Redis的GEO详解

Redis 的 GEO（Geographic）模块是用于处理地理位置信息的工具集，主要支持存储地理位置数据、计算位置间距离、查询指定范围内的位置等功能。其底层基于有序集合（ZSET）实现，利用了 ZSET 的排序特性来管理地理位置的排序和查询。以下从核心原理、常用命令、应用场景及注意事项等方面详细说明：

​一、核心原理：基于 Geohash 和 ZSET​

Redis GEO 的底层数据结构是 ​ZSET（有序集合）​，每个地理位置的成员（member）在 ZSET 中存储为：

• ​键（key）​​：GEO 数据的键名（如 stores）。
• ​分数（score）​​：成员的 Geohash 编码值（一个 52 位的浮点数，由经纬度转换而来）。
• ​成员（member）​​：位置的标识（如店铺名 shop1）。

​Geohash 算法​

Geohash 是一种将二维经纬度（latitude, longitude）编码为一维字符串的算法。其核心思想是通过二分法将经纬度分别划分为网格，最终生成一个由数字和字母组成的短字符串（长度越短，精度越低，覆盖范围越大）。例如：

• 北京天安门的经纬度约为 (116.405285, 39.904989)，对应的 Geohash 是 wx4g0s8q3jf9。
• 相邻位置的 Geohash 字符串前缀相同，因此可通过比较前缀快速判断位置的远近。

Redis 利用 Geohash 的这一特性，将地理位置存储为 ZSET 的分数（score），从而借助 ZSET 的有序性实现高效的距离计算和范围查询。

​二、常用命令详解​

Redis GEO 提供了一系列命令，用于位置管理、距离计算和范围查询。以下是最核心的命令：

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​1. GEOADD：添加/更新地理位置​

​语法​：
GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

• key：GEO 数据的键名。
• longitude：经度（范围：-180° ~ 180°，​注意顺序：经度在前，纬度在后）。
• latitude：纬度（范围：-90° ~ 90°）。
• member：位置的唯一标识（如店铺名、用户 ID）。

​功能​：向 key 中添加一个或多个地理位置（若成员已存在，则更新其经纬度）。

​示例​：

# 添加北京天安门（经度116.405285，纬度39.904989）和上海东方明珠（经度121.473701，纬度31.230416）
GEOADD stores 116.405285 39.904989 "天安门" 121.473701 31.230416 "东方明珠"

​返回值​：成功添加的新成员数量（重复成员不计入）。

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​2. GEODIST：计算两个位置的距离​

​语法​：
GEODIST key member1 member2 [unit]

• unit：距离单位，可选值：m（米，默认）、km（千米）、mi（英里）、ft（英尺）。

​功能​：计算 member1 和 member2 之间的直线距离。

​示例​：

# 计算天安门到东方明珠的距离（千米）
GEODIST stores "天安门" "东方明珠" km
# 输出：约 1067.4702 km（实际计算值可能因精度略有差异）

​注意​：若任一成员不存在，返回 nil。

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​3. GEORADIUS：查询指定中心点附近的成员​

​语法​：
GEORADIUS key longitude latitude radius unit [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT n] [ASC|DESC]

• longitude/latitude：中心点的经纬度。
• radius：搜索半径。
• unit：半径单位（同 GEODIST）。
• WITHCOORD：返回成员的经纬度坐标（数组形式）。
• WITHDIST：返回成员到中心点的距离（浮点数）。
• WITHHASH：返回成员的 Geohash 编码值（整数）。
• COUNT n：限制返回结果数量（默认返回所有符合条件的成员）。
• ASC|DESC：按距离升序（ASC，默认）或降序（DESC）排序。

​功能​：以给定的经纬度为中心，查询半径范围内的所有成员，并可选返回额外信息。

​示例​：

# 查询天安门（116.405285, 39.904989）周围 2 公里内的店铺，返回距离和坐标
GEORADIUS stores 116.405285 39.904989 2 km WITHDIST WITHCOORD

​返回值​（示例）：

1) 1) "天安门"          # 成员名2) "0.0000"         # 到中心点的距离（km）3) 1) "116.405285"  # 经度2) "39.904989"   # 纬度

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​4. GEORADIUSBYMEMBER：以成员为中心查询附近​

​语法​：
GEORADIUSBYMEMBER key member radius unit [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT n] [ASC|DESC]

• member：作为中心点的已有成员（如已存在的店铺）。

​功能​：与 GEORADIUS 类似，但中心点由已有成员的位置决定（无需手动输入经纬度）。

​示例​：

# 查询以“天安门”为中心，周围 5 公里的店铺
GEORADIUSBYMEMBER stores "天安门" 5 km WITHDIST

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​5. GEOHASH：获取成员的 Geohash 编码​

​语法​：
GEOHASH key member [member ...]

​功能​：返回一个或多个成员的 Geohash 字符串（基于 ZSET 的分数转换而来）。

​示例​：

# 获取“天安门”的 Geohash
GEOHASH stores "天安门"
# 输出："wx4g0s8q3jf9"（实际值可能因 Redis 版本略有差异）

​应用场景​：通过比较 Geohash 前缀快速判断位置的相似性（前缀越长，位置越接近）。

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​6. GEORADIUSBYMEMBER_RO / GEORADIUS_RO：只读查询（Redis 3.2.10+）​​

为了支持集群模式下的只读操作，Redis 提供了 GEORADIUSBYMEMBER_RO（基于成员）和 GEORADIUS_RO（基于经纬度）命令，避免在集群环境中因重定向导致的性能问题。

​三、关键注意事项​

1. ​经纬度顺序​：必须严格遵循 经度在前，纬度在后（与地理常识中的“纬度优先”不同），否则会导致位置错误。
2. ​数据删除​：GEO 数据存储在 ZSET 中，因此删除成员需使用 ZREM key member（而非 GEODEL，Redis 未提供独立删除命令）。
3. ​性能限制​：
   • 底层是 ZSET，因此 GEOADD、GEORADIUS 等操作的时间复杂度与 ZSET 一致（如 GEORADIUS 为 O(N + log(M))，N 是结果数量，M 是总成员数）。
   • 大数据量（如百万级）下，范围查询可能变慢，建议结合业务场景优化（如分区域缓存、限制 COUNT 参数）。
4. ​精度问题​：Geohash 编码长度固定为 52 位（对应 double 类型的精度），足够覆盖绝大多数场景（误差约 0.5 米），但极端情况下需注意。
5. ​集群支持​：Redis 集群模式下，GEO 数据会被分散存储在不同节点（因 ZSET 的哈希槽分配），因此 GEORADIUS 等跨节点查询需通过代理节点聚合结果，可能影响性能。

​四、典型应用场景​

1. ​附近的人/店铺​：如外卖 App 查询用户附近的餐厅，社交 App 查找附近的好友。

   # 用户当前位置（经度121.475，纬度31.230），查询 3 公里内的餐厅
   GEORADIUS restaurants 121.475 31.230 3 km WITHDIST

2. ​物流追踪​：记录包裹的实时位置，查询某区域内的待配送订单。
3. ​地理围栏​：判断移动对象（如车辆）是否进入或离开指定区域（结合 GEORADIUS 和定时任务）。

​五、总结​

Redis GEO 是一个轻量级的地理位置解决方案，适合需要快速存储和查询位置数据的场景。其核心优势是利用 ZSET 的有序性实现了高效的距离计算和范围查询，但也需注意经纬度顺序、数据删除方式和性能限制。实际使用中，需根据业务需求选择合适的命令（如 GEORADIUS 或 GEORADIUSBYMEMBER），并结合 WITH* 参数优化返回结果。