揭秘！是什么能让APP快速精准定位？-技术圈

导语 | 我们在使用APP时，是什么能让它快速精准定位我们的具体位置？答案就是geohash。那究竟什么是geohash呢？它的原理是什么？它又帮助我们解决了哪些痛点，本文帮你逐一击破，且听我娓娓道来。

一、日常生活中遇到哪些定位的场景

我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下图应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这个是怎么实现的呢？

我脑海中第一个实现方式是：实时上报经纬度。在数据库里，把经纬度都标记为索引，通过查找对比经纬度的值，来找到附近1km的车子，但是这种做法第一是索引比较多，数值比较大，二是需要循环遍历经纬度，查询会很慢，效率很低。

那么，这些APP是怎么做到，既能精准定位，又能快速查找呢？答案就是geohash。

geohash通过算法将1个定位的经度和纬度2个数值，转换成1个hash字符串。如果2个地方距离越近，那么他们的hash值的前缀越相同。然后通过数据库中like操作符“like wtw366%”快速查找到附近的车。

比如上海腾讯大厦的经纬度是：（31.1688749, 121.3975184），那么转换成geohash就是wtw366ngz5qt，我们想找附近的车子，可以用：

select * from cart where geohash like 'wtw366%' ;
select * from cart where LEFT(geohash, 6) = 'wtw366';

二、简单复习一下经纬度

在大致了解什么是geohash之后，我们先来复习一下什么是经纬度（高中学的，可能已经忘记光了（逃）），这对于理解geohash有很大的帮助。

我们将地球铺平开来，会得到下面这个平面图：

以赤道和本初子午线为界，将地球分为经度和纬度。赤道是在0度，本初子午线也在0度。以赤道作为经度X横坐标，以本初子午线作为纬度Y竖坐标：

经度（longitude）和纬度（latitude）简称lng和lat。

其中，从本初子午线向东划分180度称为东经，用”E”表示：（0, 180]；向西划分180度为西经,用“W”表示：[-180, 0）。

以赤道为0度,向南北各分出90度，南北极的读数均是90度，北纬用“N”表示 :（0, 90] ，南纬用“S”表示: [-90, 0）。

注意：纬线和纬线是角度数值，并不是米。[表示等于，（表示小于。

所以，我们常用十字坐标法来表示经纬度坐标图：

注意：我们一般读“经纬度”，其实，表示一个定位的书面经纬度是 “（纬度，经度）”。

比如上海腾讯大厦的定位就是：(31.1688749, 121.3975184）表示的是：纬度=31.1688749，经度=121.3975184。

三、geohash原理解析

在了解什么是经纬度之后，现在我们就可以开始来说下geohash的原理了，geohash通过以下步骤，实现了将一个经纬度数子串，转换成1个hash字符串。

指定一个位置的经纬度坐标值。
根据十字坐标图和二分法，将纬度和经度划分成1和0的二进制数字串。
按照“偶数位放经度，奇数位放纬度”算法，合并经度和纬度这2个二进制数字串。
合并后的二进制数字串，按照从前往后，每隔5位，换算成十进制数字，最后不足5位的用0补齐。
十进制数字，对应base32字符串算法的所在位置，一一匹配，得到了最后的字符串结果。
按照进度划分截取，得到最终的geohash值。

我们按照这个顺序，结合实际的例子，依次计算操作一下。

（一）找出一个位置的经纬度

我们可以用各种地图和定位工具，比如依靠Google地图，通过定位或者搜索一个地点，就容易找出经纬度。

这样，我们就找出了上海腾讯大厦的经纬度是（31.1688749, 121.3975184）。

（二）将经纬度按照二分算法变成01二进制

上海腾讯大厦的经纬度是（31.1688749, 121.3975184）。将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)、(0, 90)，如果目标纬度位于前一个区间，则编码为0，否则编码为1。

由于31.1688749属于(0, 90)，所以取编码为1。
然后再将(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)两个区间，而31.1688749位于(0, 45)，所以编码为0。
然后再将(0, 45)分成 (0, 22.5), (22.5, 45)两个区间，而31.1688749位于(22.5, 45)，所以编码为1。
…
…

