Redis实战：黄健宏的高效数据处理技巧（Redis实战黄健宏）

近年来，Redis在大数据处理领域中获得了广泛的应用，Jonathan Huang，Uber 中国研发中心负责人，也深入地研究了Redis，开发出了其独特的高效数据处理技巧。

Huang就以Uber的实际问题来介绍：“Uber的服务主要是送客，客户们可以通过手机APP向Uber发送送客请求，手机会接收到以司机和他们最近一次位置为基础列出的乘客请求列表推送消息，然后，系统会花费较长的时间来计算“离该司机最近的客户”，并显示它们”。

为了解决这个问题，Huang利用Redis，配合GEO Hashing，来开发了一个高性能实时地理位置可视化系统。该系统利用Redis缓存来存储司机位置，另外，Geo Hashing也用于保存位置。该系统可以根据司机所在的坐标及时地检索出最近的供乘客用的实时距离，结合Geo Hash算法，将数据存储在Redis集群中，有效将检索时间由几十秒缩短到1ms左右，大大提高了系统性能，且可实现可靠性与可伸缩性。

实际演示代码如下：

# 设置司机的位置

Location.set(driver_id, lon, lat)

# 获取司机周边最近的乘客

# 根据司机的位置和限定的距离搜索

nearby_passengers = Location.nearby(lon, lat, DEFAULT_DISTANCE_LIMIT)

#代码可以采用依赖于Geo_Hash.py的Python脚本来构造Redis缓存空间

Redis.pipeline()

.geoadd(location, lon, lat, user_id)

.zrevrangebyscore(location, max_distance, min_distance)

.execute()

以上代码就实现了从高效率的地理位置检索司机信息的功能。除此之外，Huang针对Redis还进行了一些调优，其中一个技巧就是通过设置checksum来检查redis运行正常，另外也考虑到特定节点出了故障后及时重启它。

通过Huang的技术，我们可以看到，采用Redis结合Geo Hashing，便能有效地提高地理位置方面的检索，而Redis的调优也能提高系统的鲁棒性和可靠性，实现更高效的数据处理。

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