摘要：高斯Redis的大规模地理位置信息存储的解决方案。
1、背景
LBS（Location Based Service，基于位置的服务）有非常广泛的应用场景，最常见的应用就是POI（Point of Interest）的查询，例如用户查找附近的人，附近的餐厅，附近的外卖商家等等。LBS的实现需要数据库存储地理位置信息，开源Redis是一个功能强、效率高、使用方便的缓存数据库，实现了地理位置存储的功能，可以用于LBS的数据存储。
开源Redis 3.2以上版本的Geo功能支持了地理位置信息存储管理，但是内存限制导致没有大规模应用。GaussDB(for Redis)（下文简称高斯Redis）兼容开源Redis的Geo功能，使用磁盘替代内存，突破了开源Redis的内存限制，可以完美解决Geo的大规模应用问题。
2、开源Redis Geo介绍
Redis的Geo功能支持如下 6 个 Geo 的相关操作：
- geoadd：添加某个地理位置的坐标。
- geopos：获取某个地理位置的坐标。
- geodist：获取两个地理位置的距离。
- geohash：获取某个地理位置的geohash值。
- georadius：根据给定地理位置坐标获取指定范围内的地理位置集合。
- georadiusbymember：根据给定地理位置获取指定范围内的地理位置集合。
Redis Geo功能的空间索引采用 GeoHash 原理，配合zset集合存储，查询效率接近 log(N)。
3、为什么开源Redis Geo没有广泛应用？
存储地理位置信息的应用非常广泛，而开源Redis Geo功能也可以存储地理位置信息，并且查询效率高，为什么没有得到大规模的应用呢？
分析存储地理位置信息的场景，都有如下特点：
- 数据量大
大部分场景存储地理位置信息的数据量都是TB级以上的，开源Redis的数据全部存放在内存中，节点的内存大小固定，要支持大数据量的地理位置信息存储，必须增加节点数，这会造成成本过高、大集群维护困难等问题。
- 数据持续增长
随着用户的增长，地理位置信息的数据也在持续增长，要求底层存储能够无损扩容。但开源Redis扩容需要重新划分hash槽进行数据迁移，必定会影响业务。
- 高并发读写
开源Redis主从模式下只有主节点可写，主节点高并发数据写入、高并发数据读出，写入速度过高容易造成主从堆积，数据丢失。
除此之外，还需要考虑备份恢复，数据一致性，扩容，高可用等数据库系统能力。
- 备份恢复
开源Redis提供RDB和AOF方式备份数据，但当数据规模大时，RDB方式恢复的数据一致性和完整性较差，AOF方式数据恢复的效率低。
- 数据一致性
开源Redis的主从采用异步复制，会出现数据不一致的情况。
- 高可用
开源Redis如果同时挂掉一对主从节点，部分数据将不可用，容错能力弱。
4、高斯Redis为什么合适？
高斯Redis基于华为自研分布式存储系统DFV，支持PB级大规模的数据存储。解决了开源Redis高成本、存储数据量小、数据不一致等问题，具有秒扩容、超可用、强一致、低成本、自动备份、抗写能力强的优势。
5、适用场景
高斯Redis Geo功能适用于数据量大、读写频繁的场景。在外卖平台、点评平台、找房平台中，餐馆的数据、外卖骑手的数据、用户的数据、房源的数据这些数据随着用户增长，数据量过亿，对应的地理位置信息的数据量可到数TB级别，正是高斯Redis适用的场景。下面介绍在不同场景中Geo功能的应用。
5.1外卖场景：
（1）用户下完外卖订单后，使用geoadd命令加入骑手的位置。
（2）使用geopos命令，用户可获得骑手的具体位置。
（3）使用georadius/ georadiusbymember命令骑手查看附近可配送的订单。
（4）使用geodist命令用户可获得骑手的距离。
5.2点评场景：
（1）新的店铺加入点评平台，使用geoadd命令，添加新店铺的位置。
（2）使用geopos命令，用户获得店铺的具体位置。
（3）使用geodist命令，用户可获得与店铺的距离。
（4）使用georadius/ georadiusbymember，用户可查找距离500米范围的店铺。
5.3找房场景：
（1）新的房源加入房源平台中，使用geoadd命令，添加新房源的位置。
（2）使用geopos命令，用户可获得房源的具体位置。
（3）使用geodist命令，用户可获得与房源的距离。
（4）使用georadius/ georadiusbymember命令，用户查找附近1km范围内的房源。
6、总结
开源Redis的Geo功能查询效率高，但存在存储容量小、抗写能力弱、可用性差等明显缺点，导致了其Geo功能一直没有广泛应用。高斯Redis突破了开源Redis的内存限制，以高性能磁盘存储数据，具有秒扩容、超可用、强一致、低成本、自动备份、抗写能力强的特点，因此高斯Redis适用于大量地理位置信息存储的场景。
7、结束
本文作者：华为云高斯Redis团队。
杭州西安深圳简历投递：yuwenlong4@huawei.com
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本文分享自华为云社区《华为云PB级数据库GaussDB(for Redis)揭秘第四期：高斯 Redis Geo的介绍与应用》，原文作者：高斯Redis官方博客。