依次类推可得上海腾讯大厦纬度编码为：

101011000101010000111101101101

经度也用同样的算法，对(-180, 180)依次细分，(-180，0)、(0,180) ，得出编码为：

110101100101001110111110011010

我们用php代码来具体实现一下这个算法：

//纬度$minLat = -90;$maxLat = 90;
//经度$minLng = -180;$maxLng = 180;
//2分查找计算，将经纬度转换成二进制数字串$latLength = $lngLength = 0;$latList = $lngList = [];
//$precision 精度最大是12,代表12个字符，1个字符由5个二进制组成，也就是 12 * 5 = 60//精度和纬度对半开，得除以2，也就是最大长度为30个二进制。
$originPrecision = 30;
//纬度while ($latLength < $originPrecision) {
    //大于中间值，则为右区间，值为1 ，反之，则为0    if ($lat >= $middle = ($minLat + $maxLat) / 2) {        $latList[] = 1;        $minLat = $middle;    } else {        $latList[] = 0;        $maxLat = $middle;    }
    $latLength++;}
//经度while ($lngLength < $originPrecision) {
    //大于中间值，则为右区间，值为1 ，反之，则为0    if ($lng >= $middle = ($minLng + $maxLng) / 2) {        $lngList[] = 1;        $minLng = $middle;    } else {        $lngList[] = 0;        $maxLng = $middle;    }
    $lngLength++;}
var_dump(implode("", $latList), implode("", $lngList));die;

（三）偶数位放经度，奇数位放纬度

通过二分算法，我们得到了腾讯大厦的纬度和经度的二进制串为：

string(30) "101011000101010000111101101101"string(30) "110101100101001110111110011010"

现在需要按照"偶数位放经度，奇数位放纬度"，将这2个数字串，合二为一。那么这个到底怎么理解呢？我刚开始不理解到底怎么操作，后来经过一系列的思考，可以如下操作：

由于无法用文字表述，我截了个操作图，如图上的箭头操作顺序所示，就是把纬度往右移动一个位置，然后依次串起来。

用php代码实现，或许看起来更好理解：

//偶数位放经度，奇数位放纬度$stringList = ''; for ($i = 0; $i < 30; $i++) {    $stringList .= $lngList[$i];    $stringList .= $latList[$i];}var_dump($stringList);die;

这样，合并之后，我们得了一个60个字符长度的的二进制数字串：

string(60) "111001100111100000110011000110101000111111111001011011011001"

（四）二进制转换成十进制

我们把这个60位的二进制，按照从左往右，每5位划分成1个组，最后一组如果不足5位就用0补齐到5位。划分后如下所示：

11100 11001 11100 00011 00110 00110 10100 01111 11111 00101 10110 11001

然后，把分好的二进制，转换成十进制：

 28 25 28 3 6 6 20 15 31 5 22 25

用php实现也很简单：

$stringList = "111001100111100000110011000110101000111111111001011011011001";
//二进制转成十进制,5个一组$stringListLen = strlen($stringList) / 5;$code = [];for ($i = 0; $i < $stringListLen; $i++) {    $code[] = bindec(substr($stringList, 5 * $i, 5));}
var_dump(implode(" ",$code));die;

（五）匹配对应base32表算法的所在位置

base32表是用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行组合的编码集合，base-32如下所示：

0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz

为了更好理解和一一对应，我们把base32各个字符的位置信息和它的字符串用表对应起来：

所以，28 25 28 3 6 6 20 15 31 5 22 25对应上面的表的位置就得到了：

wtw366ngz5qt

同样，我们也用php算法来实现一下：

//base32 映射$base32Code = "0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz";$encodeString = '';foreach ($code as $value) {    $encodeString .= $base32Code{$value};}
var_dump($encodeString);die;

这样，最后我们得到了，上海腾讯大厦的经纬度（31.1688749, 121.3975184）所对应的geohash为wtw366ngz5qt。

四、geohash的精度问题

geohash其实表示的是一个矩形的块状区间，它总共分成最大12个字符串，也就是表示从1-12级。字符数越大，块区间就越小，那么定位就越精准。

我们刚才计算上海腾讯大厦的geohash采用的是12级，基本计算出来的位置就是毫米级别了，可以说是非常的精准了。

上面是geohash字符串长度对应的区间精度，我们可以看到，当geohash为12位时，表示是37毫米范围的区间，已经是非常的精准了。当geohash为6位时，表示为1.2k米范围内的矩形位置。

