利用纯真ip库搭建ip查询服务

前言：前段时间听过了纯真ip数据库，只知道是一个qqwry.dat文件，里面有一些网友收集的数据，可以用来查询ip的大致位置，即ip定位。正好，我最近在一个项目里面看到了这个数据库，它就是将qqwry.dat集成到springboot项目里面，做成一个查询服务来使用的。所以，我也想来试试，但是我不是直接使用qqwry.dat这个文件。我换一种方式，我才用将qqwry.dat中的ip数据导入mysql数据库中，通过数据库的查询来提供ip位置查询功能。

gitee代码地址：纯真ip库服务搭建

基本介绍

纯真ip数据库

纯真数据库收集了包括中国电信、中国移动、中国联通、长城宽带、聚友宽带等 ISP 的 IP 地址数据，包括网吧数据。希望能够通过大家的共同努力打造一个没有未知数据，没有错误数据的QQ IP。IP数据库每5天更新快速，请大家定期更新IP数据库！

因为IP地址数据是民间收集的，各运营商也会不时的更改IP段，所以有点遗漏、错误是难免的。随数据库附送IP解压，查询软件。假如发现IP地址有不对的，或想提供新的IP地址，请到纯真IP小秘书提供IP地址数据，或者登陆纯真时空论坛“电脑板块”中的“代理及IP板”块告诉我们。以便及时更新IP数据库。谢谢！

这个数据库目前2020.12月版本的含有52万+条ip数据。包括了0.0.0.0-255.255.255.255的所有ip，但是我们都知道ipv4地址总数是：2^32，大概42亿多条。所以，这里的52多万条只是一部分，它是按照ip地址段来区分的，可以这样来理解：把0.0.0.0-255.255.255.255想象成坐标轴上一个长度为42亿的区间，然后分成52万份（ip段），每一份属于一个地区。它的作用就算是这个，通过ip知道此ip属于哪个地区（当然了，精度不是太高，不适合于精确定位。）

注意：
1.一个ip段是连续的，包括一个ip段起始地址和一个ip段结束地址。
2.纯真数据库对于国外的ip地址，只能定位到国家，对于国内的ip地址是可以有省市县的，毕竟主要收集的还是国内的地址。

关于ip定位的精度：

因为ip地址（发达国家就占据了大部分了）不够用，所以它实际上是动态分配的，所以一个人的ip一直都会变化的，但是在一段时间内是不变的（政府、学校、公司等机构会具有固定的ip，个人一般没有这个权力），所以定位精度不是很好，但是如果你在国内发现某个人的ip地址在国外，这并不是数据出了问题，而是因为他的ip地址基本就是在国外。但是，ip地址的分配记录是保存下来的，如果有法律权限是可以查看的，因此上网需要规范言行，互联网不是法外之地，举头三尺有神明！

如何使用
我们的ip地址必在0.0.0.0-255.255.255.255之间（这里不考虑ipv6的地址），所以只要判断某个ip是否在ipstart和ipend之间就行了（即一个ip段内），就知道它属于哪里了。

sql查询方式即为：

注：INET_ATON函数会将一个有效的ip地址转成整数，所以不用自己手动转换ip地址了，直接传递点分式ip地址就行了。

但是不推荐这样使用，前面那种方式是直接将ip转为整数存入数据库，下面这种方式是直接存入ip的点分式，然后查询时转换。这样的话，速度非常慢，因为它相当于要对每一个ip地址做转换才能查询，这是错误的使用方式。

数据准备

首先，需要准备qqwry.dat这个文件，因为数据在它里面。但是，我发现了一个更好用的软件，这里就不直接使用这个文件了。

注意：鉴于网络上面资源下载容易踩坑，这里推荐到这个网站去下载，点击页面中的下载即可。如果有能力的话，也可以选择捐助作者。

下载完成之后，解压安装这个软件，就可以使用ip查询了。但是它是一个桌面软件，我们这里的目的是做成web服务，即像这个网站一样的查询服务。这样的ip查询服务有很多，但是如果使用量大的话，自己搭建一个还是非常好的，成本低、可靠！并且，这个数据库是一直在更新的，而且更新频率也还高，说明它的效果还是很好的。

