到底是怎么實(shí)現(xiàn)“附近的人”這個(gè)功能的呢?

 


Redis 到底是怎么實(shí)現(xiàn)“附近的人”這個(gè)功能的呢?

 

令左圖的中心為搜索中心,綠色圓形區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)區(qū)域,所有點(diǎn)為待搜索的位置對(duì)象,紅色點(diǎn)則為滿(mǎn)足條件的位置對(duì)象。

在實(shí)際搜索時(shí),首先會(huì)根據(jù)搜索半徑計(jì)算geohash網(wǎng)格等級(jí)(即右圖中網(wǎng)格大小等級(jí)),并確定九宮格位置(即紅色九宮格位置信息);再依次查找計(jì)算九宮格中的點(diǎn)(藍(lán)點(diǎn)和紅點(diǎn))與中心點(diǎn)的距離,最終篩選出距離范圍內(nèi)的點(diǎn)(紅點(diǎn))。

算法分析

為什么要用這種算法策略進(jìn)行查詢(xún),或者說(shuō)這種策略的優(yōu)勢(shì)在哪,讓我們以問(wèn)答的方式進(jìn)行分析說(shuō)明。

  • 為什么要找到滿(mǎn)足條件的最高的geohash網(wǎng)格等級(jí)?為什么用九宮格?
  • 這其實(shí)是一個(gè)問(wèn)題,本質(zhì)上是對(duì)所有的元素對(duì)象進(jìn)行了一次初步篩選。 在多層geohash網(wǎng)格中,每個(gè)低等級(jí)的geohash網(wǎng)格都是由4個(gè)高一級(jí)的網(wǎng)格拼接而成(如圖)。
Redis 到底是怎么實(shí)現(xiàn)“附近的人”這個(gè)功能的呢?

 

  •  
  • 換句話(huà)說(shuō),geohash網(wǎng)格等級(jí)越高,所覆蓋的地理位置范圍就越小。 當(dāng)我們根據(jù)輸入半徑和中心點(diǎn)位置計(jì)算出的能夠覆蓋目標(biāo)區(qū)域的最高等級(jí)的九宮格(網(wǎng)格)時(shí),就已經(jīng)對(duì)九宮格外的元素進(jìn)行了篩除。 這里之所以使用九宮格,而不用單個(gè)網(wǎng)格,主要原因還是為了避免邊界情況,盡可能縮小查詢(xún)區(qū)域范圍。試想以0經(jīng)緯度為中心,就算查1米范圍,單個(gè)網(wǎng)格覆蓋的話(huà)也得查整個(gè)地球區(qū)域。而向四周八個(gè)方向擴(kuò)展一圈可有效避免這個(gè)問(wèn)題。
  • 如何通過(guò)geohash網(wǎng)格的范圍框選出元素對(duì)象?效率如何?
  • 首先在每個(gè)geohash網(wǎng)格中的geohash值都是連續(xù)的,有固定范圍。所以只要找出有序集合中,處在該范圍的位置對(duì)象即可。以下是有序集合的跳表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):
Redis 到底是怎么實(shí)現(xiàn)“附近的人”這個(gè)功能的呢?

 

  • 其擁有類(lèi)似二叉查找樹(shù)的查詢(xún)效率,操作平均時(shí)間復(fù)雜性為O(log(N))。且最底層的所有元素都以鏈表的形式按序排列。所以在查詢(xún)時(shí),只要找到集合中處在目標(biāo)geohash網(wǎng)格中的第一個(gè)值,后續(xù)依次對(duì)比即可,不用多次查找。 九宮格不能一起查,要一個(gè)個(gè)遍歷的原因也在于九宮格各網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的geohash值不具有連續(xù)性。只有連續(xù)了,查詢(xún)效率才會(huì)高,不然要多做許多距離運(yùn)算。

綜上,我們從源碼角度解析了Redis Geo模塊中 “增(GEOADD)” 和 “查(GEORADIUS)” 的詳細(xì)過(guò)程。并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能,時(shí)間復(fù)雜度為:O(N+log(M)),其中N為指定半徑范圍內(nèi)的位置元素?cái)?shù)量,而M則是被九宮格圈住計(jì)算距離的元素的數(shù)量。結(jié)合Redis本身基于內(nèi)存的存儲(chǔ)特性,在實(shí)際使用過(guò)程中有非常高的運(yùn)行效率。

分享到:
標(biāo)簽:的人 Redis
用戶(hù)無(wú)頭像

網(wǎng)友整理

注冊(cè)時(shí)間:

網(wǎng)站:5 個(gè)   小程序:0 個(gè)  文章:12 篇

  • 51998

    網(wǎng)站

  • 12

    小程序

  • 1030137

    文章

  • 747

    會(huì)員

趕快注冊(cè)賬號(hào),推廣您的網(wǎng)站吧!
最新入駐小程序

數(shù)獨(dú)大挑戰(zhàn)2018-06-03

數(shù)獨(dú)一種數(shù)學(xué)游戲,玩家需要根據(jù)9

答題星2018-06-03

您可以通過(guò)答題星輕松地創(chuàng)建試卷

全階人生考試2018-06-03

各種考試題,題庫(kù),初中,高中,大學(xué)四六

運(yùn)動(dòng)步數(shù)有氧達(dá)人2018-06-03

記錄運(yùn)動(dòng)步數(shù),積累氧氣值。還可偷

每日養(yǎng)生app2018-06-03

每日養(yǎng)生,天天健康

體育訓(xùn)練成績(jī)?cè)u(píng)定2018-06-03

通用課目體育訓(xùn)練成績(jī)?cè)u(píng)定