GeoHash实现附近的人功能(如微信附近的人、共享单车附近的车辆、美团附近的商家)
如何查找当前点(118.818747°E,32.074497°N)附近500米的人?
这一类功能很常见(如微信附近的人、共享单车附近的车辆、美团附近的商家),那在java中是如何实
现的呢?
1 实现方式
目前普遍的实现方式有三种,下面将依次展开讨论:
- Mysql+外接正方形
- Mysql+geohash
- Redis+geohash
2 Mysql+外接正方形
2.1 实现思路
查找附近500米的人,就是以当前坐标点为圆心,以500米为半径画圆,找出圆内的人。
理论上可以直接计算数据库所有点与圆心的距离,与500米比较。但计算地球上两点距离公式复
杂,一旦数据库数据过多,计算起来就更麻烦了。
我们可以通过 外接正方形 的方式来解决这个问题。这样一来,计算量骤减。 [注:设定下图圆心在北
半球,东半球]
于是:实现附近的人功能实现分为:
① 计算外切正方形最大最小经纬度
② 查询在正方形范围内的数据
③ 过滤得到圆周内的点,即用正方形范围内的点-黄色区域的点(距离超过给定范围500米)
2.2 数据库准备
2.3 代码实现
获取外切正方形最大最小经纬度有两种方法,可以自己实现,也可用开源库实现。
①自己实现 getGpsRange 方法
此方法用到了半矢量公式,以下计算推导过程可参考https://www.jianshu.com/p/ed6ea376911e
/**
* 获取附近x米的人
* *
@param distance 距离范围 单位km
* @param userLng 当前经度
* @param userLat 当前纬度
* @return
*/
public List<User> nearBySearch1(double distance, double userLng, double userLat)
{
//1 获取外切正方形最大最小经纬度
double[] point = getGpsRange(userLng, userLat, distance);
//2 获取位置在正方形内的所有用户
// 查询数据库操作,这里用mybatis plus实现
List<User> users = list(Wrappers.
<User>lambdaQuery().ge(User::getUserLongitude,
point[0]).lt(User::getUserLongitude, point[1]).ge(User::getUserLatitude,
point[2]).lt(User::getUserLatitude, point[3]));
//3 过滤掉超过指定距离的用户
users = users.stream().filter(a -> getDistance(a.getUserLongitude(),
a.getUserLatitude(), userLng, userLat) <= distance)
.collect(Collectors.toList());
return users;
}
/**
* 查询出某个范围内的最大经纬度和最小经纬度
* 自己计算
* *
@param longitude 当前位置经度
* @param latitude 当前位置纬度
* @param rangeDis 距离范围,单位km
* @return
*/
public static double[] getGpsRange(double longitude, double latitude, double
rangeDis) {
//半矢量公式,与圆心在同纬度上,且在圆周上的点到圆点的经度差
double dlng = 2 * Math.asin(Math.sin(rangeDis / (2 * EARTH_RADIUS)) /
Math.cos(latitude * Math.PI / 180));
//弧度转为角度
dlng = dlng * 180 / Math.PI;
//半矢量公式,与圆心在同经度上,且在圆周上的点到圆点的纬度差
//弧度转为角度
double dlat = rangeDis / EARTH_RADIUS;
dlat = dlat * 180 / Math.PI;
②也可用开运库计算外接正方形坐标范围
double minlng = longitude - dlng;
double maxlng = longitude + dlng;
double minlat = latitude - dlat;
double maxlat = latitude + dlat;
return new double[]{minlng, maxlng, minlat, maxlat};
}
/**
* 根据地球上任意两点的经纬度计算两点间的距离(半矢量公式),返回距离单位:km
* *
@param longitude1 坐标1 经度
* @param latitude1 坐标1 纬度
* @param longitude2 坐标2 经度
* @param latitude2 坐标2 纬度
* @return 返回km
*/
public static double getDistance(double longitude1, double latitude1, double
longitude2, double latitude2) {
double radLat1 = Math.toDegrees(latitude1);
double radLat2 = Math.toDegrees(latitude2);
double a = radLat1 - radLat2;
double b = Math.toDegrees(longitude1) - Math.toDegrees(longitude2);
double distance = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) +
Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.pow(Math.sin(b /
2), 2)));
distance = distance * EARTH_RADIUS;
distance = Math.round(distance * 10000) / 10000.0;
return distance;
}
也可以使用开源库计算外接正方形坐标范围
<dependency>
<groupId>com.spatial4j</groupId>
<artifactId>spatial4j</artifactId>
<version>0.5</version>
</dependency>
private SpatialContext spatialContext = SpatialContext.GEO;
/**
* 获取附近x米的人
* *
@param distance 距离范围 单位km
* @param userLng 当前经度
* @param userLat 当前纬度
* @return
*/
public List<User> nearBySearch(double distance, double userLng, double userLat)
{
//1 获取外切正方形最大最小经纬度
Rectangle rectangle = getRectangle(distance, userLng, userLat);
//2.获取位置在正方形内的所有用户
// 查询数据库操作,这里用mybatis plus实现3 Mysql+geohash
第二种实现方式引入了 geohash 。
GeoHash是一种地址编码方法。他能够把二维的空间经纬度数据编码成一个字符串。
3.1 geohash算法
3.1.1 geohash算法思想
List<User> users = list(Wrappers.
