微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能-CFANZ编程社区

文章目录

⛄引言
♨️广播站
一、Redis GEO 数据结构用法

⛅GEO基本语法、指令
⚡使用GEO存储经纬度、查询距离

二、SpringBoot 整合Redis 导入店铺数据到GEO
三、SpringBoot 整合 Redis 实现附近商户功能

☁️需求介绍
⚡核心源码

✅附近商户效果图
⛵小结

⛄引言

本文参考黑马点评项目

在点评项目中如何实现附近商家的查询呢，展示出距离自己5公里内的商户，这样的功能如何实现？

答案是可以采用Redis 来实现，当然可能有很多实现方式，本文主要介绍如何使用Redis实现附近商户的搜索功能

♨️广播站

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微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能_微服务

感谢您的支持！！！

一、Redis GEO 数据结构用法

⛅GEO基本语法、指令

GEO 就是 GeoLocation 的简写形式，代表地理坐标。Redis在3.2版本中加入了对GEO的支持，允许存储地理坐标信息，帮助我们根据经纬度来检索数据。

常见的命令

GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）
GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回
GEOHASH：将指定member的坐标转为hash字符串形式并返回
GEOPOS：返回指定member的坐标
GEORADIUS：指定圆心、半径，找到该圆内包含的所有member，并按照与圆心之间的距离排序后返回。6.以后已废弃
GEOSEARCH：在指定范围内搜索member，并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。6.2.新功能
GEOSEARCHSTORE：与GEOSEARCH功能一致，不过可以把结果存储到一个指定的key。 6.2.新功能

⚡使用GEO存储经纬度、查询距离

本篇博文 Redis版本为 6.2版本

进入redis 查询 geo相关指令

微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能_java_02

使用 GEO 完成以下功能实现两点之间的距离查询，以及指定范围内的地点

需求如下

使用 GEO 添加北京（天安门 116.397469 39.908821 、故宫 116.397027 39.918056、北海公园 116.389977 39.933144）经纬度
查询天安门与故宫之间的距离
在以上添加的地点中查询天安门广场（116.397827 39.90374）附近2公里的地点

GEOADD 添加

微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能_微服务_03

GEOPOS 查看指定地点经纬度信息

微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能_java_04

GEOHASH 查看指定地址经纬度HASH值

微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能_内存调优_05

拓展： GEOPOS 和 GEOHASH 的区别在于 GEOHASH 节约了经纬度存储的内存、减少不必要的内存消耗，从而提升性能

GEODIST 查看天安门与故宫之间的距离

微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能_java_06

GEOSEARCH 查询天安门广场附近 2公里的地点

微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能_微服务_07

二、SpringBoot 整合Redis 导入店铺数据到GEO

编写SpringBoot 单元测试进行导入Redis数据

@Resource
private IShopService shopService;

@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@Test
void loadShopData() {
    //1. 查询店铺信息
    List<Shop> shopList = shopService.list();
    //2. 把店铺分组，按照typeId分组、typeId一致的放在一个集合
    Map<Long, List<Shop>> map = shopList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));
    //3. 分批完成写入redis
    for (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) {
        //3.1 获取类型id
        Long typeId = entry.getKey();
        String key = RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;
        //3.2 获取同类型的店铺的集合
        List<Shop> value = entry.getValue();
        List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size());
        //3.3 写入redis GEOADD key 经度 维度 member
        for (Shop shop : value) {
            locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
                shop.getId().toString(),
                new Point(shop.getX(), shop.getY())));
        }
        stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);
    }

}

运行完毕，查看Redis即可

微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能_spring boot_08

三、SpringBoot 整合 Redis 实现附近商户功能

☁️需求介绍

基于黑马点评项目实现附近商户查询功能

采用GEO 数据结构实现附近商户查询
完成分页功能

思路分析：

通过传输过来的 x、y 经纬度，然后我们根据该经纬度去查询redis中附近的商户，查出后即可返回，进行封装，查出来的结果进行循环添加至 Shop 地点距离，即可完成。

⚡核心源码

ShopController

@GetMapping("/of/type")
public Result queryShopByType(
    @RequestParam("typeId") Integer typeId,
    @RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,
    @RequestParam(value = "x", required = false) Double x,
    @RequestParam(value = "y", required = false) Double y) {
    return shopService.queryShopByType(typeId, current, x, y);
}

ShopService

@Override
public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
    //1. 判断是否需要坐标查询
    if (x == null || y == null) {
        // 不需要坐标查询，按数据库查询
        Page<Shop> page = query()
            .eq("type_id", typeId)
            .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
        // 返回数据
        return Result.ok(page.getRecords());
    }
    //2. 计算分页参数
    int form = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
    int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
    //3. 查询redis，按照距离排序、分页 结果：shopId、distance
    String key = RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;
    GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
        key,
        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
        new Distance(5000),
        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end));
    //4. 解析id
    if (results == null) {
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = results.getContent();
    //4.1 截取from => end
    List<Long> ids = new ArrayList<>(content.size());
    Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(content.size());
    if (content.size() <= form) {
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    content.stream().skip(form).forEach(result -> {
        //4.2 获取店铺id
        String shopIdStr = result.getContent().getName();
        ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
        //4.2 获取距离
        Distance distance = result.getDistance();
        distanceMap.put(shopIdStr, distance);
    });
    //5. 根据id查询shop
    String idStr = StrUtil.join(",", ids);
    List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
    // 循环将 商品距离放入对象距离属性中
    shops.forEach(shop -> {
        shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
    });
    //6. 返回结果
    return Result.ok(shops);
}