原文?https://www.cnblogs.com/iforever/p/4061095.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

? ? 最近在做一款移動端棋牌游戲，為了進(jìn)一步提高用戶體驗(yàn)、拉近玩家的距離，我們決定在游戲中加入好友功能，而對于體驗(yàn)好友功能的玩家來說，要是玩牌的時候可以看看附近都有誰在玩牌，跟他們交流交流玩牌心得什么的無疑是個不錯的想法。而要實(shí)現(xiàn)查看附近的人就需要提提LBS（Location Based Service），他的意思就是基于位置的服務(wù)，就是通過移動終端獲取到許多用戶或者物體的經(jīng)緯度坐標(biāo)，通過這些位置信息所提供的服務(wù)。

?????? 好了，扯了這么多，我們來看看如何實(shí)現(xiàn)查看附近人的功能的：

?????? 首先要具備下面這些環(huán)境：

php+MySQL（MySQL不是必須，本文中用的是redis來存儲用戶的信息）

redis（本文用的是redis，當(dāng)然你也可以用MySQL）

geohash.class.php類（這個類是用來處理經(jīng)緯度坐標(biāo)的一些基本函數(shù)，當(dāng)然這些東西完全可以自己去寫，如果時間充裕的話）

?????? 好了，等這些環(huán)境都具備了之后，我來講講這個實(shí)現(xiàn)過程：

• 首先介紹下GeoHash思想

?? ?? 第一步.? 編碼

????? 這個功能應(yīng)用到了一個很好的算法GeoHash，也許有同學(xué)聽過這個功能，沒錯GeoHash就是通過一個巧妙的算法（不由得驚嘆前輩們真牛！）把經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化為字符串，這樣有什么好處呢，顯而易見，將二維的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為了一維，這樣一來存儲就方便了，搜索效率也會高很多，那么現(xiàn)在問題來了，GeoHash算法是如何把經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為字符串的？

????? 將經(jīng)緯度編碼為字符串的過程可以分為以下3個步驟：

????? 首先就是編碼，對于經(jīng)緯度的編碼通過折半比較法，當(dāng)大于中值時該位編碼為1（小于時編碼為0），下次新的區(qū)間為中值到最大值（或者最小值到中值），這樣一直比較下去，直到到達(dá)要求的精度，精度和緯度的方法是一樣的，只不過一個原始區(qū)間是（-90,90），一個是（-180,180），光說不好理解，下面我們看看一個簡單的例子：

對經(jīng)度32.165進(jìn)行編碼：???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 對緯度89.156進(jìn)行編碼：

編碼	min	mid	max
1	-90	0	90
0	0	45	90
1	0	22.5	45
0	22.5	033.75	45
1	22.5	28.125	33.75
1	28.125	30.9375	33.75
0	30.9375	32.34375	33.75
1	30.9375	31.640625	32.34375
1	31.640625	31.9921875	32.34375
0	31.9921875	32.16796875	32.34375

編碼	min	mid	max
1	-180	0	180
0	0	90	180
1	0	45	90
1	45	67.5	90
1	67.5	78.75	90
1	78.75	84.375	90
1	84.375	87.1875	90
1	87.1875	88.59375	90
0	88.59375	89.296875	90
1	88.59375	88.9453125	89.296875

??????? 這樣便可將（89.156,32.165） =>? （10101 10110，10111 11101）

??????? 這個時候就到了第二步驟——組碼了，顧名思義，將第一步產(chǎn)生的編碼組合起來為下一步產(chǎn)生字符串做準(zhǔn)備，組碼的方式是偶數(shù)位放置經(jīng)度，奇數(shù)位放緯度（為什么要這么做呢，我猜可能是谷歌為了大家統(tǒng)一規(guī)范，僅此而已，其實(shí)奇偶數(shù)位互換也可以的），對于上面的經(jīng)緯度編碼后再組碼如下：

