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用户在城市下单时,系统需要即时回答:方圆3公里内,哪些骑手是空闲的?谁离我最近?
传统方法: 获取所有空闲骑手经纬度 (lng, lat) 计算距离 排序找出最近的骑手 问题:城市有数万骑手时,每次计算数万距离,数据库和服务器瞬间崩…一、核心问题:如何快速找到最近的骑手?用户在城市下单时,系统需要即时回答:方圆3公里内,哪些骑手是空闲的?谁离我最近?传统方法:获取所有空闲骑手经纬度 (lng, lat)计算距离排序找出最近的骑手问题:城市有数万骑手时,每次计算数万距离,数据库和服务器瞬间崩溃。解决方案:先粗筛,再精算 →GeoHash。二、GeoHash:将地图“网格化”的魔法GeoHash 将二维经纬度编码成一维字符串,前缀匹配表示地理位置相近。网格化原理:编码长度范围示例w华北地区wx北京市wx4朝阳区wx4g若干街道wx4g0一栋楼附近示例:地点经纬度Ge