Redis Geo结构详解：从原理到实战，手把手教你玩转地理位置功能

在互联网产品中，“附近的人”“附近的店”“配送范围”这类功能越来越常见。以前做这种功能可能需要依赖MySQL的经纬度计算，或者上专业的GIS数据库（比如PostGIS），但Redis 3.2版本后推出的Geo（地理信息）模块，用极简的API和高效的性能，完美解决了这类问题。今天咱们就来深入聊聊Redis Geo的底层原理、常用命令和实战场景。

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一、为什么需要Redis Geo？

先想个场景：你要做一个“附近3公里的餐厅”功能。传统做法是把餐厅的经纬度存MySQL，查询时用WHERE语句结合经纬度计算距离（比如Haversine公式），但这样做有两个问题：

1. 性能差：每次查询都要全表扫描计算距离，数据量大时（比如100万条）响应会很慢；
2. 功能弱：想找“附近1公里内按距离排序的前10家店”，MySQL得写子查询+排序，效率极低。

而Redis Geo基于ZSET（有序集合）和Geohash编码优化，能以O(logN)的时间复杂度完成位置存储和范围查询，轻松支持百万级数据的“附近搜索”“距离计算”等操作，堪称“地理信息场景的瑞士军刀”。

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二、核心原理：Geohash+ZSET的“天作之合”

要理解Redis Geo，必须先搞懂两个关键：Geohash编码和ZSET的巧妙利用。

1. Geohash：把二维坐标“拍扁”成一维字符串

Geohash是一种将经纬度（二维坐标）转换为一维字符串的编码算法，核心思想是“二进制交替切割”。举个例子：

• 经度范围是[-180, 180]，纬度是[-90, 90]。我们把经度和纬度分别转换成二进制（比如经度116.405的二进制是1110001.011001...，纬度39.905是100111.111010...）；
• 然后交替取经度和纬度的二进制位，组合成一个长二进制串（比如经度前1位+纬度前1位+经度第2位+纬度第2位…）；
• 最后把这个二进制串转成Base32编码（用0-9、b-z去掉a/i/l/o，共32个字符），得到Geohash字符串。

比如北京天安门（116.405285, 39.904989）的Geohash是wx4g0s8q3jf9（长度12）。Geohash有个特性：两个位置越近，Geohash的前缀越长（就像手机号前几位相同代表同一地区）。这为后续的范围查询提供了基础。

2. Redis Geo的底层存储：ZSET当“外挂”

Redis Geo并没有单独的数据结构，而是直接复用了ZSET（有序集合）。具体来说：

• 每个地理位置的member（比如“天安门”）作为ZSET的成员；
• 对应的score字段存储的是该位置的Geohash转换后的52位整数（双精度浮点数精度足够，不会丢数据）。

这样一来，ZSET的天然排序能力（按score排序）就能直接用来做地理范围的排序和查询，而Geohash的前缀特性又能快速筛选出附近的点。

小提示：用ZSCORE key member命令可以看到某个位置的Geohash整数，比如ZSCORE shops 天安门会返回一个很大的整数，这就是它的Geohash编码值。

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三、常用命令实战：从存储到查询，手把手教你用

Redis Geo提供了7个核心命令，覆盖了“增删改查”和各种地理计算需求。咱们结合示例逐个看。

1. GEOADD：添加/更新位置（最常用）

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

作用：向key中添加一个或多个地理位置（经度、纬度、成员名）。如果成员已存在，会覆盖旧坐标。

示例：

# 添加天安门、故宫、景山的位置
GEOADD shops 116.405285 39.904989 "天安门" 116.415 39.915 "故宫" 116.425 39.925 "景山"

注意：经纬度顺序是longitude（经度）在前，latitude（纬度）在后！写反了会导致位置偏差（比如把北京写成南半球）。

2. GEODIST：计算两个位置的距离

语法：
GEODIST key member1 member2 [unit]

作用：计算member1和member2之间的距离，unit支持米（m）、千米（km）、英里（mi）、英尺（ft），默认是米。

示例：

# 计算天安门到故宫的距离（单位米）
GEODIST shops 天安门 故宫 m  # 输出约1420米（实际测试值）

如果其中一个成员不存在，返回nil。

3. GEORADIUS/GEORADIUSBYMEMBER：附近搜索（重点中的重点）

这两个命令是最常用的“附近的人/店”功能实现方式，区别在于：

• GEORADIUS：以指定的经纬度为中心搜索；
• GEORADIUSBYMEMBER：以已有成员的坐标为中心搜索（更方便）。

语法（以GEORADIUS为例）：

GEORADIUS key longitude latitude radius unit 
[WITHCOORD]    # 返回结果的经纬度坐标
[WITHDIST]     # 返回结果到中心的距离
[WITHHASH]     # 返回结果的Geohash整数
[COUNT n]      # 限制返回数量（近似值）
[ASC|DESC]     # 按距离升序/降序排序