测试一下，结果同上面的web页面

这里我们不直接使用这个软件，而是使用它的一个功能，在主界面上有一个解压按钮，点击将ip数据导出成文本（我这里命名成qqwry.txt）。

qqwry.txt的内容格式如下

因为这个qqwry.txt的格式，直接在数据库中查询不方便，所以需要处理一下，它目前的格式是：4列（ip段起始地址 ip段结束地址 area地区 location位置）。
如果直接将它们存入数据库中，那么查询就会变得麻烦，而且基本上也无法使用索引了，对于性能影响很大。这里我们采用网上别人的方式，将ip起始地址和ip结束地址转成数字。

所以需要先使用程序对上面的文本数据进行处理一下，我看别人的博客处理数据都是基于php的，但是我并不会世界上最好的语言，所以我就采用java来处理了。

注意：由于java语言没有无符号数的概念，所以ip地址并不能转成java的int型。ipv4地址是32位，int型也是32位，但是java的int中第一位是符号位，所以实际可以表示的大小是其它语言中int的一半。这也导致了，如果将ip地址转换为int的话，会有许多数据溢出，变成负数，所以这里需要将ip地址转成long型。

数据处理

数据处理代码

package re;import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.nio.file.StandardOpenOption;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class IPRecord {private static final String regex = "\\s+";private static final int limit = 4;   // split方法的这个参数的作用很值得深入学习一下private static final String ipRegex = "\\.";private static class Record {String ipStartStr;String ipEndStr;long ipStart;long ipEnd;String area;String location;public Record(String[] record) {this.ipStartStr = record[0];this.ipEndStr = record[1];this.ipStart = ip2Long(record[0]);   // 将ip地址字符串转换成longthis.ipEnd = ip2Long(record[1]);     // 将ip地址字符串转换成longthis.area = record[2];this.location = record[3];}@Overridepublic String toString() {return ipStart + "," + ipEnd + "," + area + "," + location + "," + ipStartStr + "," + ipEndStr;  // 转成csv格式}public String toRedis() {return "ZADD\tqqwry\t" + ipEnd + "\t" + "{\"ipstart\":" + ipStart + ",\"ipend\":" + ipEnd+ ",\"area\":" + "\"" + area + "\""+ ",\"location\":" + "\"" + location + "\""+ ",\"ipstartstr\":" + "\"" + ipStartStr + "\""+ ",\"ipstartend\":" + "\"" + ipEndStr+ "\"}";}}public static void main(String[] args) throws IOException {// qqwry.tx 的文件路径Path path = Paths.get("C:/Users/Alfred/Desktop/data/test/qqwry.txt");// 使用指定字符集（UTF-8）读取文件List<String> lines = Files.readAllLines(path, StandardCharsets.UTF_8);//  输出测试，注意不要省略 limit，因为总共有 52万+行数据，直接输出的话，压力比较大。
//      lines.stream().map(IPRecord::split).limit(10).map(Record::toJson).forEach(System.out::println);// 将文件转为csv文件存放long start = System.currentTimeMillis();lines = lines.stream().map(IPRecord::split).map(Record::toString).limit(528129)     // 有效数据行数，剩下的是一些空行和最后的统计信息.collect(Collectors.toList());//       String csvHeader = "ipstart,ipend, area, location, ipstartstr, ipendstr\n";
//      Files.write(Paths.get("C:/Users/Alfred/Desktop/data/test/qqwry.csv"), csvHeader.getBytes(), StandardOpenOption.CREATE);            //写入csv文件的头部Files.write(Paths.get("C:/Users/Alfred/Desktop/data/test/qqwry_redis.csv"), lines, StandardCharsets.UTF_8, StandardOpenOption.CREATE);  //写入csv文件的主体部分System.out.println("Execute Success! Time: " + (System.currentTimeMillis()-start) + " ms");}public static Record split(String record) {return new Record(record.split(regex, limit));}/*** int类型是32位的，但是无法直接将ip和int类型进行转换，因为可能会溢出。* int类型是有符号的，除非这里有无符号整型，但是Java是没有这个的，所以*    这里需要转换成long型。* */public static long ip2Long(String ip) {String[] strs = ip.split(ipRegex);int[] bs = new int[4];for (int i = 0; i < 4; i++) {bs[i] = Integer.parseInt(strs[i]);  // Byte.parseByte(strs[i]); 这个方法转成的字节范围是 -128-127，真是太坑了！}return ((bs[3] & 0xFFL)      ) +        // 这个转换方法是从jdk源码里面偷来的，挺好用的！((bs[2] & 0xFFL) <<  8) +((bs[1] & 0xFFL) << 16) +((bs[0] & 0xFFL) << 24);}
}// 默认的split(regex)方法会以split(regex,0)调用
// 当limit N 大于0时，会匹配N-1次，数组长度最大为N，返回数组的最后一个元素会把数组最后的所有字符包括进来
// 当limit N 小于0时，会匹配尽可能多次，返回最大长度的数组
// 当limit N 等于0时，会匹配尽可能多次，返回最大长度的数组，并且末尾的空串不会包含进来//推荐使用正则表达式，速度飞起
//String record = "0.0.0.0         0.255.255.255   IANA 保留地址";
//String regex = "\\s+";
//long start = System.currentTimeMillis();
//for (String s : record.split(regex)) {//  System.out.println(s);
//}
//System.out.println(System.currentTimeMillis()-start);//这种方式太慢了，简直难以忍受！
//List<String> strList = new ArrayList<>();
//boolean flag = true;
//StringBuilder sb = new StringBuilder();
//
//char[] chs = record.toCharArray();
//for (int i = 0; i < chs.length; i++) {//  if (chs[i] != ' ') {//      sb.append(chs[i]);
//      if (i == chs.length - 1) {//          strList.add(sb.toString());
//          break;
//      }
//      flag = true;
//  } else {//      if (flag) {//          strList.add(sb.toString());
//          sb.delete(0, sb.length());
//      }
//      flag = false;
//  }
//}
//strList.forEach(System.out::println);