所以，当2个定位的geohash前7位是一样的时，表示他们在附近1.2km的范围内。

那我们还是用腾讯大厦的geohash值，分别截取经度为前7，6，5位看看，在地图上是怎么样的：

所以，根据上面的图，随着字符越来越少，精度越来越小，这个矩形也越来越大，这一整块区间都共用一个geohash来表示。在实际应用中，我们就可以动态的调整精度，实现更大或者更小范围内的搜索，既能精准定位，又可以隐藏住一个地点的具体区位信息。

五、geohash存在的边界问题

由于geohash表示的是一个区块信息，在同一个区块里的2个位置，它会认为是最近的，然而，其实更近的位置可能刚好在另一个区间，这样就造成了不匹配的问题。这就存在一个边界问题。

我们用实际例子来看。我们想找腾大附近1.5km范围内的便利店，我们选取geohash精度为6。园区有2家A和B。B距离我们更近一点，但是，由于A和腾大在一个hash区块内，所以，就得出了A是最佳的选择。这就是边界的问题。

六、如何解决边界问题

那么如何解决这个边界问题，给出最近最优的算法方案呢？答案就是：把定位附近的8个方向的geohash都算出来。最后分别计算这些点和自己的距离（由于范围很小，点的数量就也很少，计算量就很少）过滤掉不满足条件的点就ok了。

七、计算两点距离的计算

通过余弦定理以及弧度计算方法，最终推导出来的算式A为：

$s = acos(cos($radLat1) * cos($radLat2) * cos($radLng1 - $radLng2) + sin($radLat1) * sin($radLat2)) * $R;

目前大多使用的是Google公开的距离计算公司，推导算式B为：

$s = 2*asin(sqrt(pow(sin(($radLat1-$radLat2)/2),2)+cos($radLat1)*cos($radLat2)*pow(sin(($radLng1-$radLng2)/2),2)))*$R;

其中:$radLat1, $radLng1, $radLat2，$radLng2为2个地点的经纬度弧度，$R为地球半径。

用PHP实现一下：

function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) {    //地球半径    $R = 6378137;    //将角度转为狐度    $radLat1 = deg2rad($lat1);    $radLat2 = deg2rad($lat2);    $radLng1 = deg2rad($lng1);    $radLng2 = deg2rad($lng2);    //结果    $s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;    //精度    $s = round($s* 10000)/10000;    return  round($s);}  /* *求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 * @param lat1,lat2 纬度 * @param lng1,lng2 经度 * @return float 距离，单位米*/function getDistanceByGoogle($lat1, $lng1, $lat2, $lng2){    //地球半径    $R = 6378137;      //deg2rad()函数将角度转换为弧度    $radLat1 = deg2rad($lat1);    $radLat2 = deg2rad($lat2);    $radLng1 = deg2rad($lng1);    $radLng2 = deg2rad($lng2);    $a = $radLat1 - $radLat2;    $b = $radLng1 - $radLng2;      $s = 2 * asin(sqrt(pow(sin($a / 2), 2) + cos($radLat1) * cos($radLat2) * pow(sin($b / 2), 2))) * $R;    return $s;}

八、geohash在redis中的实现

redis在3.2.0中加入了geo相关的命令，对geohash的支持。

redis中经纬度使用52位的整数进行编码，放进zset中，zset的value元素是key，score是GeoHash的52位整数值。在使用redis进行Geo查询时，其内部对应的操作其实只是zset(skiplist)的操作。通过zset的score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标。

redis中处理这些地理位置坐标点的思想是:二维平面坐标点-->一维整数编码值-->zset(score为编码值)-->zrangebyrank(获取score相近的元素)、zrangebyscore-->通过score(整数编码值)反解坐标点-->附近点的地理位置坐标。

redis中有6个命令，对地理位置的算法支持，可以去redis官网具体查看其用法:（https://redis.io/commands#geo）。

作者简介

杨义（smallyang）

腾讯高级工程师

腾讯高级工程师，主要负责IEG游戏活动运营及高可用平台的建设，对云服务、k8s以及高性能服务上也有很深的了解。

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