ip2region/binding/java

ip2region xdb java 查询客户端实现

使用方式

maven 仓库：

<dependency>
    <groupId>org.lionsoul</groupId>
    <artifactId>ip2region</artifactId>
    <version>3.1.1</version>
</dependency>

关于查询 API

定位信息查询 API 的原型为：

String search(String ipStr) throw Exception;
String search(byte[] ip) throw Exception;

查询出错会抛出异常，如果查询成功会返回字符串的 region 信息，如果指定的 ip 查询不到会返回空字符串 ""，这对于自定义数据或者数据不完整的情况会出现。

关于 IPv4 和 IPv6

该 xdb 查询客户端实现同时支持对 IPv4 和 IPv6 的查询，使用方式如下：

import org.lionsoul.ip2region.xdb.Version;

// 如果是 IPv4: 设置 xdb 路径为 v4 的 xdb 文件，IP版本指定为 Version.IPv4
final String dbPath = "../../data/ip2region_v4.xdb";  // 或者你的 ipv4 xdb 的路径
final Version version = Version.IPv4;

// 如果是 IPv6: 设置 xdb 路径为 v6 的 xdb 文件，IP版本指定为 Version.IPv6
final String dbPath = "../../data/ip2region_v6.xdb";  // 或者你的 ipv6 xdb 路径
final Version version = Version.IPv6;

// dbPath 指定的 xdb 的 IP 版本必须和 version 指定的一致，不然查询执行的时候会报错
// 备注：以下演示直接使用 dbPath 和 version 变量

文件验证

建议您主动去验证 xdb 文件的适用性，因为后期的一些新功能可能会导致目前的 Searcher 版本无法适用你使用的 xdb 文件，验证可以避免运行过程中的一些不可预测的错误。 你不需要每次都去验证，例如在服务启动的时候，或者手动调用命令验证确认版本匹配即可，不要在每次创建的 Searcher 的时候运行验证，这样会影响查询的响应速度，尤其是高并发的使用场景。

try {
    Searcher.verifyFromFile(dbPath);
} catch (Exception e) {
    // 适用性验证失败！！！
    // 当前查询客户端实现不适用于 dbPath 指定的 xdb 文件的查询.
    // 应该停止启动服务，使用合适的 xdb 文件或者升级到适合 dbPath 的 Searcher 实现。
    return;
}

// 验证通过，当前使用的 Searcher 可以安全的用于对 dbPath 指向的 xdb 的查询操作

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、使用上述的 version 和 dbPath 创建 searcher 对象
        Searcher searcher = null;
        try {
            searcher = Searcher.newWithFileOnly(version, dbPath);
        } catch (IOException e) {
            System.out.printf("failed to create searcher with `%s`: %s\n", dbPath, e);
            return;
        }

        // 2、查询，IPv4 或者 IPv6 的地址都支持
        try {
            String ip = "1.2.3.4";
            // ip = "2001:4:112:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff";  // IPv6
            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。
    }
}

缓存 VectorIndex 索引

我们可以提前从 xdb 文件中加载出来 VectorIndex 数据，然后全局缓存，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) {
        // 备注：version 和 dbPath 来源，请看上面的版本描述

        // 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(version, dbPath, vIndex);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to create vectorIndex cached searcher with `%s`: %s\n", dbPath, e);
            return;
        }

        // 3、查询，IPv4 或者 IPv6 地址都支持
        try {
            String ip = "1.2.3.4";
            // ip = "2001:4:112:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff";  // IPv6
            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，但是都共享全局的只读 vIndex 缓存。
    }
}

缓存整个 xdb 数据

我们也可以预先加载整个 xdb 文件的数据到内存，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，类似之前的 memory search。

import org.lionsoul.ip2region.xdb.Searcher;
import java.io.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class SearcherTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 备注：version 和 dbPath 来源，请看上面的版本描述

        // 1、从 dbPath 加载整个 xdb 到内存。
        // 从这个 release 版本开始，xdb 的 buffer 使用 LongByteArray 来存储，避免 xdb 文件过大的时候 int 类型的溢出
        LongByteArray 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(version, cBuff);
        } catch (Exception e) {
            System.out.printf("failed to create content cached searcher: %s\n", e);
            return;
        }

        // 3、查询，IPv4 和 IPv6 都支持
        try {
            String ip = "1.2.3.4";
            // ip = "2001:4:112:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff";  // IPv6
            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。
    }
}

编译测试程序

通过 maven 来编译测试程序。

# cd 到 java binding 的根目录
cd binding/java/
mvn compile package

然后会在当前目录的 target 目录下得到一个 ip2region-{version}.jar 的打包文件。

查询测试

可以通过 java -jar ip2region-{version}.jar search 命令来测试查询：

➜  java git:(fr_java_ipv6) ✗ java -jar target/ip2region-3.1.0.jar search
java -jar ip2region-{version}.jar search [command options]
options:
 --db string              ip2region binary xdb file path
 --cache-policy string    cache policy: file/vectorIndex/content

例如：使用默认的 data/ip2region_v4.xdb 文件进行 IPv4 的查询测试：

➜  java git:(fr_java_ipv6) ✗ java -jar target/ip2region-3.1.0.jar search --db=../../data/ip2region_v4.xdb
ip2region xdb searcher test program
source xdb: ../../data/ip2region_v4.xdb (IPv4, vectorIndex)
type 'quit' to exit
ip2region>> 1.2.3.4
{region: 美国|华盛顿|0|谷歌, ioCount: 7, took: 82 μs}

例如：使用默认的 data/ip2region_v6.xdb 文件进行 IPv6 的查询测试：

➜  java git:(fr_java_ipv6) ✗ java -jar target/ip2region-3.1.0.jar search --db=../../data/ip2region_v6.xdb
ip2region xdb searcher test program
source xdb: ../../data/ip2region_v6.xdb (IPv6, vectorIndex)
type 'quit' to exit
ip2region>> 240e:3b7:3272:d8d0:db09:c067:8d59:539e     
{region: 中国|广东省|深圳市|家庭宽带, ioCount: 14, took: 424 μs}

输入 ip 即可进行查询测试，也可以分别设置 cache-policy 为 file/vectorIndex/content 来测试三种不同缓存实现的查询效果。

bench 测试

可以通过 java -jar ip2region-{version}.jar bench 命令来进行 bench 测试，一方面确保 xdb 文件没有错误，一方面可以评估查询性能：

➜  java git:(fr_java_ipv6) ✗ java -jar target/ip2region-3.1.0.jar bench                                  
java -jar ip2region-{version}.jar bench [command options]
options:
 --db string              ip2region binary xdb file path
 --src string             source ip text file path
 --cache-policy string    cache policy: file/vectorIndex/content

例如：通过默认的 data/ip2region_v4.xdb 和 data/ipv4_source.txt 文件进行 IPv4 的 bench 测试：

java -jar target/ip2region-3.1.0.jar bench --db=../../data/ip2region_v4.xdb --src=../../data/ipv4_source.txt

例如：通过默认的 data/ip2region_v6.xdb 和 data/ipv6_source.txt 文件进行 IPv6 的 bench 测试：

java -jar target/ip2region-3.1.0.jar bench --db=../../data/ip2region_v6.xdb --src=../../data/ipv6_source.txt

可以通过分别设置 cache-policy 为 file/vectorIndex/content 来测试三种不同缓存实现的效果。 @Note: 注意 bench 使用的 src 文件要是生成对应 xdb 文件相同的源文件。