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    • 1.开篇词
    • 2.给你 5 个学习 Nest 的理由,你会心动么
    • 3.Nest 基础概念扫盲
    • 4.快速掌握 Nest CLI
    • 5.五种HTTP数据传输方式
    • 6.IoC 解决了什么痛点问题?
    • 7.如何调试 Nest 项目
    • 8.使用多种 Provider,灵活注入对象
    • 9.全局模块和生命周期
    • 10.AOP 架构有什么好处?
    • 11.一网打尽 Nest 全部装饰器
    • 12.Nest 如何自定义装饰器
    • 13.Metadata 和 Reflector
    • 14.ExecutionContext:切换不同上下文
    • 15.Module 和 Provider 的循环依赖怎么处理?
    • 16.如何创建动态模块
    • 17.Nest 和 Express 的关系,如何切到 fastify
    • 18.Nest 的 Middleware
    • 19.RxJS 和 Interceptor
    • 20.内置 Pipe 和自定义 Pipe
    • 21.如何使用 ValidationPipe 验证 post 请求参数
    • 22.如何自定义 Exception Filter
    • 23.图解串一串 Nest 核心概念
    • 24.接口如何实现多版本共存
    • 25.Express 如何使用 multer 实现文件上传
    • 26.Nest 如何使用 multer 实现文件上传
    • 27.图书管理系统:需求分析和原型图
    • 28.图书管理系统:用户模块后端开发
    • 29.图书管理系统:图书模块后端开发
    • 30.图书管理系统:用户模块前端开发
    • 31.图书管理系统:图书模块前端开发--图书搜索
    • 32.图书管理系统:图书模块前端开发--图书增删改
    • 33.图书管理系统:项目总结
    • 34.大文件分片上传
    • 35.最完美的 OSS 上传方案
    • 36.Nest 里如何打印日志?
    • 37.为什么 Node 里要用 Winston 打印日志?
    • 38.Nest 集成日志框架 Winston
    • 39.通过 Desktop 学 Docker 也太简单了
    • 40.你的第一个 Dockerfile
    • 41.Nest 项目如何编写 Dockerfile
    • 42.提升 Dockerfile 水平的 5 个技巧
    • 43.Docker 是怎么实现的?
    • 44.为什么 Node 应用要用 PM2 来跑?
    • 45.快速入门 MySQL
    • 46.SQL 查询语句的所有语法和函数
    • 47.一对一、join 查询、级联方式
    • 48.一对多、多对多关系的表设计
    • 49.子查询和 EXISTS
    • 50.SQL 综合练习
    • 51.MySQL 的事务和隔离级别
    • 52.MySQL 的视图、存储过程和函数
    • 53.使用 Node 操作 MySQL 的两种方式
    • 54.快速掌握 TypeORM
    • 55.TypeORM 一对一的映射和关联 CRUD
    • 56.TypeORM 一对多的映射和关联 CRUD
    • 57.TypeORM 多对多的映射和关联 CRUD
    • 58.在 Nest 里集成 TypeORM
    • 59.TypeORM 如何保存任意层级的关系?
    • 60.为什么生产环境要用 TypeORM 的 migration 迁移功能?
    • 61.Nest 项目里如何使用 TypeORM 迁移
    • 62.如何动态读取不同环境的配置?
    • 63.快速入门 Redis
    • 64.在 Nest 里操作 Redis
    • 65.为什么不用 cache-manager 操作 Redis?
    • 66.两种登录状态保存方式:JWT、Session
    • 67.Nest 里实现 Session 和 JWT
    • 68.MySQL + TypeORM + JWT 实现登录注册
    • 69.基于 ACL 实现权限控制
    • 70.基于 RBAC 实现权限控制
    • 71.基于 access_token 和 refresh_token 实现登录状态无感刷新
    • 72.单 token 无限续期,实现登录状态无感刷新
    • 73.使用 passport 做身份认证
    • 74.passport 实现 GitHub 三方账号登录
    • 75.passport 实现 Google 三方账号登录
    • 76.为什么要使用 Docker Compose ?
    • 77.Docker 容器通信的最简单方式:桥接网络
    • 78.Docker 支持重启策略,是否还需要 PM2
    • 79.快速掌握 Nginx 的 2 大核心用法
    • 80.基于 Nginx 实现灰度系统
    • 81.基于 Redis 实现分布式 session
    • 82.Redis + 高德地图,实现附近的充电宝
    • 83.用 Swagger 自动生成 api 文档
    • 84.如何灵活创建 DTO
    • 85.class-validator 的内置装饰器,如何自定义装饰器
    • 86.序列化 Entity,你不需要 VO 对象
    • 87.手写序列化 Entity 的拦截器
    • 88.使用 compodoc 生成文档
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    • 91.定时任务 + Redis 实现阅读量计数
    • 92.Nest 的 3 种定时任务
    • 93.Nest 里如何实现事件通信?
    • 94.HttpModule + pinyin 实现天气预报查询服务
    • 95.如何记录请求日志
    • 96.短链服务?自己写一个
    • 97.Nest 实现 Server Sent Event 数据推送
    • 98.用 minio 自己搭一个 OSS 服务
    • 99.前端如何直传文件到 Minio
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    • 101.大文件如何实现流式下载?
    • 102.Puppeteer 实现爬虫,爬取 BOSS 直聘全部前端岗位
    • 103.实现扫二维码登录
    • 104.Nest 的 REPL 模式
    • 105.实现 Excel 导入导出
    • 106.如何用代码动态生成 PPT
    • 107.如何拿到服务器 CPU、内存、磁盘状态
    • 108.Nest 如何实现国际化?
    • 109.会议室预订系统:需求分析和原型图
    • 110.会议室预订系统:技术方案和数据库设计
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    • 142.用 Etcd 实现微服务配置中心和注册中心
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    • 148.Prisma 的全部 schema 语法
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    • 151.在 Nest 里集成 Prisma
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    • 193.聊天室:全部功能测试
    • 194.聊天室:项目总结
    • 195.MongoDB 快速入门
    • 196.使用 mongoose 操作 MongoDB 数据库
    • 197.GraphQL 快速入门
    • 198.Nest 开发 GraphQL 服务:实现 CRUD
    • 199.GraphQL + Primsa + React 实现 TodoList
    • 200.如何调试 Nest 源码?