注意： toString方法是转成符合数据库导入格式的数据，toRedis是转成符号redis导入的格式（我不太确定这种方式的效率，并且我最终没有采用这种方法）。

说明：

1.这里的处理逻辑很简单，就是将文件分行读入内存，然后对每一行切分成4块，然后调用编写的ip2Long方法进行处理即可。
2.如果可以使用正则表达式，尽量用正则表达式，特别是这种数据处理，速度差距非常之大！
3.这个ip2Long方法，是我从jdk的ObjectInpustream里面拿来的，随便修改了一下，原来的代码使用的是byte，但是这里如果传入一个尝试把一个大于127的数转成int会抛出异常，所以使用int数组代替了byte数组，并且由于我这里只有32位，所以我就删除了后32位的处理代码。

执行结果：
这个notepad++打开大文件感觉还行，40多m也能流畅使用。我这里使用excel打开就比较慢了，而且中文乱码了，就不放截图了。如果使用excel打开的话和普通的excel文件显示没有什么区别。我这里转成csv的原因是：
a).csv文件本身就是文本格式，使用程序直接输出即可。
b).我使用的sqlyog社区版无法导入excel数据，只能导入csv格式的数据。

csv格式数据

redis格式的数据，直接就是一条命令，但是它总共是52万+的数据，想必一条一条的执行，时间上也会接受不了，但是这个给我了启发，我后来在redis中使用了这种格式来存储值（json数据）。

redis格式数据（没有使用）

数据入库

因为我使用的是sqlyog，数据导入有一点麻烦，如果使用其它的数据库客户端应该会简单一些。

建库建表

这个建表语句参考了别人的博客，做了一些修改（添加了原始的ip起始地址和结束地址、修改了表的字符编码）

CREATE TABLE `ip_data` (
`ipstart`  INT(10) UNSIGNED NOT NULL,                                                # 开始ip地址
`ipend`  INT(10) UNSIGNED NOT NULL,                                                  # 结束ip地址
`area`  VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,       # 区域
`location`  VARCHAR(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,  # 位置
`ipstartstr` VARCHAR(15) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,  # 开始ip地址的点分表示方式
`ipendstr` VARCHAR(15) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,    # 结束ip地址的点分表示方式
PRIMARY KEY (`ipstart`),
INDEX `ip` (`ipstart`, `ipend`) USING BTREE
)
ENGINE=INNODB
DEFAULT CHARACTER SET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

导入数据

我直接使用sqlyog的导入csv，但是没有成功。它的图形界面导入功能感觉就很鸡肋，我就没成功过，最后没办法，从网上查找到了如下命令，然后导入了csv文件，速度还行！

