怎么深入分析ip2region实现，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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在移动互联网的应用中，经常需要根据用户的位置信息等做一些用户侧信息的统计分析。而要拿到用户的位置信息，一般有两个方法： GPS 定位的信息和用户 IP 地址。由于每个手机都不一定会打开 GPS，而且有时并不太需要太精确的位置（到城市这个级别即可），所以根据 IP 地址入手来分析用户位置是个不错的选择。 要做到这个功能得需要一个 IP 和地理位置的映射关系库，并依赖这个库启动一个 IP 转地理位置的服务。下面结合的 ip2region 来分析映射关系库的设计以及 IP 如何快速转换成地理位置。

介绍

IP 定位服务很常见，而且很多公司都提供了类似的付费服务，比如阿里，高德，百度等，当然也有公开的免费服务，像 GeoIP，纯真IP等。这些服务要么通过 HTML 页面解析，要么通过接口请求，但不管怎样都离不开一次 http 请求，更不用说大部分服务都对 QPS 作了限制。下表枚举了一些常见的通过 IP 获取地址的方式。

在日常工作通常需要将大量用户请求日志中 IP 转换成用户位置信息，用作后续的分析。这其中的关键是数据量大，处理要快。显然每次都通过请求 API 公共服务的方式无法满足我们的日常需求。

暴力生成 IP 库

对于日常的需求，一种简单粗暴的做法就是提前通过 API 获取所有公网 IP 对应的位置信息，按照下面的 TIPS 中我们可以估算出如果通过访问淘宝IP地址库来遍历 3.3 亿的国内 IP 地址要 10 年。如果是高德的企业用户遍历国内 IP 地址大概要 11 天。感觉这个 11 天还是能够接受的。

TIPS: IPv4
目前所说的 IP 地址是指 IPv4，它是使用 32 位（4 字节）地址，因此地址空间约有 42.9 亿$2^32=4294967296$个, 不过一些地址是作为特殊用途所保留的，如专用网络（约 1800 万个）和多播地址（约 2.7 亿个），这些减少了可在互联网上路由的地址数量。 据 wiki 上统计，中国的 IPv4 数量达到 3.3 亿，而美国有 15.4 亿个。

这里我们约定一下位置信息的数据格式： 国家|区域|省份|城市|ISP，如果接口中返回的字段没有对应的信息，则对应的字段填充0。那么我们通过顺序请求 API 服务可以获取到如下文件数据（地址依次递增）：

0.0.0.0|0|0|0|内网IP|内网IP
0.0.0.1|0|0|0|内网IP|内网IP
...
1.0.15.255|中国|0|广东省|广州市|电信
...
255.255.255.255|0|0|0|内网IP|内网IP

只要有了这个文件，可以将其读到内存中，使用字典保存，键为 IP 地址，值为位置信息。程序可以在 O(1) 时间复杂度内返回位置信息，不过该程序或文件占用的大小我们可以粗略的计算一下。 假定我们使用 utf-8 进行存储，一条记录最短的情况是 0.0.0.0|0|0|0|0|0，占用17个字节，IP 库文件的大小为 17*4294967296 = 73014444032 B = 71303MB = 71GB。这个大小是任意一个程序不能接受的。

空间优化

IP 库文件优化

从上面的文件数据发现大量的相邻 IP 拥有相同的位置信息（客户在申请一段 IP 地址都会尽量连在一起），所以我们可以将这样的记录合成一条记录。如下文件数据（地址段依次递增）：

0.0.0.0|0.255.255.255|0|0|0|内网IP|内网IP
...
1.0.8.0|1.0.15.255|中国|0|广东省|广州市|电信
...
224.0.0.0|255.255.255.255|0|0|0|内网IP|内网IP

ip2region 库中最新的 ip.merge.txt 共有 658207 记录，文件大小 39 M。

IP地址优化

从上面的文件数据发现大量的IP地址以字符串形式存储，而 IPv4 是使用 32 位地址。所以将其转换成整型进行存储可以大大节省空间，比如像最短的字符串 0.0.0.0 占据 7 字节，最长的字符串 111.111.111.111 占据 15 字节，如果将其转换成整型，他们都占据 4 字节。0.0.0.0 是 int(0), 111.111.111.111 是 int(1869573999)。

位置信息优化

从上面的文件数据发现相同的位置信息会对应不同的 IP 段（客户可能在不同的时间段去申请 IP 段），所以还是有大量的位置信息在 IP 库文件中，在内存中我们可以只保留一份位置信息，并使用指针或者文件偏移量+数据长度来获取对应的位置信息。

优化后的IP库

根据上面的优化，我们可以生成最终的IP库：ip2region.db，该文件只有8.1M。

IP库的结构

IP 库文件ip2region.db的结构分为四个部分：super 块， header索引区，数据区，索引区。具体如下图所示：

• super 块
  用来保存索引块的起始地址和结束地址，第一个索引指针指向索引块的开始位置，也就是第一个索引分区的第一个索引块， 最后一个索引指针 指向索引块的结束位置-12，也就是最后一个索引分区的最后一个索引块的头地址。这样查询的时候直接读取super块 8 个字节，就能快速获取索引块的地址范围。

