java获取IP归属地全网显示开源库如何使用

引言细心的朋友应该会发现，最近，继新浪微博之后，头条、腾讯、抖音、知乎、快手、小红书等各大平台陆陆续续都上线了“网络用户IP地址显示功能&rdqu

引言

细心的朋友应该会发现，最近，继新浪微博之后，头条、腾讯、抖音、知乎、快手、小红书等各大平台陆陆续续都上线了“网络用户IP地址显示功能”，境外用户显示的是国家，国内的用户显示的省份，而且此项显示无法关闭，归属地强制显示。

作为技术人，那！这个功能要怎么实现呢？

Java如何获取IP属地

主要分为以下几步：

通过 HttpServletRequest 对象，获取用户的 IP 地址
通过 IP 地址，获取对应的省份、城市

首先需要写一个 IP 获取的工具类，因为每一次用户的 Request 请求，都会携带上请求的 IP 地址放到请求头中

通过此方法，从请求Header中获取到用户的IP地址

目前本人在做的项目中，也有获取IP地址归属地省份、城市的需求，用的是：淘宝IP库

地址：ip.taobao.com/

原来的请求源码如下：

可以看到日志log文件中，大量的the request over max qps for user问题

Ip2region开源项目

Ip2region开源项目，github地址：github.com/lionsoul201…

目前最新已更新到了v2.0版本，ip2region v2.0是一个离线IP地址定位库和IP定位数据管理框架，10微秒级别的查询效率，准提供了众多主流编程语言的 xdb 数据生成和查询客户端实现。

99.9%准确率：

数据聚合了一些知名ip到地名查询提供商的数据，这些是他们官方的的准确率，经测试着实比经典的纯真IP定位准确一些。
ip2region的数据聚合自以下服务商的开放API或者数据(升级程序每秒请求次数2到4次):
01, >80%, 淘宝IP地址库, ip.taobao.com/\ 02, ≈10%, GeoIP, geoip.com/\ 03, ≈2%, 纯真IP库, www.cz88.net/\ 备注：如果上述开放API或者数据都不给开放数据时ip2region将停止数据的更新服务。

多查询客户端的支持

已经集成的客户端有：java、C#、php、c、python、nodejs、php扩展(php5和php7)、golang、rust、lua、lua_c, nginx。

binding	描述	开发状态	binary查询耗时	b-tree查询耗时	memory查询耗时
c	ANSC c binding	已完成	0.0x毫秒	0.0x毫秒	0.00x毫秒
c#	c# binding	已完成	0.x毫秒	0.x毫秒	0.1x毫秒
golang	golang binding	已完成	0.x毫秒	0.x毫秒	0.1x毫秒
java	java binding	已完成	0.x毫秒	0.x毫秒	0.1x毫秒
lua	lua实现的binding	已完成	0.x毫秒	0.x毫秒	0.x毫秒
lua_c	lua的c扩展	已完成	0.0x毫秒	0.0x毫秒	0.00x毫秒
nginx	nginx的c扩展	已完成	0.0x毫秒	0.0x毫秒	0.00x毫秒
nodejs	nodejs	已完成	0.x毫秒	0.x毫秒	0.1x毫秒
php	php实现的binding	已完成	0.x毫秒	0.1x毫秒	0.1x毫秒
php5_ext	php5的c扩展	已完成	0.0x毫秒	0.0x毫秒	0.00x毫秒
php7_ext	php7的c扩展	已完成	0.0毫秒	0.0x毫秒	0.00x毫秒
python	python bindng	已完成	0.x毫秒	0.x毫秒	0.x毫秒
rust	rust binding	已完成	0.x毫秒	0.x毫秒	0.x毫秒

Ip2region V2.0 特性

1、标准化的数据格式

每个 ip 数据段的 region 信息都固定了格式：国家|区域|省份|城市|ISP，只有中国的数据绝大部分精确到了城市，其他国家部分数据只能定位到国家，后前的选项全部是0。