LOAD DATA LOCAL INFILE "C:/Users/Alfred/Desktop/data/test/qqwry.csv"
INTO TABLE  `poem_land`.`qqwry_ip`  FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\r\n';

数据查询

数据行数量

简单查看几行数据

查询数据

好了，还算不错！

数据存入redis

关系型数据库的查询效果可能不够理想，这里使用redis这个nosql来提高查询性能，首先要做的还是数据导入。我发现这个数据导入真的是麻烦哎，昨天这个东西搞了我好久，当然也因为我对redis并不熟悉。
上面说了，我没有采用那种一条一条执行命令的方式，而是使用了一种更加快速的方式——redis的管道技术。网上看了好多资料才搞成，第一次听说这个东西，效果确实很好！这里我们要做的是使用redis的管道技术将mysql数据导入到redis。

导入数据命令

sudo mysql -uroot -p'password' poem_land --skip-column-names --raw < data.sql | ./redis-4.0.11/src/redis-cli -h host -p port -a password --pipe

参数：
password：mysql数据库密码、redis密码
host：redis所在主机
port：redis所用端口
data.sql：一个sql文件，执行它会将数据库数据转成适合于redis导入的形式。

data.sql 文件

注意： redis_member 就是存入redis的值，这里我采用数据库的CONCAT函数把所有列拼成了一个json字符串的形式，这样的话查询就可以获取到全部数据了，我是第一次这样用，不知道其它更好的方式（不过，导入时间却耗费了好几分钟，估计是拼接字符串影响了性能）。

SELECT CONCAT('*4\r\n','$',LENGTH(redis_cmd),'\r\n',redis_cmd,'\r\n','$',LENGTH(redis_key),'\r\n',redis_key,'\r\n','$',LENGTH(redis_score),'\r\n',redis_score,'\r\n','$',LENGTH(redis_member),'\r\n',redis_member,'\r'
) FROM (SELECT 'ZADD' AS redis_cmd,'qqwry' AS redis_key,ipend AS redis_score,CONCAT('{"ipstart":', ipstart, ',"ipend":', ipend,',"area":"', `area`, '","location":"', location, '"}') AS redis_member FROM `poem_land`.`qqwry_ip`
) AS NAME