想必大家都打过车,打车软件可以根据你的当前位置搜索附近的车辆:

这两天国庆节,大家出去玩可能会借用共享充电宝。它也是基于你的位置来搜索附近充电宝:

再就是大家搜索附近的酒店、餐厅等,也是基于位置的搜索。

那么问题来了:这种附近的人、附近的酒店、附近的充电宝的功能是怎么实现的呢?

答案是用 Redis 实现的。

很多人对 Redis 的认识停留在它能做缓存,也就是从数据库中查询出来的数据,放到 redis 里,下次直接拿 redis 的数据返回:

确实,缓存是 redis 的常见应用。

但它并不只是可以做缓存,很多临时的数据,比如验证码、token 等,都可以放到 redis 里。

redis 是 key-value 的数据库,value 有很多种类型:

  • string: 可以存数字、字符串,比如存验证码就是这种类型
  • hash:存一个 map 的结构,比如文章的点赞数、收藏数、阅读量,就可以用 hash 存
  • set:存去重后的集合数据,支持交集、并集等计算,常用来实现关注关系,比如可以用交集取出互相关注的用户
  • zset:排序的集合,可以指定一个分数,按照分数排序。我们每天看的文章热榜、微博热榜等各种排行榜,都是 zset 做的
  • list:存列表数据
  • geo:存地理位置,支持地理位置之间的距离计算、按照半径搜索附近的位置

其中,geo 的数据结构,就可以用来实现附近的人等功能。

比如大众点评、美团外卖这种,就是用 redis 实现的基于地理位置的功能。

今天我们就来实现一下:

在 RedisInsight 里输入命令,点击执行:

geoadd loc 13.361389 38.115556 "guangguang" 15.087269 37.502669 "dongdong"

我们用 geoadd 命令添加了两个位置。

guangguang 的位置是经度 13.361389,纬度 38.11556

dongdong 的位置是经度 15.08729 ,纬度 37.502669

点击刷新,就可以看到 loc 的 key:

然后可以用 geodist 计算两个位置之间的距离:

geodist loc guangguang dongdong

可以看到相距差不多 166 km

然后用 georadius 分别查找经度 15、纬度 37 位置的附近 100km 半径和 200km 半径的点:

georadius loc 15 37 100 km
georadius loc 15 37 200 km

结果如下:

