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)。

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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)查詢功能進(jìn)行解析。

操作命令

自 Redis 3.2 開始，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”即為用戶本人，搜索的對(duì)象為其他用戶。

不過(guò)本質(zhì)上，GEORADIUSBYMEMBER=GEOPOS+GEORADIUS，即先查找用戶位置再通過(guò)該位置搜索附近滿足位置相互距離條件的其他用戶對(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)有專門的“刪除”命令。主要是因?yàn)?Redis 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)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 ...] 

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，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 

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 
        /* 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); 
} 

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：

• 參數(shù)提取和校驗(yàn)
• 將入?yún)⒔?jīng)緯度轉(zhuǎn)換為 52 位的 GEOHASH 值(Score)
• 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] 

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)記為寫入命令，從而只會(huì)查詢(寫入)主實(shí)例，QPS 過(guò)高時(shí)容易造成主實(shí)例讀寫壓力過(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)際開發(fā)中筆者發(fā)現(xiàn) 在 java package Redis.clients.jedis.params.geo 的 GeoRadiusParam 參數(shù)類中并不包含 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。

成功查詢后的返回值，不帶 WITH 限定，返回一個(gè) member list，如：

["member1","member2","member3"] 

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]] 
] 

源碼分析

PS：此段源碼較長(zhǎng)，看不下去的可直接看中文注釋，或直接跳到小結(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)及其周圍8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); 
} 

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)及其周圍 8 個(gè) GEOHASH 網(wǎng)格區(qū)域進(jìn)行查找”。

對(duì)應(yīng)的是如下兩個(gè)函數(shù)：

• geohashGetAreasByRadiusWGS84
• membersOfAllNeighbors

我們依次來(lái)看：

①計(jì)算中心點(diǎn)范圍

// geohash_helper.c

/* 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)及其周圍8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); 
} 

②對(duì)中心點(diǎn)及其周圍 8 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），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; 
} 

算法小結(jié)

拋開眾多可選參數(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：

• 參數(shù)提取和校驗(yàn)。
• 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)。
• 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)如下兩張圖再對(duì)算法進(jìn)行簡(jiǎn)單的演示：

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，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。

①為什么要找到滿足條件的最高的 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)。

換句話說(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。

②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)：

其擁有類似二叉查找樹的查詢效率，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。

作者：萬(wàn)汨

簡(jiǎn)介：餓了么資深開發(fā)工程師。iOS，Go，Java 均有涉獵。目前主攻大數(shù)據(jù)開發(fā)。喜歡騎行、爬山。