<User>lambdaQuery().ge(User::getUserLongitude,
rectangle.getMinX()).lt(User::getUserLongitude,
rectangle.getMaxX()).ge(User::getUserLatitude,
rectangle.getMinY()).lt(User::getUserLatitude, rectangle.getMaxY()));
//3.剔除半径超过指定距离的多余用户
users = users.stream().filter(a -> getDistance(a.getUserLongitude(),
a.getUserLatitude(), userLng, userLat) <= distance)
.collect(Collectors.toList());
return users;
} /
**
* 利用开源库计算外接正方形坐标
* *
@param distance
* @param userLng 当前经度
* @param userLat 当前纬度
* @return
*/
private Rectangle getRectangle(double distance, double userLng, double
userLat) {
return spatialContext.getDistCalc()
.calcBoxByDistFromPt(spatialContext.makePoint(userLng, userLat),
distance * DistanceUtils.KM_TO_DEG, spatialContext,
null);
}
/***
* 球面中,两点间的距离(第三方库方法)
* *
@param longitude 经度1
* @param latitude 纬度1
* @param userLng 经度2
* @param userLat 纬度2
* @return 返回距离,单位km
*/
public double getDistance(Double longitude, Double latitude, double userLng,
double userLat) {
return spatialContext.calcDistance(spatialContext.makePoint(userLng,
userLat),
spatialContext.makePoint(longitude, latitude)) *
DistanceUtils.DEG_TO_KM;
}
3 Mysql+geohash
第二种实现方式引入了 geohash 。
GeoHash是一种地址编码方法。他能够把二维的空间经纬度数据编码成一个字符串。
3.1 geohash算法
3.1.1 geohash算法思想
将地球球面沿着180°经线分开,平铺到平面上。
0°经线和0°纬线将此平面划分为四部分。设定西经为负,南纬为负,地球上的经度范围就是
[-180°,180°],纬度范围就是[-90°,90°]。
如果纬度范围[-90°, 0°)用二进制0代表,(0°, 90°]用二进制1代表,经度范围[-180°, 0°)用二进制0
代表,(0°, 180°]用二进制1代表,那么划分出的四部分用二进制表示为:
如果再对此递归对半划分呢?
