七(7)探花功能-MongoDB地理位置查询-附近的人

课程总结

1.探花功能

业务需求
执行过程

2.MongoDB的地理位置查询

地理位置查询的应用场景
查询案例

3.搜附近

上报地理位置
使用MongoDB搜索附近

一. 探花左划右滑

探花功能是将推荐的好友随机的通过卡片的形式展现出来，用户可以选择左滑、右滑操作，左滑：“不喜欢”，右滑：“喜欢”。

喜欢：如果双方喜欢，那么就会成为好友。

如果已经喜欢或不喜欢的用户在列表中不再显示。

1-1 技术支持

1. 数据库表

2. Redis缓存

探花功能使用Redis缓存提高查询效率。

对于喜欢/不喜欢功能，使用Redis中的set进行存储。Redis 的 Set 是无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。使用Set可以方便的实现交集，并集等个性化查询。

数据规则：

喜欢：USER_LIKE_SET_{ID}

不喜欢：USER_NOT_LIKE_SET_{ID}

1-2 查询推荐用户

1. 接口文档

单次查询随机返回10条推荐用户数据

需要排除已喜欢/不喜欢的数据

2. 思路分析

查询探花卡片推荐用户列表

1、查询已喜欢/不喜欢的用户列表

2、查询推荐列表，并排除已喜欢/不喜欢用户

3、如果推荐列表不存在，构造默认数据

3. 实体对象

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(collection = "user_like")
public class UserLike implements java.io.Serializable {private static final long serialVersionUID = 6739966698394686523L;private ObjectId id;@Indexedprivate Long userId; //用户id，自己@Indexedprivate Long likeUserId; //喜欢的用户id，对方private Boolean isLike; // 是否喜欢private Long created; //创建时间private Long updated; // 更新时间}

4. controller

TanhuaController

    /*** 探花-推荐用户列表*/@GetMapping("/cards")public ResponseEntity queryCardsList() {List<TodayBest> list = this.tanhuaService.queryCardsList();return ResponseEntity.ok(list);}

5. service

TanhuaService

#默认推荐列表
tanhua:default:recommend:users: 2,3,8,10,18,20,24,29,27,32,36,37,56,64,75,88

    @Value("${tanhua.default.recommend.users}")private String recommendUser;//探花-推荐用户列表public List<TodayBest> queryCardsList() {//1、调用推荐API查询数据列表（排除喜欢/不喜欢的用户，数量限制）List<RecommendUser> users = recommendUserApi.queryCardsList(UserHolder.getUserId(),10);//2、判断数据是否存在，如果不存在，构造默认数据 1,2,3if(CollUtil.isEmpty(users)) {users = new ArrayList<>();String[] userIdS = recommendUser.split(",");for (String userId : userIdS) {RecommendUser recommendUser = new RecommendUser();recommendUser.setUserId(Convert.toLong(userId));recommendUser.setToUserId(UserHolder.getUserId());recommendUser.setScore(RandomUtil.randomDouble(60, 90));users.add(recommendUser);}}//3、构造VOList<Long> ids = CollUtil.getFieldValues(users, "userId", Long.class);Map<Long, UserInfo> infoMap = userInfoApi.findByIds(ids, null);List<TodayBest> vos = new ArrayList<>();for (RecommendUser user : users) {UserInfo userInfo = infoMap.get(user.getUserId());if(userInfo != null) {TodayBest vo = TodayBest.init(userInfo, user);vos.add(vo);}}return vos;}

6. API实现

RecommendUserApi

/*** 查询探花列表，查询时需要排除喜欢和不喜欢的用户*/List<RecommendUser> queryCardsList(Long userId, int count);

RecommendUserApiImpl

/*** 查询探花列表，查询时需要排除喜欢和不喜欢的用户* 1、排除喜欢，不喜欢的用户* 2、随机展示* 3、指定数量*/public List<RecommendUser> queryCardsList(Long userId, int counts) {//1、查询喜欢不喜欢的用户IDList<UserLike> likeList = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("userId").is(userId)), UserLike.class);List<Long> likeUserIdS = CollUtil.getFieldValues(likeList, "likeUserId", Long.class);//2、构造查询推荐用户的条件Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(userId).and("userId").nin(likeUserIdS);//3、使用统计函数，随机获取推荐的用户列表TypedAggregation<RecommendUser> newAggregation = TypedAggregation.newAggregation(RecommendUser.class,Aggregation.match(criteria),//指定查询条件Aggregation.sample(counts));AggregationResults<RecommendUser> results = mongoTemplate.aggregate(newAggregation, RecommendUser.class);//4、构造返回return results.getMappedResults();}