因为两个点相距 166km,所以搜索 100km 以内的点,只能搜到一个。而 200km 的内的点,能搜到两个。

这样,我们就可以实现搜索附近 1km 的充电宝的功能。

服务端提供一个接口,让充电宝机器上传位置信息,然后把它存到 redis 里。

再提供个搜索的接口,基于传入的位置用 georadius 来搜索附近的充电宝机器,返回客户端。

客户端可以在地图上把这些点画出来。

这里用高德地图或者百度地图都行,他们都支持在地图上绘制 marker 标记的功能:

比如上面我们分别在地图上绘制了 marker 和 circle:

这是添加 Marker 的代码:

指定 marker 的经纬度和图片就行。

这是添加 Circle 的代码:

指定圆心经纬度和半径就行。

都挺简单的。

这样,后端和前端分别怎么实现,我们就都理清了。

接下来用代码实现下。

创建个 nest 项目:

npm install g @nestjs/cli

nest new nearby-search

进入项目目录,把它跑起来:

npm run start:dev

浏览器访问 http://localhost:3000 可以看到 hello world,就代表 nest 服务跑起来了:

然后我们安装连接 redis 的包:

npm install --save redis

创建个 redis 模块和 service:

nest g module redis
nest g service redis

在 RedisModule 创建连接 redis 的 provider,导出 RedisService:

import { Module } from "@nestjs/common";
import { createClient } from "redis";
import { RedisService } from "./redis.service";

@Module({
    providers: [
        RedisService,
        {
            provide: "REDIS_CLIENT",
            async useFactory() {
                const client = createClient({
                    socket: {
                        host: "localhost",
                        port: 6379,
                    },
                });
                await client.connect();
                return client;
            },
        },
    ],
    exports: [RedisService],
})
export class RedisModule {}

然后在 RedisService 里注入 REDIS_CLIENT,并封装一些操作 redis 的方法:

import { Inject, Injectable } from "@nestjs/common";
import { RedisClientType } from "redis";

@Injectable()
export class RedisService {
    @Inject("REDIS_CLIENT")
    private redisClient: RedisClientType;

    async geoAdd(key: string, posName: string, posLoc: [number, number]) {
        return await this.redisClient.geoAdd(key, {
            longitude: posLoc[0],
            latitude: posLoc[1],
            member: posName,
        });
    }
}

我们先添加了一个 geoAdd 的方法,传入 key 和位置信息,底层调用 redis 的 geoadd 来添加数据。

在 AppController 里注入 RedisService,然后添加一个路由:

添加 addPos 的 get 请求的路由,传入 name、longitude、latitude,调用 redisService添加位置信息。

import {
    BadRequestException,
    Controller,
    Get,
    Inject,
    Query,
} from "@nestjs/common";
import { AppService } from "./app.service";
import { RedisService } from "./redis/redis.service";

@Controller()
export class AppController {
    constructor(private readonly appService: AppService) {}

    @Inject(RedisService)
    private redisService: RedisService;

    @Get("addPos")
    async addPos(
        @Query("name") posName: string,
        @Query("longitude") longitude: number,
        @Query("latitude") latitude: number
    ) {
        if (!posName || !longitude || !latitude) {
            throw new BadRequestException("位置信息不全");
        }
        try {
            await this.redisService.geoAdd("positions", posName, [
                longitude,
                latitude,
            ]);
        } catch (e) {
            throw new BadRequestException(e.message);
        }
        return {
            message: "添加成功",
            statusCode: 200,
        };
    }

    @Get()
    getHello(): string {
        return this.appService.getHello();
    }
}

测试下:

/addPos?name=guang

/addPos?name=guang&longitude=15&latitude=35

/addPos?name=dong&longitude=15&latitude=85

然后去 RedisInsight 里看下:

点击刷新,可以看到确实有了 positions 的数据。

然后我们再添加个查询位置列表的接口:

async geoPos(key: string, posName: string) {
    const res = await this.redisClient.geoPos(key, posName);

    return {
        name: posName,
        longitude: res[0].longitude,
        latitude: res[0].latitude
    }
}

async geoList(key: string) {
    const positions = await this.redisClient.zRange(key, 0, -1);

    const list = [];
    for(let i = 0; i < positions.length; i++) {
        const pos = positions[i];
        const res = await this.geoPos(key, pos);
        list.push(res);
    }
    return list;
}

因为 geo 信息底层使用 zset 存储的,所以查询所有的 key 使用 zrange。

zset 是有序列表,列表项会有一个分数,zrange 是返回某个分数段的 key,传入 0、-1 就是返回所有的。

然后再用 geoPos 拿到它对应的位置信息。

我们先在 RedisInsight 测试下这两个命令:

