Redis实现附近商铺的项目实战
卒获有所闻 人气:0一、GEO数据结构
1、入门
GEO是Geolocation的缩写,代表地理坐标。redis3.2中加入对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。6.2 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
2、练习
需求
1、添加下面几条数据:
- 北京南站(116.378248 39.865275)
- 北京站(116.42803 39.903738)
- 北京西站(116.322287 39.893729)
2、计算北京西站到北京站的距离
3、搜索天安门(116.397904 39.909005)附近 10km 内的所有火车站,并按照距离升序排序
搜索10km内有哪些商铺(搜出来的会按照距离排序)和 返回北京站的坐标
二、附加商户搜索
1、先批量导入商户坐标
按照商户类型做分组,类型相同的商户作为同一组,以 typeId 作为 key 存入同一个 GEO 集合中。
编写测试类实现批量导入redis中
@SpringBootTest class HmDianPingApplicationTests { @Autowired private ShopServiceImpl shopService; @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test public 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中 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>> longListEntry : map.entrySet()) { Long typeId = longListEntry.getKey(); List<Shop> value = longListEntry.getValue(); List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size()); for (Shop shop : value) { locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>( shop.getId().toString(), new Point(shop.getX(), shop.getY()) )); } stringRedisTemplate.opsForGeo().add(RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId, locations); } } }
2、实现附近商户功能
SpringDataRedis 的 2.3.9 版本并不支持 Redis6.2 提供的 GEOSEARCH 命令,因此我们要把他排除掉,引入我们自己的
<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>
Controller
前端不一定会传x坐标和y坐标,可能是按照热度等其他条件来查询,所以x和y要required = false,表示可以没有
@RestController @RequestMapping("/shop") public class ShopController { @Resource public IShopService shopService; /** * 根据商铺类型分页查询商铺信息 * @param typeId 商铺类型 * @param current 页码 * @return 商铺列表 */ @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); } }
Service
@Service public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService { @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Override public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) { // 判断是否需要根据坐标查询 if(x == null || y == null){ // 根据类型分页查询 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()); } // 计算分页参数 int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE; int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE; // 查询 Redis,按照距离排序、分页。 GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> search = stringRedisTemplate.opsForGeo(). search(RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId, GeoReference.fromCoordinate(x, y), new Distance(5000), RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)); if(search == null){ return Result.ok(Collections.emptyList()); } // 查询 Redis,按照距离排序、分页 List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = search.getContent(); if(from >= content.size()){ return Result.ok(Collections.emptyList()); } List<Long> ids = new ArrayList<>(content.size()); Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(content.size()); // 截取 from ~ end 的部分 content.stream().skip(from).forEach(result -> { // 获取店铺 id String shopIdStr = result.getContent().getName(); ids.add(Long.valueOf(shopIdStr)); // 获取距离 Distance distance = result.getDistance(); distanceMap.put(shopIdStr, distance); }); String join = StrUtil.join(",", ids); // 根据 id 查询 shop List<Shop> shopList = query().in("id", ids).last("order by field(" + join + ")").list(); for (Shop shop : shopList) { shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue()); } return Result.ok(shopList); } }
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