lbs（查看附近的人），看看社交软件如何实现查看附近的人

最近在做一款移动端棋牌游戏，为了进一步提高用户体验、拉近玩家的距离，我们决定在游戏中加入好友功能，而对于体验好友功能的玩家来说，要是玩牌的时候可以看看附近都有谁在玩牌，跟他们交流交流玩牌心得什么的无疑是个不错的想法。而要实现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务，就是通过移动终端获取到许多用户或者物体的经纬度坐标，通过这些位置信息所提供的服务。

好了，扯了这么多，我们来看看如何实现查看附近人的功能的：

首先要具备下面这些环境：

1. php+MySQL（MySQL不是必须，本文中用的是redis来存储用户的信息）
2. redis（本文用的是redis，当然你也可以用MySQL）
3. geohash.class.php类（这个类是用来处理经纬度坐标的一些基本函数，当然这些东西完全可以自己去写，如果时间充裕的话）

好了，等这些环境都具备了之后，我来讲讲这个实现过程：

• 首先介绍下GeoHash思想

   第一步.  编码

这个功能应用到了一个很好的算法GeoHash，也许有同学听过这个功能，没错GeoHash就是通过一个巧妙的算法（不由得惊叹前辈们真牛！）把经纬度转化为字符串，这样有什么好处呢，显而易见，将二维的数据转化为了一维，这样一来存储就方便了，搜索效率也会高很多，那么现在问题来了，GeoHash算法是如何把经纬度坐标转化为字符串的？

将经纬度编码为字符串的过程可以分为以下3个步骤：

首先就是编码，对于经纬度的编码通过折半比较法，当大于中值时该位编码为1（小于时编码为0），下次新的区间为中值到最大值（或者最小值到中值），这样一直比较下去，直到到达要求的精度，精度和纬度的方法是一样的，只不过一个原始区间是（-90,90），一个是（-180,180），光说不好理解，下面我们看看一个简单的例子：

对经度32.165进行编码：                                                                                                 对纬度89.156进行编码：

这样便可将（89.156,32.165） =>  （10101 10110，10111 11101）

这个时候就到了第二步骤——组码了，顾名思义，将第一步产生的编码组合起来为下一步产生字符串做准备，组码的方式是偶数位放置经度，奇数位放纬度（为什么要这么做呢，我猜可能是谷歌为了大家统一规范，仅此而已，其实奇偶数位互换也可以的），对于上面的经纬度编码后再组码如下：

图 3

对于上面的位置编码，为什么要这么编码呢，为什么要奇数位放纬度，偶数为方经度呢，我们看看下面这张图,用这张图模拟地图的经纬度，A点（-180,90），B点（180,90），C点（-180，-90），D点（180，-90）；

图 4

如图4所示，这样就可以将地图（经度-180~180，纬度-90~90）分为很多很多多的小块，每一个小块都有唯一的二进制编码，当位数达到一定的长度时就可以表示很小的一块区域，这不就可以根据二进制编码定位一个唯一的位置了吗，对于划分的进一步理解可看下面的图。

图 5

如图5所示，左边是是对纬度（-180,180）的划分，可以看出通过划分可以确定（22.4,45）这一纬度区间的编码为1001，当然了位数越多精度越高，同理对经度进行划分，可以确定（-78.75，-67.5）这一经度范围的编码为0001，可以想象，当左右两张图合在一起时就可以确定一个唯一的矩形区域，当该区域足够小的时候就可一看做一个点。

  第二步.  组码

从图3可以看出我们对经纬度编码后可得二进制字符串11001 11011 11111 10011

最后使用用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行base32编码，首先将11001 11011 11111 10011转成十进制，对应着25、27、32、19，十进制对应的编码就是tvzm。同理，将编码转换成经纬度的解码算法与之相反，具体不再赘述。至此，我们的对geohash有了个大致的了解。

图 6

• 如何具体的应用到程序中

首先思考一下查看附近的人的流程：

1. 用户点击查看附近的人按钮，首先获取到该用户的选位置信息（经纬度），传给服务器。
2. 服务器收到数据之后对该用户的位置信息进行geohash计算，获得该用户的位置hash字符串。
3. 对该用户的位置信息hash串进行缓存（缓存时间长短根据具体情况而定）。
4. 根据该hash串选出附近的人。
5. 对hash进行解码，计算出附近用户的位置，返回给用户。

首先看看geohash.class.php这个公共类库里面的基本方法：

图 7

如图7所示，显而易见这个类库里面有3个函数，第一个用来初始化hash映射表，其实就是把0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz字符串中的每个字符和它对应的二进制编码对应起来（左边补零至5位）。encode()是用来生成hash的，decode是用来解码hash得到hash对应的经纬度的。

下面我们看个例子，现在假设有图8中的几个用户查看附近的人：

图 8

图8的数据发送到服务器经过geohash计算得出下面的hash表：

图 9

计算出这些hash值，将hash值存入redis中，存入redis中之后，那么问题来了，如何去获取一个用户附近的用户呢？当redis数据库中有了一些用户的记录之后，来一个用户，我们先对其进行编码，然后根据该用户的位置hash从redis中选出该用户附近的hash，选取附近的hash这一步很简单，对于redis只需这么做：

<?php
       $mid = 2014;
       $level = 7;    //获取的精度等级，数字越大，附近这个范围越小
        $redis = Redis::init();  //假设这样获取到redis实例
        $mykey = ‘8gur95yjmz‘;  //假设我的hash为这个
        $redis->setex($mykey.‘_‘.$mid,$_SERVER[‘REQUEST_TIME‘],86400);    //这里设置缓存1天，具体情况具体对待

$search = substr($makey,0,$level);
       $nearbys = $redis->keys("{$search}*");
?>

程序 1

上面的几句代码就可以选出我附近的人的hash，当然，其中的level来设置精度的，这个数字越大，附近的人范围越小，具体参考图10中的值，这个表中的值是从我的导师李伟（weickly）那里获取到的。要注意，这个地方搜索完之后要排除自己。还有一点要注意，就是在缓存时键名的最后一定要加上_{$mid},这样做可以避免多个用户在同一位置是互相覆盖的情况（就像图9中mid为106和108的用户），放在最后是为了不影响搜索。

图 10

例如mid为109，经纬度为(42.61236, -5.61234)的用户，当他点击获取附近的人按钮式，我获取到他的经纬度并计算出他的hash，$mykey=‘ezs42m34yzx‘，然后通过程序段1可以获取到他附近的hash：

图 11

图11中获取到了用户109附近的用户hashs，获取到hash值还并没有完成，首先排除掉自己109那条记录，然后通过Geohash类中的decode将hash解码为经纬度，通过每个用户的经纬度计算出和109用户的距离，然后按距离等级返回，比如说小于100，小于200……

至此，获取附近的人就完成了，当然了具体实践的时候还要随机应变具体情况具体对待，我写这篇文章只是想起到抛砖引玉的效果，本文中可能会存在很多不足，还望斧正。

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