Java获取IP属地

此篇为ip2region xdb java 查询客户端实现，教你如何使用java查询ip归属地。

使用方式

maven 仓库：

代码语言：javascript复制

<dependency>
   <groupId>org.lionsoul</groupId>
   <artifactId>ip2region</artifactId>
   <version>2.6.5</version>
</dependency>

完全基于文件的查询

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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("创建searcherTest失败 `%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("查询失败(%s): %sn", 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。

代码语言：javascript复制

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("无法加载矢量索引 `%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("创建 vectorIndex 缓存搜索器失败 `%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("查询失败(%s): %sn", 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。

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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("无法加载内容 `%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("无法创建内容缓存搜索器: %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("查询失败(%s): %sn", 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。
  }
}

编译测试程序

通过 maven 来编译测试程序。

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# 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：

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➜ 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：

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➜ 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：

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➜ 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：

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➜ 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。

java 缓存 ip 测试 对象

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