來源 | https://gitee.com/lionsoul/ip2region

ip2region - 準確率99.9%的離線IP位址定位庫，0.0x毫秒級查詢，ip2region.db資料庫只有數MB，提供了java,php,c,python,nodejs,golang,c#等查詢綁定和Binary,B樹,內存三種查詢算法。

Ip2region特性

99.9%準確率

數據聚合了一些知名ip到地名查詢提供商的數據，這些是他們官方的的準確率，經測試著實比經典的純真IP定位準確一些。ip2region的數據聚合自以下服務商的開放API或者數據(升級程序每秒請求次數2到4次): 01, >80%, 淘寶IP位址庫, http://ip.taobao.com/ 02, ≈10%, GeoIP, https://geoip.com/ 03, ≈2%, 純真IP庫, http://www.cz88.net/ **備註：**如果上述開放API或者數據都不給開放數據時ip2region將停止數據的更新服務。

標準化的數據格式

每條ip數據段都固定了格式：

_城市Id|國家|區域|省份|城市|ISP_

只有中國的數據精確到了城市，其他國家有部分數據只能定位到國家，後前的選項全部是0，已經包含了全部你能查到的大大小小的國家（請忽略前面的城市Id，個人項目需求）。

體積小

包含了全部的IP，生成的資料庫文件ip2region.db只有幾MB，最小的版本只有1.5MB，隨著數據的詳細度增加資料庫的大小也慢慢增大，目前還沒超過8MB。

查詢速度快

全部的查詢客戶端單次查詢都在0.x毫秒級別，內置了三種查詢算法

memory算法：整個資料庫全部載入內存，單次查詢都在0.1x毫秒內，C語言的客戶端單次查詢在0.00x毫秒級別。
binary算法：基於二分查找，基於ip2region.db文件，不需要載入內存，單次查詢在0.x毫秒級別。
b-tree算法：基於btree算法，基於ip2region.db文件，不需要載入內存，單詞查詢在0.x毫秒級別，比binary算法更快。

任何客戶端b-tree都比binary算法快，當然memory算法固然是最快的！

多查詢客戶端的支持

已經集成的客戶端有：java、C#、php、c、python、nodejs、php擴展(php5和php7)、golang、rust、lua、lua_c, nginx。

binding描述開發狀態binary查詢耗時b-tree查詢耗時memory查詢耗時cANSC 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golanggolang binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.1x毫秒javajava binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.1x毫秒lualua實現的binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.x毫秒lua_clua的c擴展已完成0.0x毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒nginxnginx的c擴展已完成0.0x毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒nodejsnodejs已完成0.x毫秒0.x毫秒0.1x毫秒phpphp實現的binding已完成0.x毫秒0.1x毫秒0.1x毫秒php5_extphp5的c擴展已完成0.0x毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒php7_extphp7的c擴展已完成0.0毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒pythonpython bindng已完成0.x毫秒0.x毫秒0.x毫秒rustrust binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.x毫秒

ip2region快速測試

請參考每個binding下的README說明去運行cli測試程序，例如C語言的demo運行如下：

cd binding/c/
gcc -g -O2 testSearcher.c ip2region.c
./a.out ../../data/ip2region.db

會看到如下cli介面：

initializing  B-tree ... 
+----------------------------------+
| ip2region test script            |
| Author: chenxin619315@gmail.com  |
| Type 'quit' to exit program      |
+----------------------------------+
p2region>> 101.105.35.57
2163|中國|華南|廣東省|深圳市|鵬博士 in 0.02295 millseconds

輸入IP位址開始測試，第一次會稍微有點慢，在運行命令後面接入binary,memory來嘗試其他算法，建議使用b-tree算法，速度和並發需求的可以使用memory算法，具體集成請參考不同binding下的測試源碼。

ip2region安裝

具體請參考每個binding下的README文檔和測試demo，以下是一些可用的快捷安裝方式：

maven倉庫地址

<dependency>
    <groupId>org.lionsoul</groupId>
    <artifactId>ip2region</artifactId>
    <version>1.7.2</version>
</dependency>

nodejs

npm install node-ip2region --save

nuget安裝

Install-Package IP2Region

php composer

# 插件來自：https://github.com/zoujingli/ip2region
composer require zoujingli/ip2region

ip2region 並發使用

全部binding的各個search接口都不是線程安全的實現，不同線程可以通過創建不同的查詢對象來使用，並發量很大的情況下，binary和b-tree算法可能會打開文件數過多的錯誤，請修改內核的最大允許打開文件數(fs.file-max=一個更高的值)，或者使用持久化的memory算法。
memorySearch接口，在發布對象前進行一次預查詢(本質上是把ip2region.db文件加載到內存)，可以安全用於多線程環境。

ip2region.db的生成

從1.8版本開始，ip2region開源了ip2region.db生成程序的java實現，提供了ant編譯支持，編譯後會得到以下提到的dbMaker-{version}.jar，對於需要研究生成程序的或者更改自定義生成配置的請參考${ip2region_root}/maker/java內的java源碼。

從ip2region 1.2.2版本開始裡面提交了一個dbMaker-{version}.jar的可以執行jar文件，用它來完成這個工作：

確保你安裝好了java環境（不玩Java的童鞋就自己谷歌找找拉，臨時用一用，幾分鐘的事情）
cd到${ip2region_root}/maker/java，然後運行如下命令：

java -jar dbMaker-{version}.jar -src 文本數據文件 -region 地域csv文件 [-dst 生成的ip2region.db文件的目錄]

# 文本數據文件：db文件的原始文本數據文件路徑，自帶的ip2region.db文件就是/data/ip.merge.txt生成而來的，你可以換成自己的或者更改/data/ip.merge.txt重新生成
# 地域csv文件：該文件目的是方便配置ip2region進行數據關係的存儲，得到的數據包含一個city_id，這個直接使用/data/origin/global_region.csv文件即可
# ip2region.db文件的目錄：是可選參數，沒有指定的話會在當前目錄生成一份./data/ip2region.db文件

獲取生成的ip2region.db文件覆蓋原來的ip2region.db文件即可
默認的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

# 會看到一大片的輸出

最後

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