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Java 中是如何获取 IP 属地的Ip2region 获取归属地Ip2region 是什么Ip2region 特性1、标准化的数据格式2、数据去重和压缩3、极速查询响应4、IP 数据管理框架 使用方式完全基于文件的查询缓存 VectorIndex 索引缓存整个 xdb 数据

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Java 中是如何获取 IP 属地的

主要分为以下两步：

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，用户每一次的 Request 请求，都会携带上请求的 IP 地址放到请求头中。

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import .InetAddress;import .UnknownHostException;/*** 获取IP方法** @author 一碗情深*/public class IpUtils {/*** 获取客户端IP** @param request 请求对象* @return IP地址*/public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {if (request == null) {return "unknown";}String ip = request.getHeader("x-forwarded-for");if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader("Proxy-Client-IP");}if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader("X-Forwarded-For");}if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");}if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader("X-Real-IP");}if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getRemoteAddr();}return "0:0:0:0:0:0:0:1".equals(ip) ? "127.0.0.1" : getMultistageReverseProxyIp(ip);}/*** 检查是否为内部IP地址** @param ip IP地址* @return 结果*/public static boolean internalIp(String ip) {byte[] addr = textToNumericFormatV4(ip);return internalIp(addr) || "127.0.0.1".equals(ip);}/*** 检查是否为内部IP地址** @param addr byte地址* @return 结果*/private static boolean internalIp(byte[] addr) {if (StringUtil.isNull(addr) || addr.length < 2) {return true;}final byte b0 = addr[0];final byte b1 = addr[1];// 10.x.x.x/8final byte SECTION_1 = 0x0A;// 172.16.x.x/12final byte SECTION_2 = (byte) 0xAC;final byte SECTION_3 = (byte) 0x10;final byte SECTION_4 = (byte) 0x1F;// 192.168.x.x/16final byte SECTION_5 = (byte) 0xC0;final byte SECTION_6 = (byte) 0xA8;switch (b0) {case SECTION_1:return true;case SECTION_2:if (b1 >= SECTION_3 && b1 <= SECTION_4) {return true;}case SECTION_5:switch (b1) {case SECTION_6:return true;}default:return false;}}/*** 将IPv4地址转换成字节** @param text IPv4地址* @return byte 字节*/public static byte[] textToNumericFormatV4(String text) {if (text.length() == 0) {return null;}byte[] bytes = new byte[4];String[] elements = text.split("\\.", -1);try {long l;int i;switch (elements.length) {case 1:l = Long.parseLong(elements[0]);if ((l < 0L) || (l > 4294967295L)) {return null;}bytes[0] = (byte) (int) (l >> 24 & 0xFF);bytes[1] = (byte) (int) ((l & 0xFFFFFF) >> 16 & 0xFF);bytes[2] = (byte) (int) ((l & 0xFFFF) >> 8 & 0xFF);bytes[3] = (byte) (int) (l & 0xFF);break;case 2:l = Integer.parseInt(elements[0]);if ((l < 0L) || (l > 255L)) {return null;}bytes[0] = (byte) (int) (l & 0xFF);l = Integer.parseInt(elements[1]);if ((l < 0L) || (l > 16777215L)) {return null;}bytes[1] = (byte) (int) (l >> 16 & 0xFF);bytes[2] = (byte) (int) ((l & 0xFFFF) >> 8 & 0xFF);bytes[3] = (byte) (int) (l & 0xFF);break;case 3:for (i = 0; i < 2; ++i) {l = Integer.parseInt(elements[i]);if ((l < 0L) || (l > 255L)) {return null;}bytes[i] = (byte) (int) (l & 0xFF);}l = Integer.parseInt(elements[2]);if ((l < 0L) || (l > 65535L)) {return null;}bytes[2] = (byte) (int) (l >> 8 & 0xFF);bytes[3] = (byte) (int) (l & 0xFF);break;case 4:for (i = 0; i < 4; ++i) {l = Integer.parseInt(elements[i]);if ((l < 0L) || (l > 255L)) {return null;}bytes[i] = (byte) (int) (l & 0xFF);}break;default:return null;}} catch (NumberFormatException e) {return null;}return bytes;}/*** 获取IP地址** @return 本地IP地址*/public static String getHostIp() {try {return InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();} catch (UnknownHostException e) {}return "127.0.0.1";}/*** 获取主机名** @return 本地主机名*/public static String getHostName() {try {return InetAddress.getLocalHost().getHostName();} catch (UnknownHostException e) {}return "未知";}/*** 从多级反向代理中获得第一个非unknown IP地址** @param ip 获得的IP地址* @return 第一个非unknown IP地址*/public static String getMultistageReverseProxyIp(String ip) {// 多级反向代理检测if (ip != null && ip.indexOf(",") > 0) {final String[] ips = ip.trim().split(",");for (String subIp : ips) {if (false == isUnknown(subIp)) {ip = subIp;break;}}}return ip;}/*** 检测给定字符串是否为未知，多用于检测HTTP请求相关** @param checkString 被检测的字符串* @return 是否未知*/public static boolean isUnknown(String checkString) {return StringUtil.isBlank(checkString) || "unknown".equalsIgnoreCase(checkString);}}

对这里出现的几个名词解释一下：

X-Forwarded-For：一个 HTTP 扩展头部，主要是为了让 Web 服务器获取访问用户的真实 IP 地址。每个 IP 地址，每个值通过逗号+空格分开，最左边是最原始客户端的 IP 地址，中间如果有多层代理，每⼀层代理会将连接它的客户端 IP 追加在 X-Forwarded-For 右边。Proxy-Client-IP：这个一般是经过 Apache http 服务器的请求才会有，用 Apache http 做代理时一般会加上 Proxy-Client-IP 请求头WL-Proxy-Client-IP：也是通过 Apache http 服务器，在 weblogic 插件加上的头。X-Real-IP：一般只记录真实发出请求的客户端IPHTTP_CLIENT_IP：代理服务器发送的HTTP头。如果是“超级匿名代理”，则返回none值。

Ip2region 获取归属地

Github地址：/lionsoul/ip2region

Ip2region 是什么

一个准确率 99.9% 的离线 IP 地址定位库，0.0x 毫秒级查询，ip2region.db 数据库只有数MB，提供了 java,php,c,python,nodejs,golang,c# 等查询绑定和Binary，B树，内存三种查询算法。

内置的三种查询算法全部的查询客户端单次查询都在 0.x 毫秒级别，内置了三种查询算法

memory算法：整个数据库全部载入内存，单次查询都在0.1x毫秒内，C语言的客户端单次查询在0.00x毫秒级别。binary算法：基于二分查找，基于ip2region.db文件，不需要载入内存，单次查询在0.x毫秒级别。b-tree算法：基于btree算法，基于ip2region.db文件，不需要载入内存，单词查询在0.x毫秒级别，比binary算法更快。

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，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。

Ip2region 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、IP 数据管理框架

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。

使用方式

maven 仓库：

<dependency><groupId>org.lionsoul</groupId><artifactId>ip2region</artifactId><version>2.7.0</version></dependency>

下载仓库中的ip2region.xdb文件，放到工程resources目录或者本地任意目录下，离线查询IP属地需要加载ip2region.xdb文件

ip2region.xdb文件下载：/mirrors/lionsoul/ip2region/-/raw/master/data/ip2region.xdb?inline=false

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、关闭资源searcher.close();// 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);}// 4、关闭资源searcher.close();// 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);}// 4、关闭资源 - 该 searcher 对象可以安全用于并发，等整个服务关闭的时候再关闭 searcher// searcher.close();// 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。}}