必看！如何让你的LBS服务性能提升十倍！

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作者：腾讯云数据库团队

随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的lbs服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。mongodb对lbs查询的支持较为友好，也是各大lbs服务商的首选数据库。腾讯云mongodb团队在运营中发现，原生mongodb在lbs服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云团队专业的定位分析与优化后，云mongodb在lbs服务的综合性能上，有10倍以上的提升。 腾讯云mongodb提供的优异综合性能，为国内各大lbs服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。

lbs业务特点

以共享单车服务为例，lbs业务具有2个特点，分别是时间周期性和坐标分布不均匀。

一．时间周期性

高峰期与低谷期的qps量相差明显，并且高峰期和低峰期的时间点相对固定。

二.坐标分布不均匀

坐地铁的上班族，如果留意可能会发现，在上班早高峰时，地铁周围摆满了共享单车，而下班 时段，地铁周围的共享单车数量非常少。如下图，经纬度（121，31.44）附近集中了99%以上 的坐标。此外，一些特殊事件也会造成点的分布不均匀，例如深圳湾公园在特殊家假日涌入大量的客户，同时这个地域也会投放大量的单车。部分地域单车量非常集中，而其他地域就非常稀疏。

mongodb的lbs服务原理

mongodb中使用2d_index 或2d_sphere_index来创建地理位置索引(geoindex),两者差别不大，下面我们以2d_index为例来介绍。

一．2d索引的创建与使用

db.coll.createindex({"lag":"2d"}, {"bits":int}))
通过上述命令来创建一个2d索引，索引的精度通过bits来指定，bits越大，索引的精度就越高。更大的bits带来的插入的overhead可以忽略不计
db.runcommand({
geonear: tablename,
maxdistance: 0.0001567855942887398,
distancemultiplier: 6378137.0,
num: 30,
near: [ 113.8679388183982, 22.58905429302385 ],
spherical: true|false})

通过上述命令来查询一个索引，其中spherical：true|false 表示应该如何理解创建的2d索引，false表示将索引理解为平面2d索引，true表示将索引理解为球面经纬度索引。这一点比较有意思，一个2d索引可以表达两种含义，而不同的含义是在查询时被理解的，而不是在索引创建时。

二．2d索引的理论 mongodb 使用geohash的技术来构建2d索引（见wiki geohash 文字链 https://en.wikipedia.org/wiki/geohash )。mongodb使用平面四叉树划分的方式来生成geohashid，每条记录有一个geohashid，通过geohashid->recordid的索引映射方式存储在btree中

很显然的，一个2bits的精度能把平面分为4个grid，一个4bits的精度能把平面分为16个grid。 2d索引的默认精度是长宽各为26，索引把地球分为(2^26)(2^26)块，每一块的边长估算为2pi6371000/(1<<26) = 0.57 米 mongodb的官网上说的60cm的精度就是这么估算出来的 by default, a 2d index on legacy coordinate pairs uses 26 bits of precision, which isroughly equivalent to 2 feet or 60 centimeters of precision using the default range of-180 to 180

三.2d索引在mongodb中的存储

上面我们讲到mongodb使用平面四叉树的方式计算geohash。事实上，平面四叉树仅存在于运算的过程中，在实际存储中并不会被使用到。

插入 对于一个经纬度坐标[x,y]，mongodb计算出该坐标在2d平面内的grid编号，该编号为是一个52bit的int64类型，该类型被用作btree的key，因此实际数据是按照 {geohashid->recordvalue}的方式被插入到btree中的。

