晋中社交软件开发_即时通信平台有哪些

自已从零实现的话，没有难度吗？嗯，通过上一节的原理讲解，目前为止，看起来确实很简单。但，如果自已从零实现的话，对于IM这种高性能、高并发场景来说，确实有一点难度，难不在移动客户端，而是在服务端。技术难点主要包括：1）如何高效地进行两点距离的计算，对于高并发服务端来说，像上一节中的代码那样，一个一个计算，还是有点不高效；2）如何高效地进行地理围栏的圈定（难道是把所有当前在线的用户，离我的距离都一一算一遍，然后按距离进行筛选？那性能岂不是噩梦？）。那，有救吗？答案是有！继续看下一节。5、Redis里的GEO地理位置相关指令，就能很好的上述问题针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，服务端高性能场景下，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有较高的运行效率。要提供完整的“附近的人”这样的功能或服务，较基本的是要实现“增”、“删”、“查”的功能。本文余下的文字，以下将分别进行介绍，其中会重点对查询功能进行解析。并将从Redis源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。Redis相关资源：1）Redis官网）Redis的GEO指令说明（英文）