經(jīng)度：10101 11101

緯度：10111 11101

位置編碼：11001 11011 11111 10011

圖 3

?????? 對于上面的位置編碼，為什么要這么編碼呢，為什么要奇數(shù)位放緯度，偶數(shù)為方經(jīng)度呢，我們看看下面這張圖,用這張圖模擬地圖的經(jīng)緯度，A點(diǎn)（-180,90），B點(diǎn)（180,90），C點(diǎn)（-180，-90），D點(diǎn)（180，-90）；

A	?	?	?	?	?	?	?	?	B
?	010101	010111	011101	011111	110101	110111	111101	111111	?
?	010100	010110	011100	011110	110100	110110	111100	111110	?
?	010001	010011	011001	011011	110001	110011	111001	111011	?
?	010000	010010	011000	011010	110000	110010	111000	111010	?
?	000101	000111	001101	001111	100101	100111	101101	101111	?
?	000100	000110	001100	001110	100100	100110	101100	101110	?
?	000001	000011	001001	001011	100001	100011	101001	101011	?
?	000000	000010	001000	001010	100000	100010	101000	101010	?
C	?	?	?	?	?	?	?	?	D

圖 4

??????? 如圖4所示，這樣就可以將地圖（經(jīng)度-180~180，緯度-90~90）分為很多很多多的小塊，每一個小塊都有唯一的二進(jìn)制編碼，當(dāng)位數(shù)達(dá)到一定的長度時就可以表示很小的一塊區(qū)域，這不就可以根據(jù)二進(jìn)制編碼定位一個唯一的位置了嗎，對于劃分的進(jìn)一步理解可看下面的圖。

圖 5

????? 如圖5所示，左邊是是對緯度（-180,180）的劃分，可以看出通過劃分可以確定（22.4,45）這一緯度區(qū)間的編碼為1001，當(dāng)然了位數(shù)越多精度越高，同理對經(jīng)度進(jìn)行劃分，可以確定（-78.75，-67.5）這一經(jīng)度范圍的編碼為0001，可以想象，當(dāng)左右兩張圖合在一起時就可以確定一個唯一的矩形區(qū)域，當(dāng)該區(qū)域足夠小的時候就可一看做一個點(diǎn)。

?

??? ? 第二步.? 組碼

????? 從圖3可以看出我們對經(jīng)緯度編碼后可得二進(jìn)制字符串11001 11011 11111 10011

????? 最后使用用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）這32個字母進(jìn)行base32編碼，首先將11001 11011 11111 10011轉(zhuǎn)成十進(jìn)制，對應(yīng)著25、27、32、19，十進(jìn)制對應(yīng)的編碼就是tvzm。同理，將編碼轉(zhuǎn)換成經(jīng)緯度的解碼算法與之相反，具體不再贅述。至此，我們的對geohash有了個大致的了解。

??????? 圖 6

• 如何具體的應(yīng)用到程序中

?????? 首先思考一下查看附近的人的流程：

用戶點(diǎn)擊查看附近的人按鈕，首先獲取到該用戶的選位置信息（經(jīng)緯度），傳給服務(wù)器。

服務(wù)器收到數(shù)據(jù)之后對該用戶的位置信息進(jìn)行g(shù)eohash計(jì)算，獲得該用戶的位置hash字符串。

對該用戶的位置信息hash串進(jìn)行緩存（緩存時間長短根據(jù)具體情況而定）。

根據(jù)該hash串選出附近的人。

對hash進(jìn)行解碼，計(jì)算出附近用戶的位置，返回給用戶。

?????? 首先看看geohash.class.php這個公共類庫里面的基本方法：

?	[public]Geohash()?????? 初始化hash映射表
Geohash	[public]encode(lat,lat, long)?????? 對經(jīng)緯度進(jìn)行編碼
?	[public]decode()?????? 對hash進(jìn)行解碼

圖 7

????? 如圖7所示，顯而易見這個類庫里面有3個函數(shù)，第一個用來初始化hash映射表，其實(shí)就是把0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz字符串中的每個字符和它對應(yīng)的二進(jìn)制編碼對應(yīng)起來（左邊補(bǔ)零至5位）。encode()是用來生成hash的，decode是用來解碼hash得到hash對應(yīng)的經(jīng)緯度的。