导入结果

查询数据

Springboot结合使用

我最终的目的，还是要提供一个查询的接口来使用。现在就将它作为服务提供了，让我们开始吧！

控制器代码

这里我使用的是mybatis_plus和它的生成器，所以代码是自动生成的，基本上只需要看这个Controller的代码就行了。

package org.dragon.ip_seek.controller;import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.Set;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import org.dragon.ip_seek.entity.QqwryIp;
import org.dragon.ip_seek.service.IQqwryIpService;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;/*** <p>*  前端控制器* </p>** @author Alfred* @since 2020-12-08*/
@RestController
@RequestMapping("/seeker/")
public class QqwryIpController {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QqwryIpController.class);private static final String ipRegex = "\\.";   // 匹配ip的正则表达式@Autowiredprivate IQqwryIpService iqqwryIpService;    // mysql 服务调用@Autowiredprivate RedisTemplate<String, String> redisTemplate;  // redis 服务调用@GetMapping(value = "/poem1", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)public String test01(HttpServletRequest request) {// 本地局域网测试，ip地址是内网地址，无法使用，这里我先传递一个模拟的ip地址。String host = request.getRemoteHost();logger.info("当前用户的ip地址为：{}", host);Map<String, String> ipInfo = iqqwryIpService.getIpInfo("60.174.231.10");ipInfo.forEach((k, v) -> {logger.info("K:{} V:{}", k, v);});return "{\"poem\": \"一日不见兮，思之如狂。\"}";}@GetMapping(value = "/poem_mysql", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)public Map<String, Object> test02(HttpServletRequest request) {String host = request.getRemoteHost();      // 本地局域网测试，ip地址是内网地址，无法使用，这里我先传递一个模拟的ip地址。// 如果部署到云服务器上，去掉此行即可。host = "60.174.231.10";LambdaQueryWrapper<QqwryIp> wrapper = Wrappers.lambdaQuery();// 忘记了，eclipse自己的编译器不支持这个 SFunction接口wrapper.select(QqwryIp::getArea, QqwryIp::getLocation).apply("INET_ATON({0}) between ipstart and ipend", host);Map<String, Object> info = iqqwryIpService.getMap(wrapper);Map<String, Object> ipInfoMap = new java.util.LinkedHashMap<>();   // 我想要指定map序列化的键值对顺序为：ip area locationipInfoMap.put("ip", host);if (Objects.nonNull(info)) {ipInfoMap.putAll(info);}logger.info("通过mysql查询 ip: {}", ipInfoMap.get("ip"));return ipInfoMap; // "{\"poem\": \"一日不见兮，思之如狂。\"}";}/*** 采用 Redis 缓存的方式进行服务调用* @param <T>* */@GetMapping(value = "/poem_redis", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)public Map<String, Object> test03(HttpServletRequest request) {String host = request.getRemoteHost();host = "116.62.188.176";   // 本来想测试一个错误数据的：256.256.266.255，结果long都溢出了，直接变成了0// 从redis中查询数据Set<String> resultSet = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("qqwry", ip2Long(host), Double.MAX_VALUE, 0, 1);logger.info("通过reids查询 ip: {}", host);return transfer(resultSet, host);}/*** 对redis查询数据做一个转换，使之格式更加友好* */@SuppressWarnings("unchecked")private Map<String, Object> transfer(Set<String> resultSet, String host) {Map<String, Object> ipInfoMap = new java.util.LinkedHashMap<>();   // 我想要指定map序列化的键值对顺序为：ip area locationipInfoMap.put("ip", host);if (resultSet.isEmpty()) {ipInfoMap.put("area", "NAN");ipInfoMap.put("location", "NAN");return ipInfoMap;}String result = resultSet.toArray(new String[0])[0];Map<String, Object> info = null;ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();try {info = mapper.readValue(result, Map.class);  // 这里泛型会被擦除，直接赋值会报编译器警告，但是我也不知道Class<T>这种参数该如何传递了，就先抑制一下编译器警告吧if (Objects.nonNull(info)) {ipInfoMap.putAll(info);}} catch (JsonMappingException e) {e.printStackTrace();} catch (JsonProcessingException e) {e.printStackTrace();}return ipInfoMap;}private long ip2Long(String ip) {String[] strs = ip.split(ipRegex);int[] bs = new int[4];for (int i = 0; i < 4; i++) {bs[i] = Integer.parseInt(strs[i]);  // Byte.parseByte(strs[i]); 这个方法转成的字节范围是 -128-127，真是太坑了！}return ((bs[3] & 0xFFL)      ) +        // 这个转换方法是从jdk源码里面偷来的，挺好用的！((bs[2] & 0xFFL) <<  8) +((bs[1] & 0xFFL) << 16) +((bs[0] & 0xFFL) << 24);}
}

说明：

test01是传统的mybatis的写法，后来发现mybatis_plus可以使用更加简单的方法，就换成了test02，但是保留了test01。
test03是从redis中进行数据查询。

效果演示

启动项目

test01——mysql

这里查询的结果，我是使用在日志上了，本来是打算在后台使用的，但是暂时也没啥想法，就算了。

test02——mysql

test03——redis

注意：因为我本地测试，它获取的是本地的ip地址（127.0.0.1），所以我就在后台硬编码了一个公网ip地址来查询。

PS

我最近看到了一个基于java的开源软件——JMeter。它可以用来做压力测试，但是我并不会。但是，这并不妨碍我来玩一玩！

下面的内容仅供参考，我只是玩一玩！

步骤：
启动JMeter，然后创建一个线程组（1000个线程，50s，循环两次），添加一个Http请求，添加一个查看结果树，添加一个聚合报告，启动。

接口：poem_mysql

接口：poem_redis

说明
这里是两千个请求，从聚合报告里面看似乎redis确实性能是远远超过了mysql（我听别人说也是这样的），但是由于这个测试不严谨，我也不会JMeter，所以就不作为一个有效的参考了。

参数资源：

纯真数据库查询
查询网ip查询
通过管道传输快速将MySQL的数据导入Redis
使用redis有序集合搭建自有ip定位解析库
将mysql表数据批量导入redis zset结构中
IPLook解析纯真数据库，我没有使用这个软件，因为我是手动解析数据
mysql快速导入大量数据问题
一个简单的方式，但是有效率问题
ip location介绍
redis的简单配置
jackson json map object 之间互相转换