查询 对于geo2d索引的查询，常用的有geonear和geowithin两种。geonear查找距离某个点最近的n个点的坐标并返回，该需求可以说是构成了lbs服务的基础（陌陌，滴滴，摩拜），geowithin是查询一个多边形内的所有点并返回。我们着重介绍使用最广泛的geonear查询。

geonear的查询过程,查询语句如下

db.runcommand(
{
geonear: "places", //table name
near: [ -73.9667, 40.78 ] , // central point
spherical: true, // treat the index as a spherical index
query: { category: "public" } // filters
maxdistance: 0.0001531 // distance in about one kilometer
}

geonear可以理解为一个从起始点开始的不断向外扩散的环形搜索过程。如下图所示： 由于圆自身的性质，外环的任意点到圆心的距离一定大于内环任意点到圆心的距离，所以以圆 环进行扩张迭代的好处是： 1）减少需要排序比较的点的个数 2）能够尽早发现满足条件的点从而返回，避免不必要的搜索 mongodb在实现的细节中，如果内环搜索到的点数过少，圆环每次扩张的步长会倍增

mongodb lbs服务遇到的问题

部分大客户在使用mongodb的geonear功能查找附近的对象时，经常会发生慢查询较多的问题，早高峰压力是低谷时段的10-20倍，坐标不均匀的情况慢查询严重，濒临雪崩。初步分析发现，这些查询扫描了过多的点集。 如下图，查找500米范围内，距离最近的10条记录，花费了500ms，扫描了24000+的记录。类似的慢查询占据了高峰期5%左右的查询量

测试环境复现与定位 排查数据库的性能问题，主要从锁等待,io等待,cpu消耗三封面分析。上面的截图扫描了过多的记录，直觉上是cpu或者io消耗性的瓶颈。为了严谨起见，我们在测试环境复现后，发现慢日志中无明显的timeacquiringmicroseconds项排除了mongodb执行层面的锁竞争问题，并选用较大内存的机器使得数据常驻内存，发现上述用例依旧需要200ms以上的执行时间。10核的cpu资源针对截图中的case，只能支持50qps。

为何扫描集如此大 上面我们说过，mongodb搜索距离最近的点的过程是一个环形扩张的过程，如果内环满足条件的点不够多，每次的扩张半径都会倍增。因此在遇到内环点稀少，外环有密集点的场景时，容易陷入badcase。如下图，我们希望找到离中心点距离最近的三个点。由于圆环扩张太快，外环做了很多的无用扫描与排序。 这样的用例很符合实际场景，早高峰车辆聚集在地铁周围，你从家出发一路向地铁，边走边找，共享单车软件上动态搜索距你最近的10辆车，附近只有三两辆，于是扩大搜索半径到地铁周围，将地铁周围的所有几千辆车都扫描计算一遍，返回距离你最近的其余的七八辆

问题的解决

问题我们已经知道了，我们对此的优化方式是控制每一圈的搜索量，为此我们为geonear命令增加了两个参数，将其传入nearstage中。hintcorrectnum可以控制结果品质的下限，返回的前n个一定是最靠近中心点的n个点。hintscan用以控制扫描集的大小的上限。

hintscan: 已经扫描的点集大小大于hintscan后，做模糊处理。 hintcorrectnum:已经返回的结果数大于hintcorrectnum后，做模糊处理。

该优化本质上是通过牺牲品质来尽快返回结果。对于国内大部分lbs服务来说，完全的严格最近并不是必要的。且可以通过控制参数获得严格最近的效果。在搜索过程中，密集的点落到一个环内，本身距离相差也不会不大。该优化在上线后，将部分大客户的mongodb性能上限从单机1000qps提升了10倍到10000qps以上。

和redis3.2的对比

redis3.2也加入了地理位置查询的功能，我们也将开源redis和云数据库mongodb进行对比。 redis使用方式：georadius appname 120.993965 31.449034 500 m count 30 asc。在密集数据集场景下，使用腾讯云mongodb和开源的redis进行了性能对比。下图是在密集数据集上，在24核cpu机器上，mongodb单实例与redis单实例的测试对比。需要注意的是redis本身是单线程的内存缓存数据库。mongodb是多线程的高可用持久化的数据库，两者的使用场景有较大不同。

总结

mongodb原生的geonear接口是国内各大lbs应用的主流选择。原生mongodb在点集稠密的情况下，geonear接口效率会急剧下降，单机甚至不到1000qps。腾讯云mongodb团队对此进行了持续的优化，在不影响效果的前提下，geonear的效率有10倍以上的提升，为我们的客户如摩拜提供了强力的支持，同时相比redis3.2也有较大的性能优势。

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