没啥问题。

在 AppController 添加两个路由:

@Get('allPos')
async allPos() {
    return this.redisService.geoList('positions');
}

@Get('pos')
async pos(@Query('name') name: string) {
    return this.redisService.geoPos('positions', name);
}

访问下试试:

最后,还要提供一个搜索附近的点的接口:

在 RedisService 添加 geoSearch 方法,传入 key,经纬度、搜索半径,返回附近的点:

这里单位用的 km。

async geoSearch(key: string, pos: [number, number], radius: number) {
    const positions = await this.redisClient.geoRadius(key, {
        longitude: pos[0],
        latitude: pos[1]
    }, radius, 'km');

    const list = [];
    for(let i = 0; i < positions.length; i++) {
        const pos = positions[i];
        const res = await this.geoPos(key, pos);
        list.push(res);
    }
    return list;
}

先用 geoRadius 搜索半径内的点,然后再用 geoPos 拿到点的经纬度返回。

在 AppController 添加 nearbySearch 接口:

@Get('nearbySearch')
async nearbySearch(
    @Query('longitude') longitude: number,
    @Query('latitude') latitude: number,
    @Query('radius') radius: number
) {
    if(!longitude || !latitude) {
      throw new BadRequestException('缺少位置信息');
    }
    if(!radius) {
      throw new BadRequestException('缺少搜索半径');
    }

    return this.redisService.geoSearch('positions', [longitude, latitude], radius);
}

首先我们在 RedisInsight 里算下两点的距离:

大概 5561 km

在 guang 附近搜索半径 5000km 内的位置:

/nearbySearch?longitude=15&latitude=35&radius=5000

找到了一个点。

然后搜索半径 6000km 内的位置:

/nearbySearch?longitude=15&latitude=35&radius=6000

不过现在的经纬度我们是随便给的。

可以用高德地图的坐标拾取工具来取几个位置:

天安门: 116.397444,39.909183

文化宫科技馆:116.3993,39.908578

售票处:116.397283,39.90943

故宫彩扩部:116.398002,39.909175

把这样 4 个位置添加到系统中:

/addPos?name=天安门&longitude=116.397444&latitude=39.909183

/addPos?name=文化宫科技馆&longitude=116.3993&latitude=39.908578

/addPos?name=售票处&longitude=116.397283&latitude=39.90943

/addPos?name=故宫彩扩部&longitude=116.398002&latitude=39.909175

先计算下天安门到故宫彩扩部的距离:

GEODIST positions 天安门 故宫彩扩部 km

是 0.0476km

那么我们在天安门的位置搜索 0.04km 内的点,应该搜不到它。

搜索 0.05 km 的点的时候,才能搜到。

试一下:

/nearbySearch?longitude=116.397444&latitude=39.909183&radius=0.04

/nearbySearch?longitude=116.397444&latitude=39.909183&radius=0.05

没啥问题,这样我们搜索附近的充电宝的后端功能就完成了。

然后写下前端页面。

在 main.ts 指定 public 目录为静态文件的目录:

import { NestFactory } from "@nestjs/core";
import { AppModule } from "./app.module";
import { NestExpressApplication } from "@nestjs/platform-express";

async function bootstrap() {
    const app = (await NestFactory.create) < NestExpressApplication > AppModule;

    app.useStaticAssets("public");

    await app.listen(3000);
}
bootstrap();

然后创建 public/index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8" />
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
        <title>Document</title>
    </head>
    <body>
        光光光
    </body>
</html>

访问下看看:

接下来要接入高德地图。

先按照文档的步骤获取 key

这个很简单,填一下信息就好。

点击创建新应用,选择 web 应用,就可以生成 key 了

然后把文档的 demo 代码复制过来:

改成这样:

