玩转Redis地理定位那些事儿，GEO操作到底咋用才爽

（来源：Redis官方文档）Redis的GEO功能其实就像给数据加了个地图导航，让你能存下一大堆地点的经纬度，然后进行各种“找附近”的操作，它不是什么神秘的东西，底层就是靠我们熟悉的ZSet（有序集合）来实现的，你可以把地球上的每一个位置，比如你家小区门口、公司楼下的咖啡店，都转换成经纬度坐标,然后像存普通数据一样存到Redis里。

（来源：Redis命令手册）具体怎么存呢？用的主要命令是GEOADD，这个命令用起来特别直观，你想把“北京天安门”的坐标（116.397128, 39.916527）存到一个叫cities:location的键里面，命令就长这样：GEOADD cities:location 116.397128 39.916527 "北京天安门"，你甚至可以一口气添加多个地点，非常方便,这就好比你在手机地图上手动标记了几个重要的位置点。

存进去之后，最常用的就是查询了。（来源：常见应用场景）最爽的查询操作莫过于GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER，这两个命令是“找附近”的神器。GEORADIUS是给定一个具体的经纬度点，找出指定半径内的所有地点，你想知道你当前所在位置（假设经纬度是116.40, 39.90）5公里内有哪些你标记过的餐厅，就可以用这个命令,Redis会很利索地把所有符合条件的地点名称和距离都给你返回回来。

而GEORADIUSBYMEMBER则更巧妙一些，它不是让你输入一个抽象的经纬度，而是让你指定一个已经存在于集合中的成员（北京天安门”），然后以这个成员的位置为圆心进行搜索。GEORADIUSBYMEMBER cities:location "北京天安门" 10 km，意思就是找出距离天安门10公里以内的所有其他城市，这对于做“查找我附近的朋友”或者“查找这个商场附近的停车场”这类功能来说,简直是太顺手了。

（来源：技术博客深度解析）光找到还不够，有时候你还想知道两个地点之间的直线距离是多少，这时候就该GEODIST出场了，你只要告诉它键名和两个地点的名称，它就能帮你算出它们相距多远。GEODIST cities:location "北京天安门" "故宫博物院" km，命令返回的结果就会告诉你这两个地方大概相隔多少公里，单位可以灵活指定，是米、公里、英里还是英尺,随你选。

（来源：Redis命令手册）还有一个不那么起眼但很有用的命令是GEOHASH，地理哈希是一个很有趣的概念，它会把一个二维的经纬度坐标编码成一个短短的字符串，这个字符串有个特点：位置越接近的两个点，它们对应的GeoHash字符串的前缀就越相似，这个特性在很多地方很有用，比如可以用来做大致的地理位置索引,或者方便地在数据库之间传递坐标信息。

怎么用这些功能才叫“爽”呢？（来源：开发者实践经验）思路要活，别只把GEO功能想象成“附近的人”，你可以做一个“共享单车”应用，用GEOADD把每辆单车的实时位置存起来，用户打开App时，用GEORADIUS快速找出他身边500米内所有可用的单车，你还可以给返回的结果加上距离排序,让离用户最近的车排在最前面。

再比如，做一个外卖应用。（来源：互联网公司实战案例）餐馆的信息里本来就包含经纬度，当用户定位后，用GEORADIUS一下子就能筛选出配送范围内的所有餐馆，并根据距离进行排序，你甚至可以结合Redis的其他数据结构，比如用Hash来存储餐馆的详细信息（店名、评分、起送价等），然后用GEO来搞定地理位置筛选，两者配合,天衣无缝。

还有一个高级玩法是处理大规模数据。（来源：性能优化指南）如果你的地理位置数据量非常庞大，比如全国所有的POI（兴趣点），直接进行半径查询可能会有点慢，这时候可以考虑对数据进行分级存储，把全国的地图按照省、市、区进行划分，先根据用户的大致位置（比如城市）定位到一个较小的GEO集合中，再在这个小集合里进行精细查询,这样可以极大地提升查询效率。

Redis的GEO操作一点都不复杂，关键在于你怎么把它和你具体的业务场景结合起来，它就像是一把瑞士军刀里的一个小工具，单独看功能很专一，但当你需要它的时候，它能帮你干净利落地解决大问题，多动手试一试，把这些命令在命令行里敲一敲，感受一下它们的效果,你就会发现玩转地理定位其实很有趣。