• header 索引区
  header索引是对索引块的二级索引，专门为b+tree搜索服务的。索引区总长度除以索引分区长度12*(1024*8/12-1)就是 header 索引的实际索引数。该区域大小为 2048*8 bytes, 由 2048 个 8 bytes 的 header 索引块组成。header索引块前四个字节存储每个索引分区第一个索引块的起始ip值，后四个字节指向该索引块的地址。
  header索引区之所以定义为接近16k，是因为可以通过四次磁盘读取读取整个header索引区，然后在内存中进行查询，查询的结果可以确定该ip在索引区的某个索引分区内，然后再根据地址两次读取8k 索引分区到内存，再在内存中查询，从而减少磁盘读取的次数。

• 数据区
  保存的数据，数据格式如下：中国|华南|广东省|深圳市|鹏博士， 分别表示国家，区域，省份，城市，运营商

• 索引区
  索引区是由索引块构成， 每个索引块占 12 字节，包括起始IP, 结束IP, 数据信息。数据信息中前三个字节保存数据地址，后一个字节保存数据长度。 每一条索引块对应 ip.merge.txt 中的一条记录，表示一个 IP 段的索引。
  在检索中当指定 IP 在某个索引块的起始IP和结束IP中间，即表示命中索引。再通过索引块中的数据地址和数据长度，就能从 ip2region.db 读取对应的位置信息数据。

IP库的生成

ip2region 的 Github 仓库中提供了 ip2region.db 的生成过程，是用 JAVA 写的，其类图如下所示：

通过熟悉生成 ip2region.db 的源码，简述一下其生成过程如下：

1. 通过 RandomAccessFile 在文件中预留 8 bytes 的 super 块和 2048*8 bytes 的 header 索引区

2. 扫描 ip.merge.txt 文件，对每一条记录作如下处理：
   依据每一条记录的起始IP, 结束IP 和数据，生成一个索引块， 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（通过 RandomAccessFile 写入，这里维护一个位置信息到文件位置的字典，保证同一个位置信息只写入一次。），并将索引块暂存在 indexPool 链表中。这一步会将数据区的所有位置信息确定。

3. 扫描完 ip.merge.txt 中所有的记录， 将 indexPool 中所有的索引块写到数据区后面。在此过程中将 int(1024*8/12-1)= 681 个索引块组成一个索引分区，并记录下每个索引分区第一个索引块的起始IP和地址信息（header块），并暂存在 headerPool 链表中。此外还会将索引区的起始位置和结束位置记录下来。

4. 调整 RandomAccessFile 指向文件开头，写入索引区的起始位置存储到 super 块的前四个字节，结束位置存储到 super 块的后四个字节。

5. 继续将 headerPool 中的 header 块写入到 header 区。

6. 调整 RandomAccessFile 指向文件结尾，写入时间戳和版权信息。

TIPS:ip2region 仓库中还使用了 global_region.csv 数据，该文件有5列（行号，，区域，，邮政编码），对应着区域的具体信息，可以往数据区每个位置信息中填充。

快速搜索

ip2region 提供三种查询算法，最差的查询耗时都是ms级别的。分别是内存二分搜索，b+tree搜索，二分查找。耗时依次增加。其搜索结构图如下：

二分搜索

通过 super 块可以拿到索引区的起始位置和结束位置，而且每个索引块都是 12 bytes，其中的 IP 地址都是递增的，所以可以使用二分搜索来快速获取位置信息。其步骤如下：

1. 把 IP 值通过 ip2long 方法转为整型

2. 读取 super 块获取索引区的起始位置和结束位置，二者相减 +1 可得索引块的总个数

3. 采用二分法直接求解，比较索引块中起始IP，结尾IP 和当前 IP 的大小，即可找到该 IP 对应的索引块，根据索引块后面四个字节得到数据地址和数据长度，从而拿到位置信息。

b+tree搜索

b+tree 搜索用到了 header 索引区，第一步先在 header 索引区中使用二分搜索，定位到某个索引分区后，再在对应的索引分区中使用二分搜索。相比较二分搜索而言，它的速度更快，原因是读磁盘的次数远低于二分搜索。其步骤如下：

1. 把 IP 值通过 ip2long 转为整型

2. 使用二分法在 header 索引区中搜索，比较得到对应的 header 索引块以及其对应的索引分区。

3. 读取对应索引分区，再通过二分法定位到对应的索引块，从而获得位置信息。

基于内存的二分搜索

该方法和二分搜索方法类似，区别就是前者将 ip2region.db 全部读进内存中，后者则是通过不断读取 ip2region.db 文件。

ip2region 库只解决了一个非常常见的 IP 定位问题，但将这个服务做到了又小又快（当然还提供了多语言的客户端），从而在 Github 上获得了 8.4k 的 star。

占用内存小

1. 相邻 IP 的位置信息相同，通过 IP 段来解决相邻 IP 对应相同位置信息，避免位置信息被重复存储

2. IP 转换成 INT，像字符串 111.111.111.111 被转换成int（1869573999），从 15Byte 缩小到 4Byte

3. 不同的 IP 段也有相同的位置信息，通过指针来指向特定的位置信息，保证位置信息只保存一次（全量扫描存储进字典中）

搜索速度快

1. IP 有序，使用二分搜索将时间复杂度降到 O(logN)

2. 二级索引 header 索引区的使用，降低磁盘读写频率，先确定索引分区，再从索引分区确定索引位置，再确定位置信息数据。

多语言客户端支持

支持 java、C#、php、c、python、nodejs、php扩展(php5和php7)、golang、rust、lua、lua_c, nginx。

关于怎么深入分析ip2region实现问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。