附近商户

GEO 数据结构的基本用法

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。常见的命令有：

• 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

导入店铺数据到 GEO

redis zset 中 key 为 shop:gep: + shopType，value 为 商户 id，score 为 经纬度

1. 查询所以的店铺信息
2. 按照 shopType 进行分组
3. 存入 redis zset 中

具体场景说明：

当我们点击美食之后，会出现一系列的商家，商家中可以按照多种排序方式，我们此时关注的是距离，这个地方就需要使用到我们的 GEO，向后台传入当前 app 收集的地址(我们此处是写死的) ，以当前坐标作为圆心，同时绑定相同的店家类型 type，以及分页信息，把这几个条件传入后台，后台查询出对应的数据再返回。

我们要做的事情是：将数据库表中的数据导入到 redis 中去，redis 中的 GEO，GEO 在 redis 中就一个 menber 和一个经纬度，我们把 x 和 y 轴传入到 redis 做的经纬度位置去，但我们不能把所有的数据都放入到 menber 中去，毕竟作为 redis 是一个内存级数据库，如果存海量数据，redis 还是力不从心，所以我们在这个地方存储他的 id 即可。

但是这个时候还有一个问题，就是在 redis 中并没有存储 type，所以我们无法根据 type 来对数据进行筛选，所以我们可以按照商户类型做分组，类型相同的商户作为同一组，以 typeId 为 key 存入同一个 GEO 集合中即可

代码

HmDianPingApplicationTests

@Test
void loadShopData() {
    // 1.查询店铺信息
    List<Shop> list = shopService.list();
    // 2.把店铺分组，按照typeId分组，typeId一致的放到一个集合
    Map<Long, List<Shop>> map = list.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 = 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 纬度 member
        for (Shop shop : value) {
            // stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, new Point(shop.getX(), shop.getY()), shop.getId().toString());
            locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
                    shop.getId().toString(),
                    new Point(shop.getX(), shop.getY())
            ));
        }
        stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);
    }
}

实现附近商户功能

SpringDataRedis 的 2.3.9 版本并不支持 Redis 6.2 提供的 GEOSEARCH 命令，因此我们需要提示其版本，修改自己的 POM

第一步：导入 pom

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <artifactId>lettuce-core</artifactId>
            <groupId>io.lettuce</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.data</groupId>
    <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
    <version>2.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
    <version>6.1.6.RELEASE</version>
</dependency>

第二步：

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);
}

ShopServiceImpl

@Override
public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
    // 1.判断是否需要根据坐标查询
    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 from = (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 = SHOP_GEO_KEY + typeId;
    GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
            .search(
                    key,
                    GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                    new Distance(5000),
                    RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
            );
    // 4.解析出id
    if (results == null) {
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
    if (list.size() <= from) {
        // 没有下一页了，结束
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    // 4.1.截取 from ~ end的部分
    List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
    Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
    list.stream().skip(from).forEach(result -> {
        // 4.2.获取店铺id
        String shopIdStr = result.getContent().getName();
        ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
        // 4.3.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();
    for (Shop shop : shops) {
        shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
    }
    // 6.返回
    return Result.ok(shops);
}