geohash算法就是基于这种思想,划分的次数越多,区域越多,区域面积越小。
3.1.2 geohash算法编码经纬度
geohash算法将经纬度编码分为三步:
①将经纬度变成二进制
以点 (118.818747,32.074497) 为例。
纬度的范围是(-90,90),以其中间值0将此范围划分为两个区间(-90,0)和(0,90),若给定的纬
度在左区间(-90,0),则为0;若给定的纬度在右区间(0,90),则为1;纬度32.074497在右区间,因此
为1。
再将(0,90)这个区间以中间值划分为左右区间,按照以上方法判定为1还是0。
依此方法,可得到纬度的二进制表示,如下表:
纬度范围 | 划分的左区间 | 划分的右区间 | 纬度32.074497的二进制表示 |
---|---|---|---|
(-90,90) | (-90,0) | (0,90) | 1 |
(0,90) | (0,45) | (45,90) | 0 |
(0,45) | (0,22.5) | (22.5,45) | 1 |
(22.5,45) | (22.5,33.75) | (33.75,45) | 0 |
| (22.5,33.75)| (22.5,28.125) | | …… | …… | …… | …… | | (28.125,33.75) |1| |
---|---|
划分10次后,得到的纬度二进制表示为 10101 10110
同样的方法,可得到划分9次后经度二进制表示为 110101
②将经纬度合并
合并方法: 经度占偶数位,纬度占奇数位
经纬度合并结果为 11100 11001 11000 10110
③按照Base32进行编码
将②的结果用Base32编码得到字符串 wtsq 。也就是说点(118.818747,32.074497)可用wtsq
表示。
- GeoHash字符串越长,表示的位置越精确,字符串长度越长代表在距离上的误差越小。具体
的不同精度的距离误差可参考下表:
- GeoHash值表示的并不是一个点,而是一个矩形区域。
- Geohash比直接用经纬度的高效很多,而且使用者可以发布地址编码,既能表明自己所在区域,又不至于暴露自己的精确坐标,有助于隐私保护。
- 距离越近的坐标,转换后的geohash字符串越相似,例如:
3.2 实现思路
以上详细介绍了geohash算法,那么如何利用Mysql+geohash实现附近的人功能呢?
- 添加新用户时计算该用户的geohash字符串,并存储到用户表中。
- 当要查询某个点附近指定距离的用户信息时,通过比对geohash误差表确定需要的geohash字符串
精度。 - 当要查询某个点附近指定距离的用户信息时,通过比对geohash误差表确定需要的geohash字符串 精度。
- 计算获得当前坐标的geohash字符串,并查询与当前字符串前缀相同的数据。
- 如果geohash字符串的精度远大于给定的距离范围时,查询出的结果集中必然存在在范围之外的数
据。 - 计算两点之间距离,对于超出距离的数据进行剔除。
3.3 数据库准备
3.4 代码实现
<dependency>
<groupId>com.spatial4j</groupId>
<artifactId>spatial4j</artifactId>
<version>0.5</version>
</dependency>
private SpatialContext spatialContext = SpatialContext.GEO;
/**
* 获取附近指定范围的人
* *
@param distance 距离范围 单位km
* @param len geoHash的精度
* @param userLng 当前用户的经度
* @param userLat 当前用户的纬度
* @return
*/
public List<User> nearBySearch2(double distance, int len, double userLng,
double userLat) {
//1.根据要求的范围,确定geoHash码的精度,获取到当前用户坐标的geoHash码
String geoHashCode = GeohashUtils.encodeLatLon(userLat, userLng, len);
//2.匹配指定精度的geoHash码
//查询数据库操作 mybatis plus实现
List<User> users = list(Wrappers.
<User>lambdaQuery().likeRight(User::getGeohash, geoHashCode));
//3.过滤超出距离的
users = users.stream()
.filter(a -> getDistance1(a.getUserLongitude(),
a.getUserLatitude(), userLng, userLat) <= distance)
.collect(Collectors.toList());
return users;
}
/***
* 球面中,两点间的距离(第三方库方法)
* *
@param longitude 经度1
* @param latitude 纬度1
* @param userLng 经度2
* @param userLat 纬度2
* @return 返回距离,单位km
*/
public double getDistance(Double longitude, Double latitude, double userLng,
double userLat) {
return spatialContext.calcDistance(spatialContext.makePoint(userLng,
userLat),
spatialContext.makePoint(longitude, latitude)) *
DistanceUtils.DEG_TO_KM;
}
/**
* 向数据库添加数据
*
@param user 用户对象
* @return
*/
public boolean save(User user) {
//默认精度12位
String geoHashCode = GeohashUtils.encodeLatLon(user.getUserLatitude(),
user.getUserLongitude());
//插入数据库操作 mybatis plus实现
super.save(user.setGeohash(geoHashCode));
}
3.5 边界问题优化
geohash算法提高了效率,但在实际应用场景中存在一些问题。首先就是 边界问题 。
如图,如果当前在红点位置,区域内还有一个黄点。相邻区域内的绿点明显离红点更近。但因为黄
点的编码和红点一样,最终找到的将是黄点。这就有问题了。
要解决这个问题,除了要找到当前区域内的点,还要要再查找周边8个区域内的点,看哪个离自己
更近。
这里提供了求解当前区域周围8个区域的思路:Geohash求当前区域周围8个区域编码的一种思路
由此优化代码为:
<dependency>
<groupId>com.spatial4j</groupId>
<artifactId>spatial4j</artifactId>
<version>0.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ch.hsr</groupId>