2、数据去重和压缩

xdb 格式生成程序会自动去重和压缩部分数据，默认的全部 IP 数据，生成的 ip2region.xdb 数据库是 11MiB，随着数据的详细度增加数据库的大小也慢慢增大。

3、极速查询响应

即使是完全基于 xdb 文件的查询，单次查询响应时间在十微秒级别，可通过如下两种方式开启内存加速查询：

vIndex 索引缓存：使用固定的 512KiB 的内存空间缓存 vector index 数据，减少一次 IO 磁盘操作，保持平均查询效率稳定在10-20微秒之间。
xdb 整个文件缓存：将整个 xdb 文件全部加载到内存，内存占用等同于 xdb 文件大小，无磁盘 IO 操作，保持微秒级别的查询效率。

4、极速查询响应

v2.0 格式的 xdb 支持亿级别的 IP 数据段行数，region 信息也可以完全自定义，例如：你可以在 region 中追加特定业务需求的数据，例如：GPS信息/国际统一地域信息编码/邮编等。也就是你完全可以使用 ip2region 来管理你自己的 IP 定位数据。

ip2region xdb java 查询客户端实现

使用方式

引入maven仓库：

<dependency>
    <groupId>org.lionsoul</groupId>
    <artifactId>ip2region</artifactId>
    <version>2.6.4</version>
</dependency>

完全基于文件的查询

import org.lionsoul.ip2region.xdb.Searcher;
import java.io.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class SearcherTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 1、创建 searcher 对象
        String dbPath = "ip2region.xdb file path";
        Searcher searcher = null;
        try {
            searcher = Searcher.newWithFileOnly(dbPath);
        } catch (IOException e) {
            System.out.printf("failed to create searcher with `%s`: %s\n", dbPath, e);
            return;
        }
        // 2、查询
        try {
            String ip = "1.2.3.4";
            long sTime = System.nanoTime();
            String region = searcher.search(ip);
            long cost = TimeUnit.NANOSECONDS.toMicros((long) (System.nanoTime() - sTime));
            System.out.printf("{region: %s, ioCount: %d, took: %d μs}\n", region, searcher.getIOCount(), cost);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to search(%s): %s\n", ip, e);
        }
        // 3、备注：并发使用，每个线程需要创建一个独立的 searcher 对象单独使用。
    }
}

缓存VectorIndex索引

我们可以提前从 xdb 文件中加载出来 VectorIndex 数据，然后全局缓存，每次创建 Searcher 对象的时候使用全局的 VectorIndex 缓存可以减少一次固定的 IO 操作，从而加速查询，减少 IO 压力。

import org.lionsoul.ip2region.xdb.Searcher;
import java.io.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class SearcherTest {
    public static void main(String[] args) {
        String dbPath = "ip2region.xdb file path";
        // 1、从 dbPath 中预先加载 VectorIndex 缓存，并且把这个得到的数据作为全局变量，后续反复使用。
        byte[] vIndex;
        try {
            vIndex = Searcher.loadVectorIndexFromFile(dbPath);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to load vector index from `%s`: %s\n", dbPath, e);
            return;
        }
        // 2、使用全局的 vIndex 创建带 VectorIndex 缓存的查询对象。
        Searcher searcher;
        try {
            searcher = Searcher.newWithVectorIndex(dbPath, vIndex);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to create vectorIndex cached searcher with `%s`: %s\n", dbPath, e);
            return;
        }
        // 3、查询
        try {
            String ip = "1.2.3.4";
            long sTime = System.nanoTime();
            String region = searcher.search(ip);
            long cost = TimeUnit.NANOSECONDS.toMicros((long) (System.nanoTime() - sTime));
            System.out.printf("{region: %s, ioCount: %d, took: %d μs}\n", region, searcher.getIOCount(), cost);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to search(%s): %s\n", ip, e);
        }
        // 备注：每个线程需要单独创建一个独立的 Searcher 对象，但是都共享全局的制度 vIndex 缓存。
    }
}

