Java 中是如何获取 IP 属地的

一、Java 中是如何获取 IP 属地的

获取 Java中 IP属地的步骤简洁明了。首先，通过 HttpServletRequest对象捕获用户的 IP地址。接着，利用这个地址，我们能够获取对应的省份和城市信息。

在实现这一功能时，我们通常会借助一个专门的工具类，以确保在每次请求中都能准确地获取到客户端 IP地址。这一过程中，我们需考虑到几个关键的 HTTP请求头信息，如 X-Forwarded-For、X-Real-IP和 Proxy-Client-IP等，它们帮助我们获取到最原始的客户端 IP地址。

为了进一步处理这些 IP地址并获取相关地域信息，我们可以借助一个名为 Ip2region的工具。这是一个基于离线的 IP地址定位库，其准确率高达 99.9%，查询速度极快，仅需 0.0x毫秒。Ip2region提供了包括 Java、PHP、C、Python、Node.js、Golang、C#等多种语言的查询接口。

数据的聚合来自多个知名 IP查询服务，包括淘宝 IP地址库、GeoIP、纯真 IP库等，确保了数据的准确性。尽管数据更新依赖于上述服务的开放 API，但 Ip2region的数据覆盖了全球大部分国家和地区，精确度达到了城市级，且数据库文件大小控制在数 MB，优化了性能和存储。

为了提高查询效率，Ip2region内置了三种查询算法：memory、binary和 b-tree算法，分别对应不同场景的优化，使得查询响应时间在 0.x毫秒级别，显著提升了性能。

集成 Ip2region到项目中，我们只需要引入 Maven依赖即可。针对国内和国外用户的 IP属地显示需求，我们还需对 IP地址处理方法进行封装，以适应不同场景。

实践证明，使用 Ip2region可以高效、准确地获取 IP属地信息。无论是在国内还是国外，都能获取到相应的省份或国家信息。通过封装处理，我们可以轻松地在应用中实现这一功能。

对于更多关于 Ip2region的功能和用法，我们推荐访问其 GitHub项目页面进行深入学习。在这里，你可以找到详细的文档、示例代码以及社区支持，进一步探索 IP地址定位的更多可能性。

二、请问jvmcardtable和rset的工作原理

1、跨代引用概述，在Java堆内存中，年轻代和老年代之间存在的对象相互引用，这导致了在进行新生代的垃圾回收（GC）时，必须遍历整个老年代以识别存活对象，效率低下。为解决此问题，引入了卡表（Card Table）和记忆集（Remember Set，简称RSet）。

2、卡表用于跟踪年轻代对象被老年代对象引用的情况。内存被划分为一系列固定大小的区域（卡片），记录年轻代对象与老年代对象的引用关系。在老年代GC时，垃圾收集器扫描卡表以确定存活对象，提高效率。卡表大小通常为512字节，每次扫描的卡数量（stride）默认为256，以平衡扫描效率和线程切换开销。

3、伴随G1垃圾收集器的诞生，老年代和新生代物理空间变为不连续的region。为此，JVM使用了CSet（Collection Set）来存储任意年代的region信息。逻辑上，每个region都有一个RSet，用于记录其他region对自身对象的引用。RSet是一个哈希表，记录了指向自身对象的Card表索引，帮助识别跨代引用。

4、RSet、Card和Region的关系如下图所示，相互引用的三个region中，R1和R3细分为Card表级别，R2被R1和R3的某些区域引用，因此R2的RSet记录了R1和R2区域的索引，形成了循环引用。一个region的RSet有值，说明该区域有引用；无值则表明该区域不可达，可不进行扫描，减少GC工作量。

5、在YGC时，使用选定的年轻代region的RSet作为根集，避免扫描整个老年代。而在混合GC中，老年代记录了老代之间的引用，年轻代的引用由扫描所有年轻代region（的卡表）得出，大大减少了GC工作量。处理器屏障用于监测对象引用修改，通知垃圾收集器更新引用关系，确保跨代引用正确处理。

6、卡表解决年轻代GC扫描老年代的问题，RSet则解决所有region的扫描问题。卡表提示应扫描哪些区域，RSet提示应扫描哪些区域，减少无效扫描，提高GC效率。跨代引用的垃圾回收是Java虚拟机中的关键问题，通过优化数据结构和并发技术，可确保高效稳定的垃圾回收，提升Java应用程序性能和可靠性。

7、参考资源：infoq.com/articles/tuni... oracle.com/webfolder/te...

三、深入浅出之ip2region实现

在移动互联网应用中，用户的位置信息统计分析是一个常见的需求。获取用户位置信息通常有GPS定位和IP地址两种途径，但GPS定位受用户行为限制，精确度要求较低时，通过IP地址定位更为合适。要实现IP到地理位置的映射，需要构建IP和地理信息的对应库，并基于此提供定位服务。本文从实际需求出发，以GitHub上广受欢迎的ip2region库为例，探讨映射关系库设计以及IP快速转换为地理位置的方法。

市面上提供IP定位服务的公司众多，包括阿里、高德、百度等，也有免费服务如GeoIP、纯真IP等。这些服务通常通过HTTP请求获取地理位置信息，受限于API的访问频率限制和一次请求的必要性，对于大规模数据处理需求难以满足。

对于日常处理大量用户请求日志中的IP地址转为地理位置信息的需求，简单粗暴的方法是预先通过API获取所有公网IP地址对应的位置信息。然而，以访问淘宝IP地址库为例，遍历3.3亿国内IP地址需要约10年时间，即使是高德的企业用户，也需要大约11天。尽管这个时间在一定程度上是可以接受的，但这种方法在实际应用中并不高效。

为解决数据量大、处理速度快的难题，可以考虑生成IP库文件，直接存储IP地址与地理位置的对应关系。然而，直接存储大量IP字符串会占用大量存储空间，例如最短的IP地址“0.0.0.0”占用17个字节，最长的IP地址“111.111.111.111”占用15个字节，若将它们转换为整型存储，可以大幅减少空间消耗。

优化IP库文件的方法包括将拥有相同地理位置的连续IP地址合并为一条记录，以及将IP地址从字符串转换为整型存储。同时，可以只在内存中保留一份地理位置信息，并使用指针或文件偏移量+数据长度来访问对应信息。通过这些优化，最终生成的IP库文件大小显著减小，如ip2region库中最新版本的ip.merge.txt文件大小仅为39MB。

ip2region库的结构分为四个部分：super块、header索引区、数据区和索引区。该库提供了内存二分搜索、b+tree搜索和基于内存的二分搜索三种查询算法，均能在毫秒级时间内返回结果，满足快速搜索需求。

总结，ip2region库成功解决了IP定位问题，通过优化设计和高效算法实现了小内存占用、快速搜索和多语言支持，从而在GitHub上获得了8.4k星。其支持的语言包括Java、C#、PHP、C、Python、Node.js、PHP扩展（PHP5和PHP7）、Go、Rust、Lua、Lua_c以及Nginx等，满足了不同开发者的需求。