摘要：高斯Redis的大規模地理位置信息存儲的解決方案。
1、背景
LBS（Location Based Service，基於位置的服務）有非常廣泛的應用場景，最常見的應用就是POI（Point of Interest）的查詢，例如用戶查找附近的人，附近的餐廳，附近的外賣商家等等。LBS的實現需要數據庫存儲地理位置信息，開源Redis是一個功能強、效率高、使用方便的緩存數據庫，實現了地理位置存儲的功能，可以用於LBS的數據存儲。
開源Redis 3.2以上版本的Geo功能支持了地理位置信息存儲管理，但是內存限制導致沒有大規模應用。GaussDB(for Redis)（下文簡稱高斯Redis）兼容開源Redis的Geo功能，使用磁盤替代內存，突破了開源Redis的內存限制，可以完美解決Geo的大規模應用問題。
2、開源Redis Geo介紹
Redis的Geo功能支持如下 6 個 Geo 的相關操作：
- geoadd：添加某個地理位置的坐標。
- geopos：獲取某個地理位置的坐標。
- geodist：獲取兩個地理位置的距離。
- geohash：獲取某個地理位置的geohash值。
- georadius：根據給定地理位置坐標獲取指定范圍內的地理位置集合。
- georadiusbymember：根據給定地理位置獲取指定范圍內的地理位置集合。
Redis Geo功能的空間索引采用 GeoHash 原理，配合zset集合存儲，查詢效率接近 log(N)。
3、為什么開源Redis Geo沒有廣泛應用？
存儲地理位置信息的應用非常廣泛，而開源Redis Geo功能也可以存儲地理位置信息，並且查詢效率高，為什么沒有得到大規模的應用呢？
分析存儲地理位置信息的場景，都有如下特點：
- 數據量大
大部分場景存儲地理位置信息的數據量都是TB級以上的，開源Redis的數據全部存放在內存中，節點的內存大小固定，要支持大數據量的地理位置信息存儲，必須增加節點數，這會造成成本過高、大集群維護困難等問題。
- 數據持續增長
隨着用戶的增長，地理位置信息的數據也在持續增長，要求底層存儲能夠無損擴容。但開源Redis擴容需要重新划分hash槽進行數據遷移，必定會影響業務。
- 高並發讀寫
開源Redis主從模式下只有主節點可寫，主節點高並發數據寫入、高並發數據讀出，寫入速度過高容易造成主從堆積，數據丟失。
除此之外，還需要考慮備份恢復，數據一致性，擴容，高可用等數據庫系統能力。
- 備份恢復
開源Redis提供RDB和AOF方式備份數據，但當數據規模大時，RDB方式恢復的數據一致性和完整性較差，AOF方式數據恢復的效率低。
- 數據一致性
開源Redis的主從采用異步復制，會出現數據不一致的情況。
- 高可用
開源Redis如果同時掛掉一對主從節點，部分數據將不可用，容錯能力弱。
4、高斯Redis為什么合適？
高斯Redis基於華為自研分布式存儲系統DFV，支持PB級大規模的數據存儲。解決了開源Redis高成本、存儲數據量小、數據不一致等問題，具有秒擴容、超可用、強一致、低成本、自動備份、抗寫能力強的優勢。
5、適用場景
高斯Redis Geo功能適用於數據量大、讀寫頻繁的場景。在外賣平台、點評平台、找房平台中，餐館的數據、外賣騎手的數據、用戶的數據、房源的數據這些數據隨着用戶增長，數據量過億，對應的地理位置信息的數據量可到數TB級別，正是高斯Redis適用的場景。下面介紹在不同場景中Geo功能的應用。
5.1外賣場景：
（1）用戶下完外賣訂單后，使用geoadd命令加入騎手的位置。
（2）使用geopos命令，用戶可獲得騎手的具體位置。
（3）使用georadius/ georadiusbymember命令騎手查看附近可配送的訂單。
（4）使用geodist命令用戶可獲得騎手的距離。
5.2點評場景：
（1）新的店鋪加入點評平台，使用geoadd命令，添加新店鋪的位置。
（2）使用geopos命令，用戶獲得店鋪的具體位置。
（3）使用geodist命令，用戶可獲得與店鋪的距離。
（4）使用georadius/ georadiusbymember，用戶可查找距離500米范圍的店鋪。
5.3找房場景：
（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，用戶可獲得房源的具體位置。
（3）使用geodist命令，用戶可獲得與房源的距離。
（4）使用georadius/ georadiusbymember命令，用戶查找附近1km范圍內的房源。
6、總結
開源Redis的Geo功能查詢效率高，但存在存儲容量小、抗寫能力弱、可用性差等明顯缺點，導致了其Geo功能一直沒有廣泛應用。高斯Redis突破了開源Redis的內存限制，以高性能磁盤存儲數據，具有秒擴容、超可用、強一致、低成本、自動備份、抗寫能力強的特點，因此高斯Redis適用於大量地理位置信息存儲的場景。
7、結束
本文作者：華為雲高斯Redis團隊。
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本文分享自華為雲社區《華為雲PB級數據庫GaussDB(for Redis)揭秘第四期：高斯 Redis Geo的介紹與應用》，原文作者：高斯Redis官方博客。