微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能

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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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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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

GEOPOS 查看指定地点经纬度信息

在这里插入图片描述

GEOHASH 查看指定地址经纬度HASH值

在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

GEOSEARCH 查询天安门广场附近 2公里的地点

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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);
}