1-3 喜欢&不喜欢(Redis-set)

用户的喜欢与不喜欢列表需要保存在redis中，为了防止redis中的数据丢失，同时需要将数据保存到mongodb进行持久化保存。

左滑：“不喜欢”，右滑：“喜欢”，如果双方喜欢，那么就会成为好友。

1. 接口文档

喜欢接口

不喜欢接口

2. 思路分析

喜欢思路分析

喜欢步骤

1、编写API层方法，将喜欢数据存入MongoDB

查询是否存在喜欢数据

如果存在更新数据，如果不存在保存数据

2、Service层进行代码调用

调用API层保存喜欢数据，喜欢数据写入Redis

判断两者是否相互喜欢

如果相互喜欢，完成好友添加

3、Redis中的操作

3. TanHuaController

/*** 喜欢*/
@GetMapping("{id}/love")
public ResponseEntity<Void> likeUser(@PathVariable("id") Long likeUserId) {this.tanhuaService.likeUser(likeUserId);return ResponseEntity.ok(null);
}/*** 不喜欢*/
@GetMapping("{id}/unlove")
public ResponseEntity<Void> notLikeUser(@PathVariable("id") Long likeUserId) {this.tanhuaService.notLikeUser(likeUserId);return ResponseEntity.ok(null);
}

4. TanHuaService

    @Autowiredprivate MessagesService messagesService;//探花喜欢 106 -  2public void likeUser(Long likeUserId) {//1、调用API，保存喜欢数据(保存到MongoDB中)Boolean save = userLikeApi.saveOrUpdate(UserHolder.getUserId(),likeUserId,true);if(!save) {//失败throw new BusinessException(ErrorResult.error());}//2、操作redis，写入喜欢的数据，删除不喜欢的数据 (喜欢的集合，不喜欢的集合)
redisTemplate.opsForSet().remove(Constants.USER_NOT_LIKE_KEY+UserHolder.getUserId(),likeUserId.toString());redisTemplate.opsForSet().add(Constants.USER_LIKE_KEY+UserHolder.getUserId(),likeUserId.toString());//3、判断是否双向喜欢if(isLike(likeUserId,UserHolder.getUserId())) {//4、添加好友messagesService.contacts(likeUserId);}}public Boolean isLike(Long userId,Long likeUserId) {String key = Constants.USER_LIKE_KEY+userId;return redisTemplate.opsForSet().isMember(key,likeUserId.toString());}//不喜欢public void notLikeUser(Long likeUserId) {//1、调用API，保存喜欢数据(保存到MongoDB中)Boolean save = userLikeApi.saveOrUpdate(UserHolder.getUserId(),likeUserId,false);if(!save) {//失败throw new BusinessException(ErrorResult.error());}//2、操作redis，写入喜欢的数据，删除不喜欢的数据 (喜欢的集合，不喜欢的集合)redisTemplate.opsForSet().add(Constants.USER_NOT_LIKE_KEY+UserHolder.getUserId(),likeUserId.toString());redisTemplate.opsForSet().remove(Constants.USER_LIKE_KEY+UserHolder.getUserId(),likeUserId.toString());//3、判断是否双向喜欢，删除好友(各位自行实现)}

5. API和实现类

public interface UserLikeApi {//保存或者更新Boolean saveOrUpdate(Long userId, Long likeUserId, boolean isLike);
}

@DubboService
public class UserLikeApiImpl implements UserLikeApi{@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Overridepublic Boolean saveOrUpdate(Long userId, Long likeUserId, boolean isLike) {try {//1、查询数据Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId).and("likeUserId").is(likeUserId));UserLike userLike = mongoTemplate.findOne(query, UserLike.class);//2、如果不存在，保存if(userLike == null) {userLike = new UserLike();userLike.setUserId(userId);userLike.setLikeUserId(likeUserId);userLike.setCreated(System.currentTimeMillis());userLike.setUpdated(System.currentTimeMillis());userLike.setIsLike(isLike);mongoTemplate.save(userLike);}else {//3、更新Update update = Update.update("isLike", isLike).set("updated",System.currentTimeMillis());mongoTemplate.updateFirst(query,update,UserLike.class);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}
}

二. MongoDB地理位置检索

2-1 地理位置索引

随着互联网5G网络的发展，定位技术越来越精确，地理位置的服务（Location Based Services，LBS）已经渗透到各个软件应用中。如网约车平台，外卖，社交软件，物流等。

目前很多数据库都支持地理位置检索服务，如：MySQL，MongoDB， Elasticsearch等。我们的课程使用MongoDB实现。MongoDB 支持对地理空间数据的查询操作。