<artifactId>geohash</artifactId>
<version>1.0.10</version>
</dependency>
private SpatialContext spatialContext = SpatialContext.GEO;
/**
* 获取附近x米的人,geohash区域+8个周围区域
* *
@param distance 距离范围 单位km
* @param len geoHash的精度
* @param userLng 当前经度
* @param userLat 当前纬度
* @return json
*/
public List<User> nearBySearch4(double distance, int len, double userLng,
double userLat) {
//1 根据要求的范围,确定geoHash码的精度,获取到当前用户坐标的geoHash码
GeoHash geoHash = GeoHash.withCharacterPrecision(userLat, userLng, len);
//2 获取到用户周边8个方位的geoHash码
GeoHash[] adjacent = geoHash.getAdjacent();
//查询数据库操作 mybatis plus实现
QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<User>
().likeRight("user_geohash", geoHash.toBase32());
Stream.of(adjacent).forEach(a ->
queryWrapper.or().likeRight("user_geohash", a.toBase32()));
//匹配指定精度的geoHash码
List<User> users = list(queryWrapper);
//3 过滤超出距离的
users = users.stream()
.filter(a -> getDistance(a.getUserLongitude(),
a.getUserLatitude(), userLng, userLat) <= distance)
.collect(Collectors.toList());
return users;
}
/***
* 球面中,两点间的距离(第三方库方法)
* *
@param longitude 经度1
* @param latitude 纬度1
* @param userLng 经度2
* @param userLat 纬度2
* @return 返回距离,单位km
*/
public double getDistance(Double longitude, Double latitude, double userLng,
double userLat) {
return spatialContext.calcDistance(spatialContext.makePoint(userLng,
userLat),
spatialContext.makePoint(longitude, latitude)) *
DistanceUtils.DEG_TO_KM;
}
4 Redis+geohash
基于前两种方案,我们可以发现此功能属于 读多写少 的情况,如果使用redis来实现附近的人,想
必效率会大大提高。
自Redis 3.2开始,Redis基于geohash和有序集合Zset提供了地理位置相关功能。
关于Redis提供的geohash操作命令介绍可移步:Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢?
4.1 实现思路
- 用 GEOADD 方法添加用户坐标信息到redis,redis会将经纬度参数值转换为52位的geohash码,
- Redis以geohash码为score,将其他信息以Zset有序集合存入key中
- 通过调用 GEORADIUS 命令,获取指定坐标点某一范围内的数据
- 因geohash存在精度误差,剔除超过指定距离的数据
4.2 代码实现
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
//GEO相关命令用到的KEY
private final static String KEY = "user_info";
/**
* 根据当前位置获取附近指定范围内的用户
* *
@param distance 指定范围 单位km ,可根据{@link Metrics} 进行设置
* @param userLng 用户经度
* @param userLat 用户纬度
* @return
*/
public List<User> nearBySearch3(double distance, double userLng, double
userLat) {
List<User> users = new ArrayList<>();
//GEORADIUS获取附近范围内的信息
GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>> reslut =
redisTemplate.opsForGeo().radius(KEY,
new Circle(new Point(userLng, userLat), new
Distance(distance, Metrics.KILOMETERS)),
RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs()
.includeDistance()
.includeCoordinates().sortAscending());
//存入list
List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>>> content =
reslut.getContent();
//过滤掉超过距离的数据
content.forEach(a -> users.add(
new User().setDistance(a.getDistance().getValue())
.setUserLatitude(a.getContent().getPoint().getX())
.setUserLongitude(a.getContent().getPoint().getY())));
return users;
}
/**
* 用户信息存入Redis
* *
@param user 用户对象
* @return
*/
public boolean save(User user) {
Long flag = redisTemplate.opsForGeo().add(KEY, new
RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
user.getUserAccount(),
new Point(user.getUserLatitude(), user.getUserLatitude()))
);
return flag != null && flag > 0;
}
5 总结
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