??????? 下面我們看個例子，現(xiàn)在假設(shè)有圖8中的幾個用戶查看附近的人：

mid	坐標(biāo)
100	(42.61233,-5.61234)
101	(-20.25689, 50.56897)
102	(10.11233, 57.21234)
103	(49.26343, -123.26895)
104	(0.00534, -179.56732)
105	(-30.55555, 0.28958)
106	(5.00001, -140.63422)
107	(42.61234, -5.61234)
108	(5.00001, -140.63422)

圖 8

?????? 圖8的數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器經(jīng)過geohash計(jì)算得出下面的hash表：

?

mid	坐標(biāo)
100	ezs42m34yfp_100
101	mh7uy8r5n6j_101
102	t3b9tbuu84u_102
103	c2b26bnk32b_103
104	80021bgp45m_104
105	k484ntdc58w_105
106	8bgury1r1jm_106
107	ezs42m34ygz_107
108	8bgury1r1jm_108

圖 9

??????? 計(jì)算出這些hash值，將hash值存入redis中，存入redis中之后，那么問題來了，如何去獲取一個用戶附近的用戶呢？當(dāng)redis數(shù)據(jù)庫中有了一些用戶的記錄之后，來一個用戶，我們先對其進(jìn)行編碼，然后根據(jù)該用戶的位置hash從redis中選出該用戶附近的hash，選取附近的hash這一步很簡單，對于redis只需這么做：

<?php$mid = 2014;$level = 7; //獲取的精度等級，數(shù)字越大，附近這個范圍越小$redis = Redis::init(); //假設(shè)這樣獲取到redis實(shí)例$mykey = '8gur95yjmz'; //假設(shè)我的hash為這個$redis->setex($mykey.'_'.$mid,$_SERVER['REQUEST_TIME'],86400); //這里設(shè)置緩存1天，具體情況具體對待 $search = substr($makey,0,$level);$nearbys = $redis->keys("{$search}*"); ?>

????? 程序 1

?????? 上面的幾句代碼就可以選出我附近的人的hash，當(dāng)然，其中的level來設(shè)置精度的，這個數(shù)字越大，附近的人范圍越小，具體參考圖10中的值，這個表中的值是從我的導(dǎo)師李偉（weickly）那里獲取到的。要注意，這個地方搜索完之后要排除自己。還有一點(diǎn)要注意，就是在緩存時鍵名的最后一定要加上_{$mid},這樣做可以避免多個用戶在同一位置是互相覆蓋的情況（就像圖9中mid為106和108的用戶），放在最后是為了不影響搜索。

1	2500000m
2	630000m
3	78000m
4	20000m
5	2400m
6	610m
7	76m
8	19m
9	2m

圖 10

??????? 例如mid為109，經(jīng)緯度為(42.61236, -5.61234)的用戶，當(dāng)他點(diǎn)擊獲取附近的人按鈕式，我獲取到他的經(jīng)緯度并計(jì)算出他的hash，$mykey='ezs42m34yzx'，然后通過程序段1可以獲取到他附近的hash：

100	ezs42m34yfp_100	(42.61233,-5.61234)	3.3m
107	ezs42m34ygz_107	(42.61234, -5.61234)	2.2m
109	ezs42m34yzx_109	(42.61236, -5.61234)	0m

圖 11

??????? 圖11中獲取到了用戶109附近的用戶hashs，獲取到hash值還并沒有完成，首先排除掉自己109那條記錄，然后通過Geohash類中的decode將hash解碼為經(jīng)緯度，通過每個用戶的經(jīng)緯度計(jì)算出和109用戶的距離，然后按距離等級返回，比如說小于100，小于200……

??????? 至此，獲取附近的人就完成了，當(dāng)然了具體實(shí)踐的時候還要隨機(jī)應(yīng)變具體情況具體對待，我寫這篇文章只是想起到拋磚引玉的效果，本文中可能會存在很多不足，還望斧正。

?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的lbs（查看附近的人），看看社交软件如何实现查看附近的人的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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