在MongoDB中使用地理位置查询，必须创建索引才能使用，其内部支持两种索引类型

支持二维平面的地理位置数据运算 , 能够将数据作为二维平面上的点存储起来

2dsphere

支持类地球的球面上进行几何计算 , 以GeoJSON对象或者普通坐标对的方式存储数据。

MongoDB内部支持多种GeoJson对象类型：

Point

最基础的坐标点，指定纬度和经度坐标，首先列出经度，然后列出纬度：

有效的经度值介于-180和之间180，两者都包括在内。
有效的纬度值介于-90和之间90，两者都包括在内。

{ type: "Point", coordinates: [ 40, 5 ] }

LineString

{ type: "LineString", coordinates: [ [ 40, 5 ], [ 41, 6 ] ] }

Polygon

{type: "Polygon",coordinates: [ [ [ 0 , 0 ] , [ 3 , 6 ] , [ 6 , 1 ] , [ 0 , 0  ] ] ]
}

2-2 案例

查询附近并按照距离返回

1. 环境准备

1、创建数据库

2、创建索引

3、导入数据

4、配置实体类

GeoJsonPoint : 地理位置坐标（经纬度)

2. 查询附近

查询当前坐标附近的目标

@Test
public void testNear() {//构造坐标点 (经度 - 纬度)GeoJsonPoint point = new GeoJsonPoint(116.404, 39.915);//构造半径 (距离 - 距离单位)Distance distanceObj = new Distance(1, Metrics.KILOMETERS);//画了一个圆圈(圆点)Circle circle = new Circle(point, distanceObj);//构造query对象Query query = Query.query(Criteria.where("location").withinSphere(circle));//查询List<Places> list = mongoTemplate.find(query, Places.class);list.forEach(System.out::println);
}

3. 查询并获取距离

我们假设需要以当前坐标为原点，查询附近指定范围内的餐厅，并直接显示距离

//查询附近且获取间距
@Test
public void testNear1() {//1、构造中心点(圆点)GeoJsonPoint point = new GeoJsonPoint(116.404, 39.915);//2、构建NearQuery对象NearQuery query = NearQuery.near(point, Metrics.KILOMETERS).maxDistance(1, Metrics.KILOMETERS);//3、调用mongoTemplate的geoNear方法查询GeoResults<Places> results = mongoTemplate.geoNear(query, Places.class);//4、解析GeoResult对象，获取距离和数据for (GeoResult<Places> result : results) {Places places = result.getContent();double value = result.getDistance().getValue();System.out.println(places+"---距离："+value + "km");}
}

geoNear方法是根据间距排序的

总结

MongoDB地理位置配置索引，推荐使用2dsphere
实体类使用GeoJsonPoint指定地理位置（经纬度）
查询附近使用MongoTemplate的withinSphere方法
查询并获取距离使用geoNear方法

三. 附近的人

3-1 上报地理位置

当客户端检测用户的地理位置，当变化大于500米时或每隔5分钟，向服务端上报地理位置。

用户的地理位置存储到MongoDB中，如下：

1. 执行流程

2. 表结构

user_location表中已经指定location字段索引类型： 2DSphere

对于同一个用户，只有一个地理位置数据

3. 思路分析

思考：如何获取并上报地理位置？

客户端定位获取地理位置信息
客户端定时发送定位数据（5分钟）
客户端检测移动距离发送定位数据（大于500米）

需求：实现上报地理位置功能（首次上报保存数据，后续上报更新数据）

注意事项： GeoJsonPoint对象不支持序列化 ( 在消费者和提供者直接不能传递GeoJsonPoint对象 )

代码步骤：

搭建提供者环境
编写Controller接受请求参数
编写Service调用API完成上报地理位置功能
在API层完成更新或者保存操作

4. 接口文档

5. 定义pojo

在my-tanhua-dubbo-interface中创建：

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(collection = "user_location")
@CompoundIndex(name = "location_index", def = "{'location': '2dsphere'}")
public class UserLocation implements java.io.Serializable{private static final long serialVersionUID = 4508868382007529970L;@Idprivate ObjectId id;@Indexedprivate Long userId; //用户idprivate GeoJsonPoint location; //x:经度 y:纬度private String address; //位置描述private Long created; //创建时间private Long updated; //更新时间private Long lastUpdated; //上次更新时间
}

