仅数MB，准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询
上一篇：微服务架构及设计模式
大家好，我是顶级架构师。
上次是谁要的离线IP地址定位库系统项目啊，我帮你找到了。
📚 项目介绍
最近我在逛网站的时候发现一个不错的开源项目，这个项目目前收获了 6K Star，我觉得不错，值得拿出来和大家分享下。
本项目是准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询，数据库文件大小只有1.5M，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。扩展：接私活儿
一、功能概述
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
02, ≈10%, GeoIP
03, ≈2%, 纯真IP库
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！
二、技术选型
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。
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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 --savenuget安装
Install-Package IP2Regionphp composer
# 插件来自：https://github.com/zoujingli/ip2region
composer require zoujingli/ip2regionip2region 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架构原理
layout | title | date | categories | tags | status | type | published | author | |||||||||
post | Ip2region 数据库文件结构及原理 | 2016-08-18 |
|
| publish | post | true |
|
ip2region 是一个准确率99.9%的ip地址定位库。0.0x毫秒级查询，数据库文件大小只有1.5M，提供了java, php, c, python查询客户端和Binary,B树,内存三种查询算法。
本文将分三个部分：
源数据转变成ip2region db 文件的过程
ip2region 的结构
搜索方法
（一）. 源数据如何存储到ip2region.db
1. 源数据来源与结构
ip2region 的ip数据来自纯真和淘宝的ip数据库，每次抓取完成之后会生成 ip.merge.txt， 再通过程序根据这个源文件生成ip2region.db 文件。
ip.merge.txt 中每一行对应一条完整记录，每一条记录由ip段和数据组成，格式如下：
0.0.0.0|0.255.255.255|未分配或者内网IP|0|0|0|0
1.0.0.0|1.0.0.255|澳大利亚|0|0|0|0
1.0.1.0|1.0.3.255|中国|华东|福建省|福州市|电信
1.0.4.0|1.0.7.255|澳大利亚|0|0|0|0
1.0.8.0|1.0.15.255|中国|华南|广东省|广州市|电信
1.0.16.0|1.0.31.255|日本|0|0|0|0
1.0.32.0|1.0.63.255|中国|华南|广东省|广州市|电信
1.0.64.0|1.0.127.255|日本|0|0|0|0
1.0.128.0|1.0.255.255|泰国|0|0|0|0
1.1.0.0|1.1.0.255|中国|华东|福建省|福州市|电信
从左到右分别表示：起始ip,结束ip,国家，区域，省份，市，运营商。无数据区域默认为0。
最新的ip.merge.txt 有122474条记录，并且根据开始ip地址升序排列。
2. 如何生成ip2region.db
给定一个ip，如何快速从ip.merge.txt中找到该ip所属记录？最简单的办法就是顺序遍历，当该ip在某条记录起始和结束ip之间时，即命中。
这是低效的做法，如何提高查询性能？用过mysql和其他数据库的的都知道，使用索引。所以ip2region.db使用了内建索引，直接将性能提升到0.0x毫秒级别。另外，搜索公众号编程技术圈后台回复“Java”，获取一份惊喜礼包。
根据ip.merge.txt，为所有数据生成一份索引，并和数据地址组成一个索引项(index block), 然后按起始ip升序排列组成索引，并存储到数据文件的末尾，最终生成的ip2region.db文件大小只有3.5M。
此时的数据库文件中的每一条索引都指向一条对应的数据，也就是说如
|中国|华南|广东省|广州市|电信
这样的数据在文件中被重复存储了很多次，再经过去重优化之后，ip2region.db只有1.5M了，此时把数据库文件全部读取到内存再查找都是非常可行的。
（二）. ip2region.db 结构
生成的ip2region.db文件包含以下四个部分：
1, SUPER BLOCK
2, HEADER INDEX
3, DATA
4, INDEX
生成 ip2region.db 的时候，首先会在首部预留 8 bytes 的SUPER BLOCK 和 8k 的 HEADER INDEX。
再根据ip.merge.txt，依据每一条记录的起始ip, 结束ip和数据，生成一个index block， 前四个字节存储起始ip, 中间四个字节存储结束ip, 后四个字节存储已经计算出的数据地址，并暂存到INDEX区。
当 INDEX 索引区和 DATA 数据区确定下来之后，再把 INDEX 的起始位置存储到 SUPER BLOCK 的前四个字节，结束位置存储到 SUPER BLOCK 的后四个字节。
再把 INDEX 分成大小为 4K 的索引分区，把每个分区起始位置的索引的起始ip和该索引的位置存入一个 header index block, 组成 HEADER INDEX 区域, 最后写入ip2region.db。另外，搜索公众号Java架构师技术后台回复“Spring”，获取一份惊喜礼包。
具体功能：
INDEX
索引区域，索引元素为 index block (12 字节)， 分成三个部分，起始ip, 结束ip, 数据信息, 每一条 index block 对应 ip.merge.txt 中的一条记录。
