Redis的Geo源码分析

本文主要是介绍Redis的Geo源码分析，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Redis的Geo源码分析

源码位置：redis/src/geo.c

转自：
Redis源码剖析之GEO——Redis是如何高效检索地理位置的？_xindoo-CSDN博客

Redis源码剖析之跳表(skiplist)_xindoo-CSDN博客

上文中花了大量篇幅讲解了geohash的实现，其实看到这里，你基本上已经理解了redis中的geohash的实现了。本质上redis中的geo就是对geohash的封装，具体geohash相关的代码就不给大家列了(可自行查阅)，就给大家介绍下redis geo里的大体流程。
首先，可能大家最好奇的是geohash在redis中是怎么存储的，从geoadd命令的实现可以一窥端倪。

/* GEOADD key [CH] [NX|XX] long lat name [long2 lat2 name2 ... longN latN nameN] */
void geoaddCommand(client *c) {
    int xx = 0, nx = 0, longidx = 2;
    int i;

    /* 解析可选参数 */
    while (longidx < c->argc) {
        char *opt = c->argv[longidx]->ptr;
        if (!strcasecmp(opt,"nx")) nx = 1;//判断字符串是否相等
        else if (!strcasecmp(opt,"xx")) xx = 1;
        else if (!strcasecmp(opt,"ch")) {}
        else break;
        longidx++;
    }

    if ((c->argc - longidx) % 3 || (xx && nx)) {
        /* 解析所有的经纬度值和member，并对其个数做校验 */
            addReplyErrorObject(c,shared.syntaxerr);
        return;
    }

    /* 构建zadd的参数数组 */
    int elements = (c->argc - longidx) / 3;
    int argc = longidx+elements*2; /* ZADD key [CH] [NX|XX] score ele ... */
    robj **argv = zcalloc(argc*sizeof(robj*));
    argv[0] = createRawStringObject("zadd",4);
    for (i = 1; i < longidx; i++) {
        argv[i] = c->argv[i];
        incrRefCount(argv[i]);
    }

    /* 以3个参数为一组，将所有的经纬度和member信息从参数列表里解析出来，并放到zadd的参数数组中 */
    for (i = 0; i < elements; i++) {
        double xy[2];

        if (extractLongLatOrReply(c, (c->argv+longidx)+(i*3),xy) == C_ERR) {
            for (i = 0; i < argc; i++)
                if (argv[i]) decrRefCount(argv[i]);
            zfree(argv);
            return;
        }

        /* 将经纬度坐标转化成score信息 */
        GeoHashBits hash;
        geohashEncodeWGS84(xy[0], xy[1], GEO_STEP_MAX, &hash);
        GeoHashFix52Bits bits = geohashAlign52Bits(hash);
        robj *score = createObject(OBJ_STRING, sdsfromlonglong(bits));
        robj *val = c->argv[longidx + i * 3 + 2];
        argv[longidx+i*2] = score;
        argv[longidx+1+i*2] = val;
        incrRefCount(val);
    }

    /* 转化成zadd命令所需要的参数格式*/
    replaceClientCommandVector(c,argc,argv);
    zaddCommand(c);
}

原来geo的存储只是zset包了一层壳(是不是有点小失望)，关于zset的具体实现可以参考我之前写的文章redis中skiplist的实现。

我们再来详细看下georadius的大体执行流程(代码偏长，故删除大量细节代码)。

void georadiusGeneric(client *c, int srcKeyIndex, int flags) {
    robj *storekey = NULL;
    int storedist = 0; /* 0 for STORE, 1 for STOREDIST. */

    /* 根据key找找到对应的zojb */
    robj *zobj = NULL;
    if ((zobj = lookupKeyReadOrReply(c, c->argv[srcKeyIndex], shared.emptyarray)) == NULL ||
        checkType(c, zobj, OBJ_ZSET)) {
        return;
    }

    /* 解析请求中的经纬度值 */
    int base_args;
    GeoShape shape = {0};
    if (flags & RADIUS_COORDS) {
    /*
     * 各种必选参数的解析，省略细节代码，主要是解析坐标点信息和半径   
     */ 
    }

    /* 解析所有的可选参数. */
    int withdist = 0, withhash = 0, withcoords = 0;
    int frommember = 0, fromloc = 0, byradius = 0, bybox = 0;
    int sort = SORT_NONE;
    int any = 0; /* any=1 means a limited search, stop as soon as enough results were found. */
    long long count = 0;  /* Max number of results to return. 0 means unlimited. */
    if (c->argc > base_args) {
    /*
     * 各种可选参数的解析，省略细节代码   
     */ 
    }
    
    /* Get all neighbor geohash boxes for our radius search
     * 获取到要查找范围内所有的9个geo邻域 */
    GeoHashRadius georadius = geohashCalculateAreasByShapeWGS84(&shape);

    /* 创建geoArray存储结果列表 */
    geoArray *ga = geoArrayCreate();
    /* 扫描9个区域中是否有满足条的点，有就放到geoArray中 */
    membersOfAllNeighbors(zobj, georadius, &shape, ga, any ? count : 0);

    /* 如果没有匹配结果，返回空对象 */
    if (ga->used == 0 && storekey == NULL) {
        addReply(c,shared.emptyarray);
        geoArrayFree(ga);
        return;
    }

    long result_length = ga->used;
    long returned_items = (count == 0 || result_length < count) ?
                          result_length : count;
    long option_length = 0;

    /* 
     * 后续一些参数逻辑，比如处理排序，存储……
     */
    // 释放geoArray占用的空间 
    geoArrayFree(ga);
}

上述代码删减了大量细节，有兴趣的同学可以自行查阅。不过可以看出georadius的整体流程非常清晰。

1. 解析请求参数。
2. 计算目标坐标所在的geohash和8个邻居。
3. 在zset中查找这9个区域中满足距离限制的所有点集。
4. 处理排序等后续逻辑。
5. 清理临时存储空间。

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