6. BaiduController

@RestController
@RequestMapping("/baidu")
public class BaiduController {@Autowiredprivate BaiduService baiduService;/*** 更新位置*/@PostMapping("/location")public ResponseEntity updateLocation(@RequestBody Map param) {Double longitude = Double.valueOf(param.get("longitude").toString());Double latitude = Double.valueOf(param.get("latitude").toString());String address = param.get("addrStr").toString();this.baiduService.updateLocation(longitude, latitude,address);return ResponseEntity.ok(null);}
}

7. BaiduService

@Service
public class BaiduService {@DubboReferenceprivate UserLocationApi userLocationApi;//更新地理位置public void updateLocation(Double longitude, Double latitude, String address) {Boolean flag = userLocationApi.updateLocation(UserHolder.getUserId(),longitude,latitude,address);if(!flag) {throw  new BusinessException(ErrorResult.error());}}
}

8. API实现

在my-tanhua-dubbo-interface工程中。

public interface UserLocationApi {//更新地理位置Boolean updateLocation(Long userId, Double longitude, Double latitude, String address);
}

UserLocationApiImpl

@DubboService
public class UserLocationApiImpl implements UserLocationApi{@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;//更新地理位置public Boolean updateLocation(Long userId, Double longitude, Double latitude, String address) {try {//1、根据用户id查询位置信息Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId));UserLocation location = mongoTemplate.findOne(query, UserLocation.class);if(location == null) {//2、如果不存在用户位置信息，保存location = new UserLocation();location.setUserId(userId);location.setAddress(address);location.setCreated(System.currentTimeMillis());location.setUpdated(System.currentTimeMillis());location.setLastUpdated(System.currentTimeMillis());location.setLocation(new GeoJsonPoint(longitude,latitude));mongoTemplate.save(location);}else {//3、如果存在，更新Update update = Update.update("location", new GeoJsonPoint(longitude, latitude)).set("updated", System.currentTimeMillis()).set("lastUpdated", location.getUpdated());mongoTemplate.updateFirst(query,update,UserLocation.class);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}
}

3-2 搜附近

在首页中点击“搜附近”可以搜索附近的好友，效果如下：

实现思路：根据当前用户的位置，查询附近范围内的用户。范围是可以设置的。

1. 接口文档

2. 实现步骤

3. NearUserVo

//附近的人vo对象
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class NearUserVo {private Long userId;private String avatar;private String nickname;public static NearUserVo init(UserInfo userInfo) {NearUserVo vo = new NearUserVo();vo.setUserId(userInfo.getId());vo.setAvatar(userInfo.getAvatar());vo.setNickname(userInfo.getNickname());return vo;}
}

4. TanHuaController

    /*** 搜附近*/@GetMapping("/search")public ResponseEntity<List<NearUserVo>> queryNearUser(String gender,@RequestParam(defaultValue = "2000") String distance) {List<NearUserVo> list = this.tanhuaService.queryNearUser(gender, distance);return ResponseEntity.ok(list);}

5. TanHuaService

    //搜附近public List<NearUserVo> queryNearUser(String gender, String distance) {//1、调用API查询附近的用户（返回的是附近的人的所有用户id，包含当前用户的id）List<Long> userIds = userLocationApi.queryNearUser(UserHolder.getUserId(),Double.valueOf(distance));//2、判断集合是否为空if(CollUtil.isEmpty(userIds)) {return new ArrayList<>();}//3、调用UserInfoApi根据用户id查询用户详情UserInfo userInfo = new UserInfo();userInfo.setGender(gender);Map<Long, UserInfo> map = userInfoApi.findByIds(userIds, userInfo);//4、构造返回值。List<NearUserVo> vos = new ArrayList<>();for (Long userId : userIds) {//排除当前用户if(userId == UserHolder.getUserId()) {continue;}UserInfo info = map.get(userId);if(info != null) {NearUserVo vo = NearUserVo.init(info);vos.add(vo);}}return vos;}

6. API实现

UserLocationApi

    /*** 根据位置搜索附近人的所有ID*/List<Long> queryNearUser(Long userId, Double metre);

UserLocationApiImpl

    @Overridepublic List<Long> queryNearUser(Long userId, Double metre) {//1、根据用户id，查询用户的位置信息Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId));UserLocation location = mongoTemplate.findOne(query, UserLocation.class);if(location == null) {return null;}//2、已当前用户位置绘制原点GeoJsonPoint point = location.getLocation();//3、绘制半径Distance distance = new Distance(metre / 1000, Metrics.KILOMETERS);//4、绘制圆形Circle circle = new Circle(point, distance);//5、查询Query locationQuery = Query.query(Criteria.where("location").withinSphere(circle));List<UserLocation> list = mongoTemplate.find(locationQuery, UserLocation.class);return CollUtil.getFieldValues(list,"userId",Long.class);}