数据信息：前三个字节保存数据地址（DATA中），后一个字节保存数据长度。
每个index block 表示一个ip段的索引。当指定ip 在某个 index block 的起始ip和结束ip中间，即表示命中索引。
再通过 index block 中的数据地址和数据长度，就能从ip2region.db读取对应的地址。
SUPER BLOCK
用来保存 INDEX 的起始地址和结束地址，first index ptr 指向INDEX起始位置的index block， last index ptr 指向最后一个index block的地址。这样查询的时候直接读取superblock 8个字节，就能快速获取 INDEX 索引区域的地址。
HEADER INDEX
HEADER INDEX 区是对 INDEX 区的二级索引， INDEX总长度除以 4K 就是 HEADER INDEX 的实际索引数。
该区域长度为8k, 由 8 bytes 的 header index block 组成。
header index block 前四个字节存储每个4K分区起始位置的index block 的起始ip值，后四个字节指向该index block的地址。
把HEADER INDEX 区定义为8k，可以通过一次磁盘读取读取整个HEADER INDEX 区，然后在内存中进行查询，查询的结果可以确定该ip在INDEX区的某个4k分区内，然后再根据地址一次读取4k index 到内存，再在内存中查询，从而减少磁盘读取的次数。
DATA
保存的数据，数据格式如下：
2163|中国|华南|广东省|深圳市|鹏博士
分别表示 城市ip,国家，区域，省份，城市，运营商
（三）. 搜索方法
binary搜索
二分法就不多介绍了，步骤：
把ip值通过ip2long方法转为长整型
通过 SUPER BLOCK 拿到INDEX的起始位置和结束位置
相减+1得出index block 总数
采用二分法直接求解，比较 index block 和当前ip的大小，即可找到该ip属于的 index block
拿到该 index block 的后面四个字节， 分别得到数据长度和数据地址
从数据地址读取拿到的所得长度的字节，即是搜索结果
以php客户端作为例子注释:
<?php
fseek($this->dbFileHandler, 0);
$superBlock = fread($this->dbFileHandler, 8); // 从文件0位置往后读取8字节，即 super block
$this->firstIndexPtr = self::getLong($superBlock, 0); // 获取INDEX起始位置
$this->lastIndexPtr = self::getLong($superBlock, 4); // 获取INDEX结束位置
$this->totalBlocks = ($this->lastIndexPtr-$this->firstIndexPtr)/INDEX_BLOCK_LENGTH + 1; // 计算总索引数，即 index block 总数
// 二分法搜索
$l = 0; // 低位
$h = $this->totalBlocks; // 高位
$dataPtr = 0;
while ( $l <= $h ) {
$m = (($l + $h) >> 1); // 中位
$p = $m * INDEX_BLOCK_LENGTH;
fseek($this->dbFileHandler, $this->firstIndexPtr + $p); // 移动读取位置
$buffer = fread($this->dbFileHandler, INDEX_BLOCK_LENGTH); // 读取 INDEX_BLOCK_LENGTH 个字节 （12 字节）, 即读取一个index block
$sip = self::getLong($buffer, 0); // 获取开始 ip
// 进行比较
if ( $ip < $sip ) {
$h = $m - 1; // 比中位index block 开始ip小
} else {
$eip = self::getLong($buffer, 4);
if ( $ip > $eip ) {
$l = $m + 1; // 比中位index block 的结束ip小
} else { // 命中数据
$dataPtr = self::getLong($buffer, 8); // getLong 函数将字节的顺序反过来了
break;
}
}
}
// 下面这段代码看起来似乎是，第一个字节存储的长度，后三个字节存储的数据位置
// 其实是上文的 getLong 函数在获取数据的时候对字节顺序做了一下反转，具体参考 getLong 函数的代码
// 读取数据
$dataLen = (($dataPtr >> 24) & 0xFF); // 数据长度
$dataPtr = ($dataPtr & 0x00FFFFFF); // 数据位置
return array(
'city_id' => self::getLong($this->dbBinStr, $dataPtr), // 获取城市id
'region' => substr($this->dbBinStr, $dataPtr + 4, $dataLen - 4) // 获取其他数据
);
?>源码请查阅 ip2region php client 的 binarySearch 方法。
b-tree 搜索
b-tree 搜索用到了 HEADER INDEX，第一步先在 HEADER INDEX 中搜索，再定位到 INDEX 中的某个 4k index分区搜索。
步骤：
把ip值通过ip2long 转为长整型
使用二分法在 HEADER INDEX 中搜索，比较得到对应的 header index block
header index block 指向 INDEX 中的一个 4K 分区，所以直接把搜索范围降低到 4K
采用二分法在获取到的 4K 分区搜索，得到对应的 index block
拿到该 index block 的后面四个字节， 分别得到数据长度和数据地址
从数据地址读取拿到的所得长度的字节，即是搜索结果
具体源码请查阅 ip2region php client 中的 btreeSearch 方法。
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