一口气说出 4种 “附近的人” 实现方式，面试官笑了

引言昨天一位公众号粉丝和我讨论了一道面试题，个人觉得比较有意义，这里整理了一下分享给大家，愿小伙伴们面试路上少踩坑。面试题目比较简单：“让你实现一个附近的人功能，你有什么方案？”，这道题其实主要还是考察大家对于技术的广度，本文介绍几种方案，给大家一点思路，避免在面试过程中语塞而影响面试结果，如有不严谨之处，还望亲人们温柔指正！

“附近的人”

mysql数据库

Redis

MongoDB

科普：世界上标识一个位置，通用的做法就使用经、纬度。经度的范围在 (-180, 180]，纬度的范围 在(-90, 90]，纬度正负以赤道为界，北正南负，经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为界，东正西负。比如：望京摩托罗拉大厦的经、纬度（116.49141，40.01229）全是正数，就是因为我国位于东北半球。一、“附近的人”原理

“附近的人”

LBS

“附近的人” 核心思想如下：

1. 以 “我” 为中心，搜索附近的用户

2. 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离

3. 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户或者商店等
   

   
   

二、什么是GeoHash算法？

在说 

“附近的人”

GeoHash

经、纬度

经、纬度

经、纬度

GeoHash

GeoHash

GeoHash

GeoHash

比如：

WX4ER

GeoHash

WX4ER

WX4ER

key

value

GeoHash

GeoHash

geohash

而且字符串越相似表示距离越相近，字符串前缀匹配越多的距离越近。比如：下边的经、纬度就代表了三家距离相近的餐厅。

让大家简单了解什么是

GeoHash

GeoHash

三、基于Mysql

此种方式是纯基于

mysql

GeoHash

1、设计思路

以用户为中心，假设给定一个500米的距离作为半径画一个圆，这个圆型区域内的所有用户就是符合用户要求的 “附近的人”。但有一个问题是圆形有弧度啊，直接搜索圆形区域难度太大，根本无法用经、纬度直接搜索。

但如果在圆形外套上一个正方形，通过获取用户经、纬度的最大最小值（经、纬度 + 距离），再根据最大最小值作为筛选条件，就很容易将正方形内的用户信息搜索出来。

那么问题又来了，多出来一些面积肿么办？

我们来分析一下，多出来的这部分区域内的用户，到圆点的距离一定比圆的半径要大，那么我们就计算用户中心点与正方形内所有用户的距离，筛选出所有距离小于等于半径的用户，圆形区域内的所用户即符合要求的

“附近的人”

2、利弊分析

纯基于 

mysql

“附近的人”

3、实现

创建一个简单的表用来存放用户的经、纬度属性。

1CREATE TABLE `nearby_user` (
2  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
4  `longitude` double DEFAULT NULL COMMENT '经度',
5  `latitude` double DEFAULT NULL COMMENT '纬度',
6  `create_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
7  PRIMARY KEY (`id`)
8) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

1<dependency>
2     <groupId>com.spatial4j</groupId>
3     <artifactId>spatial4j</artifactId>
4     <version>0.5</version>
5</dependency>

附近的人

1    private SpatialContext spatialContext = SpatialContext.GEO;    
2
3    /**
4     * 获取附近 x 米的人
5     *
6     * @param distance 搜索距离范围 单位km
7     * @param userLng  当前用户的经度
8     * @param userLat  当前用户的纬度
9     */
10    @GetMapping("/nearby")
11    public String nearBySearch(@RequestParam("distance") double distance,
12                               @RequestParam("userLng") double userLng,
13                               @RequestParam("userLat") double userLat) {
14        //1.获取外接正方形
15        Rectangle rectangle = getRectangle(distance, userLng, userLat);
16        //2.获取位置在正方形内的所有用户
17        List<User> users = userMapper.selectUser(rectangle.getMinX(), rectangle.getMaxX(), rectangle.getMinY(), rectangle.getMaxY());
18        //3.剔除半径超过指定距离的多余用户
19        users = users.stream()
20            .filter(a -> getDistance(a.getLongitude(), a.getLatitude(), userLng, userLat) <= distance)
21            .collect(Collectors.toList());
22        return JSON.toJSONString(users);
23    }
24
25    private Rectangle getRectangle(double distance, double userLng, double userLat) {
26        return spatialContext.getDistCalc()
27            .calcBoxByDistFromPt(spatialContext.makePoint(userLng, userLat), 
28                                 distance * DistanceUtils.KM_TO_DEG, spatialContext, null);
29    }

1    <select id="selectUser" resultMap="BaseResultMap">
2        SELECT * FROM user
3        WHERE 1=1
4        and (longitude BETWEEN ${minlng} AND ${maxlng})
5        and (latitude BETWEEN ${minlat} AND ${maxlat})
6    </select>
7

