开源：推荐一个不错的离线IP地址定位库
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ip2region - 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。
Ip2region特性
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, http://ip.taobao.com/ 02, ≈10%, GeoIP, https://geoip.com/ 03, ≈2%, 纯真IP库, http://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。
标准化的数据格式
每条ip数据段都固定了格式：
_城市Id|国家|区域|省份|城市|ISP_
只有中国的数据精确到了城市，其他国家有部分数据只能定位到国家，后前的选项全部是0，已经包含了全部你能查到的大大小小的国家（请忽略前面的城市Id，个人项目需求）。
体积小
包含了全部的IP，生成的数据库文件ip2region.db只有几MB，最小的版本只有1.5MB，随着数据的详细度增加数据库的大小也慢慢增大，目前还没超过8MB。
查询速度快
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。
任何客户端b-tree都比binary算法快，当然memory算法固然是最快的！
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快速测试
请参考每个binding下的README说明去运行cli测试程序，例如C语言的demo运行如下：
cd binding/c/
gcc -g -O2 testSearcher.c ip2region.c
./a.out ../../data/ip2region.db
会看到如下cli界面：
initializing B-tree ...
+----------------------------------+
| ip2region test script |
| Author: chenxin619315@gmail.com |
| Type 'quit' to exit program |
+----------------------------------+
p2region>> 101.105.35.57
2163|中国|华南|广东省|深圳市|鹏博士 in 0.02295 millseconds
输入IP地址开始测试，第一次会稍微有点慢，在运行命令后面接入binary,memory来尝试其他算法，建议使用b-tree算法，速度和并发需求的可以使用memory算法，具体集成请参考不同binding下的测试源码。
ip2region安装
具体请参考每个binding下的README文档和测试demo，以下是一些可用的快捷安装方式：
maven仓库地址
<dependency>
<groupId>org.lionsoul</groupId>
<artifactId>ip2region</artifactId>
<version>1.7.2</version>
</dependency>
nodejs
npm install node-ip2region --save
nuget安装
Install-Package IP2Region
php composer
# 插件来自：https://github.com/zoujingli/ip2region
composer require zoujingli/ip2region
ip2region 并发使用
全部binding的各个search接口都不是线程安全的实现，不同线程可以通过创建不同的查询对象来使用，并发量很大的情况下，binary和b-tree算法可能会打开文件数过多的错误，请修改内核的最大允许打开文件数(fs.file-max=一个更高的值)，或者使用持久化的memory算法。 memorySearch接口，在发布对象前进行一次预查询(本质上是把ip2region.db文件加载到内存)，可以安全用于多线程环境。
ip2region.db的生成
从1.8版本开始，ip2region开源了ip2region.db生成程序的java实现，提供了ant编译支持，编译后会得到以下提到的dbMaker-{version}.jar，对于需要研究生成程序的或者更改自定义生成配置的请参考${ip2region_root}/maker/java内的java源码。
从ip2region 1.2.2版本开始里面提交了一个dbMaker-{version}.jar的可以执行jar文件，用它来完成这个工作：
确保你安装好了java环境（不玩Java的童鞋就自己谷歌找找拉，临时用一用，几分钟的事情） cd到${ip2region_root}/maker/java，然后运行如下命令：
java -jar dbMaker-{version}.jar -src 文本数据文件 -region 地域csv文件 [-dst 生成的ip2region.db文件的目录]
# 文本数据文件：db文件的原始文本数据文件路径，自带的ip2region.db文件就是/data/ip.merge.txt生成而来的，你可以换成自己的或者更改/data/ip.merge.txt重新生成
# 地域csv文件：该文件目的是方便配置ip2region进行数据关系的存储，得到的数据包含一个city_id，这个直接使用/data/origin/global_region.csv文件即可
# ip2region.db文件的目录：是可选参数，没有指定的话会在当前目录生成一份./data/ip2region.db文件
获取生成的ip2region.db文件覆盖原来的ip2region.db文件即可 默认的ip2region.db文件生成命令:
cd ${ip2region_root}/java/
java -jar dbMaker-1.2.2.jar -src ./data/ip.merge.txt -region ./data/global_region.csv
# 会看到一大片的输出
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