缓存整个xdb数据

我们也可以预先加载整个 ip2region.xdb 的数据到内存，然后基于这个数据创建查询对象来实现完全基于文件的查询，类似之前的 memory search。

import org.lionsoul.ip2region.xdb.Searcher;
import java.io.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class SearcherTest {
    public static void main(String[] args) {
        String dbPath = "ip2region.xdb file path";
        // 1、从 dbPath 加载整个 xdb 到内存。
        byte[] cBuff;
        try {
            cBuff = Searcher.loadContentFromFile(dbPath);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to load content from `%s`: %s\n", dbPath, e);
            return;
        }
        // 2、使用上述的 cBuff 创建一个完全基于内存的查询对象。
        Searcher searcher;
        try {
            searcher = Searcher.newWithBuffer(cBuff);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to create content cached searcher: %s\n", e);
            return;
        }
        // 3、查询
        try {
            String ip = "1.2.3.4";
            long sTime = System.nanoTime();
            String region = searcher.search(ip);
            long cost = TimeUnit.NANOSECONDS.toMicros((long) (System.nanoTime() - sTime));
            System.out.printf("{region: %s, ioCount: %d, took: %d μs}\n", region, searcher.getIOCount(), cost);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to search(%s): %s\n", ip, e);
        }
        // 备注：并发使用，用整个 xdb 数据缓存创建的查询对象可以安全的用于并发，也就是你可以把这个 searcher 对象做成全局对象去跨线程访问。
    }
}

IDEA中做个测试

完全基于文件的查询

ip属地国内的话，会展示省份，国外的话，只会展示国家。可以通过如下图这个方法进行进一步封装，得到获取IP属地的信息。

下面是官网给出的命令运行jar方式给出的测试demo，可以理解下

编译测试程序

通过 maven 来编译测试程序。

# cd 到 java binding 的根目录
cd binding/java/
mvn compile package

然后会在当前目录的 target 目录下得到一个 ip2region-{version}.jar 的打包文件。

查询测试

可以通过 java -jar ip2region-{version}.jar search 命令来测试查询：

➜  java git:(v2.0_xdb) ✗ java -jar target/ip2region-2.6.0.jar search
java -jar ip2region-{version}.jar search [command options]
options:
 --db string              ip2region binary xdb file path
 --cache-policy string    cache policy: file/vectorIndex/content

例如：使用默认的 data/ip2region.xdb 文件进行查询测试：

➜  java git:(v2.0_xdb) ✗ java -jar target/ip2region-2.6.0.jar search --db=../../data/ip2region.xdb
ip2region xdb searcher test program, cachePolicy: vectorIndex
type 'quit' to exit
ip2region>> 1.2.3.4
{region: 美国|0|华盛顿|0|谷歌, ioCount: 7, took: 82 μs}
ip2region>>

输入 ip 即可进行查询测试，也可以分别设置 cache-policy 为 file/vectorIndex/content 来测试三种不同缓存实现的查询效果。

bench 测试

可以通过 java -jar ip2region-{version}.jar bench 命令来进行 bench 测试，一方面确保 xdb 文件没有错误，一方面可以评估查询性能：

➜  java git:(v2.0_xdb) ✗ java -jar target/ip2region-2.6.0.jar bench
java -jar ip2region-{version}.jar bench [command options]
options:
 --db string              ip2region binary xdb file path
 --src string             source ip text file path
 --cache-policy string    cache policy: file/vectorIndex/content

例如：通过默认的 data/ip2region.xdb 和 data/ip.merge.txt 文件进行 bench 测试：

➜  java git:(v2.0_xdb) ✗ java -jar target/ip2region-2.6.0.jar bench --db=../../data/ip2region.xdb --src=../../data/ip.merge.txt
Bench finished, {cachePolicy: vectorIndex, total: 3417955, took: 8s, cost: 2 μs/op}

可以通过分别设置 cache-policy 为 file/vectorIndex/content 来测试三种不同缓存实现的效果。 @Note: 注意 bench 使用的 src 文件要是生成对应 xdb 文件相同的源文件。

到这里获取用户IP属地已经完成啦，这篇文章介绍的v2.0版本，有兴趣的小伙伴可以登录上门的github地址了解下v1.0版本

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