<!doctype html>
<html>
    <head>
        <meta charset="utf-8" />
        <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
        <meta
            name="viewport"
            content="initial-scale=1.0, user-scalable=no, width=device-width" />
        <title>附近的充电宝</title>
        <link
            rel="stylesheet"
            href="https://a.amap.com/jsapi_demos/static/demo-center/css/demo-center.css" />
        <script src="https://cache.amap.com/lbs/static/es5.min.js"></script>
        <script
            type="text/javascript"
            src="https://cache.amap.com/lbs/static/addToolbar.js"></script>
        <style>
            html,
            body,
            #container {
                width: 100%;
                height: 100%;
            }
        </style>
    </head>
    <body>
        <div id="container"></div>
        <script src="https://webapi.amap.com/maps?v=2.0&key=f96fa52474cedb7477302d4163b3aa09"></script>
        <script>
            var map = new AMap.Map("container", {
                resizeEnable: true,
                zoom: 6,
                center: [116.397444, 39.909183],
            });

            var marker = new AMap.Marker({
                icon: "https://webapi.amap.com/theme/v1.3/markers/n/mark_b.png",
                position: [116.399327, 39.908562],
                anchor: "bottom-center",
            });

            var circle = new AMap.Circle({
                center: new AMap.LngLat(116.397444, 39.909183), // 圆心位置
                radius: 50,
                strokeColor: "#F33", //线颜色
                strokeOpacity: 1, //线透明度
                strokeWeight: 3, //线粗细度
                fillColor: "#ee2200", //填充颜色
                fillOpacity: 0.35, //填充透明度
            });

            map.add(marker);
            map.add(circle);

            map.setFitView();
        </script>
    </body>
</html>

在天安门画了一个 circle,然后在文化宫科技馆画了一个 marker:

接下来引入 axios,来调用服务端接口:

<!doctype html>
<html>
    <head>
        <meta charset="utf-8" />
        <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
        <meta
            name="viewport"
            content="initial-scale=1.0, user-scalable=no, width=device-width" />
        <title>附近的充电宝</title>
        <link
            rel="stylesheet"
            href="https://a.amap.com/jsapi_demos/static/demo-center/css/demo-center.css" />
        <script src="https://cache.amap.com/lbs/static/es5.min.js"></script>
        <script
            type="text/javascript"
            src="https://cache.amap.com/lbs/static/addToolbar.js"></script>
        <style>
            html,
            body,
            #container {
                width: 100%;
                height: 100%;
            }

            label {
                width: 55px;
                height: 26px;
                line-height: 26px;
                margin-bottom: 0;
            }
            button.btn {
                width: 80px;
            }
        </style>
    </head>
    <body>
        <div id="container"></div>
        <script src="https://webapi.amap.com/maps?v=2.0&key=f96fa52474cedb7477302d4163b3aa09"></script>
        <script src="https://unpkg.com/axios@1.5.1/dist/axios.min.js"></script>
        <script>
            const radius = 0.2;

            axios
                .get("/nearbySearch", {
                    params: {
                        longitude: 116.397444,
                        latitude: 39.909183,
                        radius,
                    },
                })
                .then((res) => {
                    const data = res.data;

                    var map = new AMap.Map("container", {
                        resizeEnable: true,
                        zoom: 6,
                        center: [116.397444, 39.909183],
                    });

                    data.forEach((item) => {
                        var marker = new AMap.Marker({
                            icon: "https://webapi.amap.com/theme/v1.3/markers/n/mark_b.png",
                            position: [item.longitude, item.latitude],
                            anchor: "bottom-center",
                        });
                        map.add(marker);
                    });

                    var circle = new AMap.Circle({
                        center: new AMap.LngLat(116.397444, 39.909183), // 圆心位置
                        radius: radius * 1000,
                        strokeColor: "#F33", //线颜色
                        strokeOpacity: 1, //线透明度
                        strokeWeight: 3, //线粗细度
                        fillColor: "#ee2200", //填充颜色
                        fillOpacity: 0.35, //填充透明度
                    });

                    map.add(circle);
                    map.setFitView();
                });
        </script>
    </body>
</html>

效果是这样的:

然后把 radius 改成 0.05,是这样的:

这样就实现了查找附近的充电宝的功能。

代码上传了小册仓库

总结

我们经常会使用基于位置的功能,比如附近的充电宝、酒店,打车,附近的人等功能。

这些都是基于 redis 实现的,因为 redis 有 geo 的数据结构,可以方便的计算两点的距离,计算某个半径内的点。

前端部分使用地图的 sdk 分别在搜出的点处绘制 marker 就好了。

geo 的底层数据结构是 zset,所以可以使用 zset 的命令。

我们在 Nest 里封装了 geoadd、geopos、zrange、georadius 等 redis 命令。实现了添加点,搜索附近的点的功能。

以后再用这类附近的 xxx 功能,你是否会想起 redis 呢?

上次更新: 6/21/25, 9:42 AM
贡献者: YNight
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