概述

IP属地显示各大平台已经有更新，抖音、今日头条、知乎、小红书等，作为一个技术，如果实现获取IP属地呢，正好近期需要做一个IP属地跳转，识别IP的归属地如果单纯的靠调用接口获取属地信息在效率上难以保证，因此给大家分享一个强大的离线IP地址定位库ip2region获取IP归属地。

获取IP属地那么重要的步骤就是获取IP地址，怎么获取ip地址呢？

获取用户ip地址

HttpServletRequest 获取 IP

 /**
     * 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;
    }

 通过此方法，从请求 Header 中获取到用户的 IP 地址。

获取IP归属地的方法

1、在线方式

我们可以 通过一些网络接口获取IP的归属地，例如ip.taobao.com淘宝ip地址库来获取，

但是今天我进入淘宝ip地址库看到2022年3月31日起永久关停，如果我们使用在线的ip地址查询接口的时候也是需要防止对方接口停用到带来的损失，因此我们还有其它的方式获取ip地址属地吗？，答案是有的。

2、离线获取IP地址属地库---Ip2region 

1、Ip2region 是什么

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，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。v1.0 旧版本: v1.0版本入口

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

2、Ip2region 特性

标准化的数据格式、数据去重和压缩、极速查询响应、IP 数据管理框架，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。并且准确率达到惊人的99.9% 准确率

3、最新版本

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。

4、多查询客户端的支持

5、ip2region xdb java 查询客户端实现

 1）maven 仓库引入

<dependency>
    <groupId>org.lionsoulgroupId>
    <artifactId>ip2regionartifactId>
    <version>2.6.5version>
dependency>

2）下载离线IP库

ip2region: Ip2region (2.0 - xdb) 是一个离线 IP 数据管理框架和定位库，支持亿级别的数据段，10微秒级别的查询性能，提供了许多主流编程语言的 xdb 数据管理引擎的实现。 - Gitee.com

3）完全基于文件的查询

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`: %s\n", dbPath, e);
            return;
        }
        String ip = "1.2.3.4";
        // 2、查询
        try {
            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): %s\n", 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。
    }
        
    }
}

4）缓存 VectorIndex 索引

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`: %s\n", 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`: %s\n", dbPath, e);
            return;
        }
        String ip = "1.2.3.4";
        // 3、查询
        try {
            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): %s\n", 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。
    }
}

5）缓存整个 xdb 数据

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

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 = "C:\\Users\\Mr.Hong\\Desktop\\ip2region\\_doc\\ip2region.xdb";
 
        // 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`: %s\n", 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: %s\n", e);
            return;
        }
        String ip = "1.2.3.4";
        // 3、查询
        try {
            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): %s\n", 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。
    }
}

结束语

使用ip2region xdb的方式查询ip地址属地效率是非常高的，可以看到我的几种不同测试中，最快的速度达到了惊人的47纳秒，可以说基本上是及时响应。所以有了这么好用的工具，并且准确率达到99%，所以以后使用IP属地查询，如果频率非常高，那么建议使用。