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新来个技术总监要我做一个 IP 属地功能~

2022-07-25 09:37 浏览: 141715 次 我要评论(0 条) 字号:


文章来源:juejin.cn/post/7118954784853327903


目录
  • 背景

  • HttpServletRequest 获取 IP

  • Ip2region

  • Ip2region V2.0 特性

  • ip2region xdb java 查询客户端实现

  • IDEA 中做个测试


背景


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?


HttpServletRequest 获取 IP


下面,我就来讲讲,Java 中是如何获取 IP 属地的,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。
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
import java.net.UnknownHostException;

/**
 * 常用获取客户端信息的工具
 */

public class NetworkUtil {

    /**
     * 获取ip地址
     */

    public static String getIpAddress(HttpServletRequest request) {
        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("WL-Proxy-Client-IP");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getHeader("HTTP_CLIENT_IP");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getHeader("HTTP_X_FORWARDED_FOR");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getRemoteAddr();
        }
        // 本机访问
        if ("localhost".equalsIgnoreCase(ip) || "127.0.0.1".equalsIgnoreCase(ip) || "0:0:0:0:0:0:0:1".equalsIgnoreCase(ip)){
            // 根据网卡取本机配置的IP
            InetAddress inet;
            try {
                inet = InetAddress.getLocalHost();
                ip = inet.getHostAddress();
            } catch (UnknownHostException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        // 对于通过多个代理的情况,第一个IP为客户端真实IP,多个IP按照','分割
        if (null != ip && ip.length() > 15) {
            if (ip.indexOf(",") > 15) {
                ip = ip.substring(0, ip.indexOf(","));
            }
        }
        return ip;
    }

    /**
     * 获取mac地址
     */

    public static String getMacAddress() throws Exception {
        // 取mac地址
        byte[] macAddressBytes = NetworkInterface.getByInetAddress(InetAddress.getLocalHost()).getHardwareAddress();
        // 下面代码是把mac地址拼装成String
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < macAddressBytes.length; i++) {
            if (i != 0) {
                sb.append("-");
            }
            // mac[i] & 0xFF 是为了把byte转化为正整数
            String s = Integer.toHexString(macAddressBytes[i] & 0xFF);
            sb.append(s.length() == 1 ? 0 + s : s);
        }
        return sb.toString().trim().toUpperCase();
    }

}


通过此方法,从请求 Header 中获取到用户的 IP 地址。


之前我在做的项目中,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:
https://ip.taobao.com/


taobao 的 ip 库下线了,再见 ip.taobao,全网显示 IP 归属地。
ip 归属地,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。


留下了难过的泪水。

Ip2region


下面,给大家介绍下之前在 Github 冲浪时发现的今天的主角:Ip2region 开源项目。


github 地址:
https://github.com/lionsoul2014/ip2region


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。


①99.9% 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,http://ip.taobao.com/%5C

  • 02,≈10%,GeoIP,https://geoip.com/%5C

  • 03,≈2%,纯真 IP 库,http://www.cz88.net/%5C


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。


②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。

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


①使用方式

引入 maven 仓库:
<dependency>
    <groupId>org.lionsoul</groupId>
    <artifactId>ip2region</artifactId>
    <version>2.6.4</version>
</dependency>


②完全基于文件的查询

代码如下:

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`: %sn", 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): %sn", 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。
    }
}

③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`: %sn", 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`: %sn", 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): %sn", 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。
    }
}


④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`: %sn", 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: %sn", 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): %sn", 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

①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。

②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。


③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: 7took: 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。


④bench 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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