PHP实现附近的人、按距离排序之Redis GEO方案

【写在前面】

      获取附近的人列表，首先要有用户的位置信息，做法是客户端调用一个接口传递用户的经纬度坐标、所在区域adcode等，把这些用户位置信息入库（当然前提是用户开启定位权限）。

      有了用户位置信息库，可以通过一个用户的经纬度坐标，获取其附近的用户，实现附近的人功能，通常会按照距离正序排列，还会有男女性别的筛选。

      起初做这个功能，由于对项目时间成本的考虑，以方便省事为原则，通过用户经纬度坐标计算出4个临界点坐标，使用mysql进行条件查询，一开始还行，随着用户量增多，大概不到一万用户mysql就扛不住了，查询速度巨慢，占用内存也很高，因此要换一种实现方案。所以第一次做这个功能的朋友，就直接放弃mysql吧，这是前车之鉴。   

【实现方案】

     Redis的GEO提供对地理位置的一些操作，这里只用到​以下两个操作：

           GEOADD：将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中

           GEORADIUS： 以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素

1.使用composer安装Predis扩展，来更好地使用这两个操作：

composer require predis/predis

2.更新用户位置信息时使用geoadd()，将经纬度坐标存入redis，示例如下：

<?php
namespace app\index\service;
use think\Model;
use Predis\Client;
class NearbyService extends Model
{
    /**
     * 用户上传位置信息
     * @param int $user_id 用户id
     * @param string $latitude 纬度
     * @param string $longitude 经度
     * @return object
     */
    public function subSite($user_id,$latitude,$longitude){
        $key = 'geo::user';
        $client = new Client([
            'host'   => '127.0.0.1',
            'port'   => 6379,
//            'password'   => 'xxxxxx'
        ]);
        $client->geoadd($key,$longitude,$latitude,$user_id);

        //省略其它逻辑......

    }
}

3.根据一个经纬度坐标，查询附近的人时使用georadius()，示例如下：

/**
     * 获取附近的人
     * @param int $user_id 用户id
     * @param string $latitude 纬度
     * @param string $longitude 经度
     * @return object
     */
    public function nearbyList($user_id, $latitude, $longitude){
        $key = 'geo::user';
        $client = new Client([
            'host'   => '127.0.0.1',
            'port'   => 6379,
//            'password'   => 'xxxxxx'
        ]);
        $nearbyList = $client->georadius($key, $longitude, $latitude, 50000, 'm', ['withdist' => true, 'sort' => 'asc']); 
        //半径50000、单位m/km可选、距离显示、排序规则

        //省略其它逻辑......
    }

      到此实现了使用Redis GEO做附近的人功能，但也存在一些问题需要思考：

      一是针对条件查询，例如男、女的筛选，我的做法是在存入的时候，给成员标识拼上性别，但是这样会增加数据处理的复杂度，条件越多会越复杂。

//$gender 0保密 1女 2男
$client->geoadd($key,$longitude,$latitude, $user_id.'-'.$gender);

      二是出于分页的考虑，现在是每次都要把全部数据得到，然后进行数组分页，即便加一些缓存，但还是会觉得欠妥当。

附数组分页封装函数：

/**
 * 数组分页
 * @param $arr
 * @param int $page 页码
 * @param int $size 每一页的条数
 * @return array $array  分页数组
 */
function cutpage($arr, $page = 1, $size = 10)
{
    $arr = array_slice($arr, ($page - 1) * $size, $size);
    return $arr;
}