1、设计思路

这种方式的设计思路更简单，在存用户位置信息时，根据用户经、纬度属性计算出相应的

geohash

geohash

geohash

geohash

geohash

当需要获取

附近的人

geohash

WHERE geohash Like 'geocode%

geohash

附近的人

2、利弊分析

利用

GeoHash

“附近的人”

geohash

geohash

如何解决这一问题？

为了避免类似邻近两点在不同区域内，我们就需要同时获取当前点（

WX4G0

8个

geohash

3、实现

同样要设计一张表存用户的经、纬度信息，但区别是要多一个

geo_code

1CREATE TABLE `nearby_user_geohash` (
2  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
4  `longitude` double DEFAULT NULL COMMENT '经度',
5  `latitude` double DEFAULT NULL COMMENT '纬度',
6  `geo_code` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '经纬度所计算的geohash码',
7  `create_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
8  PRIMARY KEY (`id`),
9  KEY `index_geo_hash` (`geo_code`)
10) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

geoHash

geoHash

1 private SpatialContext spatialContext = SpatialContext.GEO;
2
3    /***
4     * 添加用户
5     * @return
6     */
7    @PostMapping("/addUser")
8    public boolean add(@RequestBody UserGeohash user) {
9        //默认精度12位
10        String geoHashCode = GeohashUtils.encodeLatLon(user.getLatitude(),user.getLongitude());
11        return userGeohashService.save(user.setGeoCode(geoHashCode).setCreateTime(LocalDateTime.now()));
12    }
13
14
15/**
16     * 获取附近指定范围的人
17     *
18     * @param distance 距离范围（附近多远的用户） 单位km
19     * @param len      geoHash的精度（几位的字符串）
20     * @param userLng  当前用户的经度
21     * @param userLat  当前用户的纬度
22     * @return json
23     */
24    @GetMapping("/nearby")
25    public String nearBySearch(@RequestParam("distance") double distance,
26                               @RequestParam("len") int len,
27                               @RequestParam("userLng") double userLng,
28                               @RequestParam("userLat") double userLat) {
29
30
31        //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
32        GeoHash geoHash = GeoHash.withCharacterPrecision(userLat, userLng, len);
33        //2.获取到用户周边8个方位的geoHash码
34        GeoHash[] adjacent = geoHash.getAdjacent();
35
36        QueryWrapper<UserGeohash> queryWrapper = new QueryWrapper<UserGeohash>()
37            .likeRight("geo_code",geoHash.toBase32());
38        Stream.of(adjacent).forEach(a -> queryWrapper.or().likeRight("geo_code",a.toBase32()));
39
40        //3.匹配指定精度的geoHash码
41        List<UserGeohash> users = userGeohashService.list(queryWrapper);
42        //4.过滤超出距离的
43        users = users.stream()
44                .filter(a ->getDistance(a.getLongitude(),a.getLatitude(),userLng,userLat)<= distance)
45                .collect(Collectors.toList());
46        return JSON.toJSONString(users);
47    }
48
49
50    /***
51     * 球面中，两点间的距离
52     * @param longitude 经度1
53     * @param latitude  纬度1
54     * @param userLng   经度2
55     * @param userLat   纬度2
56     * @return 返回距离，单位km
57     */
58    private double getDistance(Double longitude, Double latitude, double userLng, double userLat) {
59        return spatialContext.calcDistance(spatialContext.makePoint(userLng, userLat),
60                spatialContext.makePoint(longitude, latitude)) * DistanceUtils.DEG_TO_KM;
61    }

Redis 3.2

geohash

Zset

mysql

附近的人

redis

1、设计思路

redis

附近的人

Geo

• GEOADD

  ：将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key;

• GEOPOS

  ：从key里面返回所有给定位置对象的位置（经度和纬度）;

• GEODIST

  ：返回两个给定位置之间的距离;

• GEOHASH

  ：返回一个或多个位置对象的Geohash表示;

• GEORADIUS

  ：以给定的经纬度为中心，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象;

• GEORADIUSBYMEMBER

  ：以给定的位置对象为中心，返回与其距离不超过给定最大距离的所有位置对象。

以

GEOADD

GEORADIUS

1GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

key

member

GEOADD

1GEOADD hotel 119.98866180732716    30.27465803229662 火锅店

GEORADIUS

“附近的人”

1GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [ASC|DESC] [COUNT count] [STORE key] [STORedisT key]

m

km

ft

mi

• WITHDIST

  ：在返回位置对象的同时，将位置对象与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。

• WITHCOORD

  ：将位置对象的经度和维度也一并返回。

• WITHHASH

  ：以 52 位有符号整数的形式，返回位置对象经过原始 geohash 编码的有序集合分值。这个选项主要用于底层应用或者调试，实际中的作用并不大。

• ASC | DESC

  ：从近到远返回位置对象元素 | 从远到近返回位置对象元素。

• COUNT count

  ：选取前N个匹配位置对象元素。（不设置则返回所有元素）

• STORE key

  ：将返回结果的地理位置信息保存到指定key。

• STORedisT key

  ：将返回结果离中心点的距离保存到指定key。

例如下边命令：获取当前位置周边500米内的所有饭店。

1GEORADIUS hotel 119.98866180732716    30.27465803229662 500 m WITHCOORD

Redis

zset

zset

score

geohash

2、利弊分析

redis

附近的人

3、实现

以下就是

Java

redis

1 @Autowired
2    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
3
4    //GEO相关命令用到的KEY
5    private final static String KEY = "user_info";
6
7    public boolean save(User user) {
8        Long flag = redisTemplate.opsForGeo().add(KEY, new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
9                user.getName(), 
10                new Point(user.getLongitude(), user.getLatitude()))
11        );
12        return flag != null && flag > 0;
13    }
14
15    /**
16     * 根据当前位置获取附近指定范围内的用户
17     * @param distance 指定范围 单位km ，可根据{@link org.springframework.data.geo.Metrics} 进行设置
18     * @param userLng 用户经度
19     * @param userLat 用户纬度
20     * @return
21     */
22    public String nearBySearch(double distance, double userLng, double userLat) {
23        List<User> users = new ArrayList<>();
24        // 1.GEORADIUS获取附近范围内的信息
25        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>> reslut = 
26            redisTemplate.opsForGeo().radius(KEY, 
27                        new Circle(new Point(userLng, userLat), new Distance(distance, Metrics.KILOMETERS)),
28                        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs()
29                                .includeDistance()
30                                .includeCoordinates().sortAscending());
31        //2.收集信息，存入list
32        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>>> content = reslut.getContent();
33        //3.过滤掉超过距离的数据
34        content.forEach(a-> users.add(
35                new User().setDistance(a.getDistance().getValue())
36                .setLatitude(a.getContent().getPoint().getX())
37                .setLongitude(a.getContent().getPoint().getY())));
38        return JSON.toJSONString(users);
39    }

1、设计思路

MongoDB

2dsphere

2d

Geohash

Geohash

2dsphere

2d

2d

2d

2dsphere

尽管两种索引的方式不同，但只要坐标跨度不太大，这两个索引计算出的距离相差几乎可以忽略不计。

2、实现

首先插入一批位置数据到

MongoDB

collection

hotel

MySQL

name

location

1db.hotel.insertMany([
2 {'name':'hotel1',  location:[115.993121,28.676436]},
3 {'name':'hotel2',  location:[116.000093,28.679402]},
4 {'name':'hotel3',  location:[115.999967,28.679743]},
5 {'name':'hotel4',  location:[115.995593,28.681632]},
6 {'name':'hotel5',  location:[115.975543,28.679509]},
7 {'name':'hotel6',  location:[115.968428,28.669368]},
8 {'name':'hotel7',  location:[116.035262,28.677037]},
9 {'name':'hotel8',  location:[116.024770,28.68667]},
10 {'name':'hotel9',  location:[116.002384,28.683865]},
11 {'name':'hotel10', location:[116.000821,28.68129]},
12])

location

2d

bits

bits

1db.coll.createIndex({'location':"2d"}, {"bits":11111})

geoNear

near

spherical

distanceMultiplier

maxDistance

distanceMultiplier

distanceField

1db.hotel.aggregate({
2    $geoNear:{
3        near: [115.999567,28.681813], // 当前坐标
4        spherical: true, // 计算球面距离
5        distanceMultiplier: 6378137, // 地球半径,单位是米,那么的除的记录也是米
6        maxDistance: 2000/6378137, // 过滤条件2000米内，需要弧度
7        distanceField: "distance" // 距离字段别名
8    }
9})

distance

1{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e58"), "name" : "hotel10", "location" : [ 116.000821, 28.68129 ], "distance" : 135.60095397487655 }
2{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e51"), "name" : "hotel3", "location" : [ 115.999967, 28.679743 ], "distance" : 233.71915803517447 }
3{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e50"), "name" : "hotel2", "location" : [ 116.000093, 28.679402 ], "distance" : 273.26317035334176 }
4{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e57"), "name" : "hotel9", "location" : [ 116.002384, 28.683865 ], "distance" : 357.5791936927476 }
5{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e52"), "name" : "hotel4", "location" : [ 115.995593, 28.681632 ], "distance" : 388.62555058249967 }
6{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e4f"), "name" : "hotel1", "location" : [ 115.993121, 28.676436 ], "distance" : 868.6740526419927 }

本文重点并不是在具体实现，旨在给大家提供一些设计思路，面试中可能你对某一项技术了解的并不深入，但如果你的知识面宽，可以从多方面说出多种设计的思路，能够侃侃而谈，那么会给面试官极大的好感度，拿到offer的概率就会高很多。而且

“附近的人”

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