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微信、陌陌 架构方案分析
近两年、手机应用，莫过于微信、陌陌之类最受欢迎；但实现原理，分享文章甚少。
故，提出两种方案，供分享；不对之处，敬请留言学习。
目标
查找附近的某某某，由近到远返回结果，且结果中有与目标点的距离。
针对查找附近的某某某，提出两个方案，如下：
方案A:
本方案前，请先阅读：基于LBS功能应用的Geohash方案，看过该文章便可简单知道；
1、仅需每分钟将用户的经纬度，上报到数据库；
2、然后每次用户查找附近好友时，通过 LIKE 'wm3yr3%'，即可获取
缺点：稍有一定数据量，对数据库的鸭梨可想而知
方案B：使用Redis
策略
假象把中国分成，若干个一平方公里的单元格
1）、用户位置的变更，理解为一个单元格移动到另外一个单元格（或者不移动）
2）、用户查找附近，理解为查找，自己所在方块的的所有人
数据结构
1）、用户基本信息 纬度、经度、GeoHash值（经纬度，仅用于后期距离计算）
2）、单元格 集合（用户1，用户2，…）
存储工具
1）、redis string（key->value） 结构，存储用户基本信息
2）、redis set（集合） 结构，以GeoHash值，前6位作为key（约表示一平方千米），存储单元格的用户群
算法流程
1）、更新用户信息，先删除用户原所在集合，再更新当前用户信息，最后更新当前用户所在集合
2）、查找附近，直接查找，所在单元格集合所有用户ID
具体实现
* @site http://www.wubiao.info
*/
include_once('geohash.class.php');
class LBS {
//索引长度 6位
protected $index_len = 6;
protected $redis;
protected $geohash;
public function __construct() {
//redis
$this->redis = new Redis();
$this->redis->pconnect('127.0.0.1','6379');
//geohash
$this->geohash = new Geohash();
}
/**
* 更新用户信息
* @param mixed $latitude 纬度
* @param mixed $longitude 经度
*/
public function upinfo($user_id,$latitude,$longitude) {
//原数据处理
//获取原Geohash
$o_hashdata = $this->redis->hGet($user_id,'geo');
if (!empty($o_hashdata)) {
//原索引
$o_index_key = substr($o_hashdata, 0, $this->index_len);
//删除
$this->redis->sRem($o_index_key,$user_id);
}
//新数据处理
//纬度
$this->redis->hSet($user_id,'la',$latitude);
//经度
$this->redis->hSet($user_id,'lo',$longitude);
//Geohash
$hashdata = $this->geohash->encode($latitude,$longitude);
$this->redis->hSet($user_id,'geo',$hashdata);
//索引
$index_key = substr($hashdata, 0, $this->index_len);
//存入
$this->redis->sAdd($index_key,$user_id);
return true;
}
/**
* 获取附近用户
* @param mixed $latitude 纬度
* @param mixed $longitude 经度
*/
public function serach($latitude,$longitude) {
//Geohash
$hashdata = $this->geohash->encode($latitude,$longitude);
//索引
$index_key = substr($hashdata, 0, $this->index_len);
//取得
$user_id_array = $this->redis->sMembers($index_key);
return $user_id_array;
}
}?> |
性能测试
1）模拟数据上报
* @site http://www.wubiao.info
*/
include_once('lbs.class.php');
$b_time = microtime(true);
$n = 0;
while(1) {
//user_id 1~1000000
$user_id = rand(1, 1000000);
//latitude 30.59773~30.726786
$rand_latitude = rand(30597730, 30726786);
$latitude = $rand_latitude / 1000000;
//longitude 103.983192 ~104.16069
$rand_longitude = rand(103983192, 104160690);
$longitude = $rand_longitude / 1000000;
$lbs = new lbs();
$lbs->upinfo($user_id, $latitude, $longitude);
$n++;
mylog($n);
$e_time = microtime(true);
if(($e_time - $b_time) >= 60) {
exit;
}
} function mylog($content) {
file_put_contents('upinfo.log', $content . "\r\n", FILE_APPEND);
}?> |
2）模拟附近查找
* @site http://www.wubiao.info
*/
include_once('lbs.class.php');
$b_time = microtime(true);
$n = 0;
while(1) {
//latitude 30.59773~30.726786
$rand_latitude = rand(30597730, 30726786);
$latitude = $rand_latitude / 1000000;
//longitude 103.983192 ~104.16069
$rand_longitude = rand(103983192, 104160690);
$longitude = $rand_longitude / 1000000;
$lbs = new lbs();
$re = $lbs->serach($latitude,$longitude);
$n++;
mylog($n);
$e_time = microtime(true);
if(($e_time-$b_time) >= 60) {
exit;
}
} function mylog($content) {
file_put_contents('search.log', $content . "\r\n", FILE_APPEND);
}?> |
测试环境
vmWare虚拟机，内存256M，主频2.93GHz
性能结果
模拟了100W活跃用户行为，不断更新，不断查找附近好友
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1
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4
5
6
7
8
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//60 seconds insert88544//60 seconds search117660//成都 100W人，数据占用内存11.97M
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总结
从测试结果来看，完全能满足，微信、陌陌之类的性能要求；
尚可改进之处：
1、Geohash，可写成PHP C扩展；或者其他Geohash实现方式
2、Redis，内存消耗较大，可考虑redis集群方案
3、本文仅查出本单元格用户，提高精度，可查出周围八个单元个，求交集
4、求出结果，如需按照由远到近排序；读出Redis经纬度，利用距离公式排序方可。（可参照上一篇文章）
问题
1）假设我现在设定的hash长度为7 ，那一个个hash值对应一个块，如何得到这个块的坐标区间呢？
例如，成都永丰立交的Geohash值为：wm3yr31d2524；如取7位，则为，wm3yr31；
根据Geohash的算法，那么区间就会是 wm3yr3100000 ~ wm3yr31zzzzz;
根据如上两值，通过“Geohash->经纬度”算出经纬度，可大致确定区间。
2）如果用户上报的位置信息有时效性（比如：15秒内有效）如何处理？
可以在redis存储的时候，设置有效时间
http://www.2cto.com/weixin/201504/393787.html