示例1：以坐标为中心搜索附近的店

# 搜索天安门附近2公里内的店铺，按距离升序返回前5家，并显示距离和坐标
GEORADIUS shops 116.405 39.905 2 km WITHDIST WITHCOORD ASC COUNT 5

输出示例：

1) 1) "天安门"                  # 成员名
   2) "0.0000"                 # 到中心的距离（米）
   3) 1) "116.40528503417969"    # 经度
      2) "39.90498910404111"     # 纬度
2) 1) "故宫"
   2) "1420.0000"
   3) 1) "116.41500091552734"
      2) "39.91500106535918"
...

示例2：以已有成员为中心搜索（更常用）
假设“故宫”的坐标已知，想找它附近1公里的店：

GEORADIUSBYMEMBER shops 故宫 1 km WITHCOORD DESC

4. GEOPOS：获取位置的经纬度

语法：
GEOPOS key member [member ...]

作用：返回一个或多个成员的经纬度坐标（如果成员不存在，返回nil）。

示例：

GEOPOS shops 天安门  # 输出 [116.40528503417969, 39.90498910404111]

5. GEOHASH：获取位置的Geohash字符串

语法：
GEOHASH key member [member ...]

作用：返回一个或多个成员的Geohash字符串（默认长度11，对应约0.5米精度）。

示例：

GEOHASH shops 天安门  # 输出 "wx4g0s8q3jf9"

6. GEOSEARCH（Redis 6.2+）：更灵活的范围查询

GEOSEARCH是Redis 6.2新增的命令，支持矩形范围（BYBOX）和圆形范围（BYRADIUS），语法类似GEORADIUS但更强大。

示例：搜索某个矩形范围内的店铺

# 搜索经度116.4~116.5、纬度39.9~39.92的店铺
GEOSEARCH shops FROMLONLAT 116.4 39.9 BYBOX 0.1 0.02 ASC

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四、实战场景：这些业务用Geo再合适不过

1. 外卖/到店：附近的餐厅/超市

用户打开APP，定位当前坐标，调用GEORADIUS搜索3公里内的餐厅，按距离排序，同时用WITHCOORD返回餐厅坐标，前端渲染地图标记。这是最常见的场景。

2. 社交：“附近的人”

用户刷新“附近的人”时，后端用当前用户的经纬度，调用GEORADIUS搜索1公里内的其他用户，按距离排序，返回头像和昵称。

3. 物流：配送范围校验

骑手接单时，计算订单地址与骑手当前位置的距离（GEODIST），如果超过配送范围（比如5公里），直接拒绝或提示加钱。

4. 共享单车：车辆分布监控

后台需要统计某个区域（比如商圈）内的可用单车数量，可以用GEORADIUS圈选该区域，结合COUNT参数快速统计。

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五、注意事项：避坑指南

1. 精度问题：Geohash不是绝对精确

Redis Geo的距离计算基于Haversine公式（考虑地球曲率），误差约0.5%，日常业务足够用。但如果需要厘米级精度（如测绘），得用专业GIS工具（如PostGIS）。

2. 集群模式下的限制

Redis集群中，ZSET是单键存储，所有Geo数据会被分配到同一个节点。如果数据量超过单节点内存（比如1000万条），会导致内存不足。建议单节点Geo数据量控制在500万以内，或用分片策略（比如按城市分key）。

3. 不支持复杂几何查询

Geo只能处理“点与圆”的查询（附近搜索），不支持“点与多边形”（如“某园区内所有点”）或“线段相交”等复杂操作。这种需求得用MongoDB（地理索引）或Elasticsearch（geo_point类型）。

4. 经纬度顺序别写反！

GEOADD和GEORADIUS的参数顺序是longitude, latitude（经度在前，纬度在后），写反了会导致位置偏差（比如把北京写成澳大利亚）。

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六、总结

Redis Geo凭借“Geohash+ZSET”的组合，用极低的成本解决了地理位置存储和查询的问题，是中小型项目中“附近功能”的首选方案。掌握GEOADD、GEODIST、GEORADIUS这几个核心命令，就能快速实现大部分需求。

如果是复杂场景（比如多边形查询、高精度计算），可以结合其他工具（如PostGIS），但Redis Geo在性能和易用性上的优势，足以让它成为地理信息处理的“轻量级神器”。

下次做“附近的人”功能时，不妨试试Redis Geo，你会发现原来这么简单！

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