业务背景
在我们平常开发工作中，会遇到如下场景：
（1）配送系统需要将一笔订单匹配到附近3公里的骑士
（2）用户需要查看到附近5公里的商户信息
解决思路
方案一：由于我们数据是保存在关系型数据库中的（mysql），因此我们最直观的解决方法便是通过 “纬度与经度每增加0.01度，线性距离便增加1000m” 计算出一批符合规则的经纬度，然后再进行筛选。
double km = 3.0;
double precision = 0.01 * km;SELECT * FROM `order`
WHERE latitude > latitude - precision && latitude < latitude + precision &&longitude > longitude - precision && longitude < longitude + precision;
复制代码上述的解决方案，在请求量较大的情况下，性能是很不理想的。
方案二：前期根据经纬度，先计算出其对应的geohash值（12位/52位的geohash字符串），然后通过数据库的索引查询出对应的数据
上描解决方法的缺点，如果业务方需要对筛选出来的数据再进行按距离排序，这时候就需要我们二次处理了。
方案三：使用搜索引擎自带的经纬度查询
方案四：基于MongoDB的查询（MonggoDB原生也支持地理位置索引，支持位置查询及排序）
db.runCommand({ geoNear: "places", near: [30.545162, 104.062018], num:1000
})
复制代码业界比较通用的解决地理位置排序算法是GeoHash算法
什么是geohash
GeoHash是一种对地理坐标进行编码的方法，它将二维坐标映射为一个字符串。每个字符串代表一个特定的矩形，在该矩形范围内的所有坐标都共用这个字符串。字符串越长精度越高，对应的矩形范围越小。
对一个地理坐标编码时，按照初始区间范围纬度[-90,90]和经度[-180,180]，计算目标经度和纬度分别落在左区间还是右区间。落在左区间则取0，右区间则取1。然后，对上一步得到的区间继续按照此方法对半查找，得到下一位二进制编码。当编码长度达到业务的进度需求后，根据“偶数位放经度，奇数位放纬度”的规则，将得到的二进制编码穿插组合，得到一个新的二进制串。最后，根据base32的对照表，将二进制串翻译成字符串，即得到地理坐标对应的目标GeoHash字符串。
以坐标“30.280245, 120.027162”为例，计算其GeoHash字符串。首先对纬度做二进制编码：
（1）将[-90,90]平分为2部分，“30.280245”落在右区间(0,90]，则第一位取1
（2）将(0,90]平分为2分，“30.280245”落在左区间(0,45]，则第二位取0
... 不断重复以上步骤，得到的目标区间会越来越小,最终得到：得到的纬度二进制编码为10101 01100 01000
按照“偶数位放经度，奇数位放纬度”的规则，将经纬度的二进制编码穿插，得到完成的二进制编码为：11100 11001 10011 10010 00111 00010。由于后续要使用的是base32编码，每5个二进制数对应一个32进制数，所以这里将每5个二进制位转换成十进制位，得到28,25,19,18,7,2。 对照base32编码表，得到对应的编码为：wtmk72。（代码实现相对简单，核心思想是在二分法）
geohash的长度对应的精度：
Redis中对geohash的运用
（1）geoadd 增加经纬度
GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]时间复杂度：O(log (N) )数据存储在redis soret set 集合中，需要留意的是，redis没有提供相应的删除方法，需要使用ZREM来进行删除 (zrem key member)
复制代码（2）geopos 获取元素位置
GEOPOS key member [member ...]时间复杂度：O(log (N) )这边需要注意的一个细节是。由于我们是使用geoadd添加经纬度的，是将经纬度转换成52bit的geohash值，因此从geohash转换的时候，会有一定的经度损失
复制代码(3) geodist 返回两个经纬度之间的距离
GEODIST key member1 member2 [unit]时间复杂度：O(log (N) )
复制代码（4） geohash 获取经纬度的hash值
GEODIST key member1 member2 [unit]时间复杂度：O(log (N) )需要注意的是：
[1] geohash返回11个字符串的GeoHash字符串，可以缩短删除右侧的字符，它会失去进度，但是还是可以指向同一个区域[2] 获取到的结果，可以使用 http://geohash.org/geohash值进行查询[3] 带有相似前缀的字符串在附近，但是相反的情况并非如此，有可能前缀不同的字符串也在附近
复制代码（5） georadius & georadiusbymember
GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [ASC|DESC] [COUNT count]GEORADIUSBYMEMBER key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]时间复杂度： O（N+log（M））
其中N是由中心和半径界定的圆形区域的边界框内的元素的数量，M 是索引内的项目的数量复制代码注意事项
我使用redis geohash在搜索附近商户门店的功能上，当前全国的门店信息在30w左右。整体来说，对内存的消耗不会太多。我在 #老錢资深洞主 @ 公众号【码洞】# 的公众号上看过他的建议，下面直接引用了：
如果使用 Redis 的 Geo 数据结构，它们将全部放在一个 zset 集合中。在 Redis 的集群环境中，集合可能会从一个节点迁移到另一个节点，如果单个 key 的数据过大，会对集群的迁移工作造成较大的影响，在集群环境中单个 key 对应的数据量不宜超过 1M，否则会导致集群迁移出现卡顿现象，影响线上服务的正常运行。
所以建议Geo的数据使用单独的Redis实例部署，不使用集群环境。
如果数据量过亿甚至更大，就需要对Geo数据进行拆分，按国家拆分、按省拆分，按市拆分，在人口特大城市甚至可以按区拆分。这样就可以显著降低单个 zset 集合的大小。 （这也是我们筛新列表的做法，有一种业务是骑士要看到附近3公里的订单，我们的做法就是按照一个区域+时间段进行数据的存储）