PHP 편집자 Xiaoxin이 Douyin의 IP 위치를 쿼리하는 방법을 소개합니다. Douyin 앱을 사용할 때 특정 사용자의 IP 주소가 어디에 속하는지 알고 싶은 경우가 종종 있습니다. IP 위치를 쿼리하면 사용자의 대략적인 위치 정보를 알 수 있습니다. 그렇다면 Douyin의 IP 위치를 확인하는 방법은 무엇입니까? 다음으로 자세한 답변을 드리겠습니다.
다음으로 Java 백엔드가 IP 속성 기능을 구현하는 방법에 중점을 두겠습니다. 실제로 다음 두 단계만 필요합니다.
웹 개발을 해본 사람이라면 누구나 이해할 것입니다. 모바일이든 PC이든 요청 인터페이스는 HttpServletRequest 객체로 캡슐화됩니다. 이 객체에는 요청 주소, 매개변수, 제출된 데이터 등 클라이언트가 요청한 다양한 정보가 포함되어 있습니다.
서버가 IP를 직접 노출하는 경우 request.getRemoteAddr()을 사용하여 클라이언트 IP를 얻을 수 있습니다.
현재 널리 사용되는 아키텍처에서는 대부분의 서버가 IP 주소를 직접 노출하지 않지만 하나 이상의 역방향 프록시 계층을 통해 요청을 처리합니다. 일반적인 역방향 프록시 도구는 nginx입니다. 프록시를 도입하면 서버와 클라이언트 사이에 추가 계층이 있으므로 request.getRemoteAddr() 메서드를 사용하여 얻은 IP 주소는 클라이언트의 IP 주소가 아닌 프록시 서버의 IP 주소가 됩니다. 원래 클라이언트의 IP 주소를 추적하기 위해 일반적으로 X-Forwarded-For와 같은 정보가 전달 헤더에 추가됩니다. 이 정보는 요청의 실제 소스를 확인하는 데 사용될 수 있습니다.
X-Forwarded-For는 Squid에서 개발한 필드로 HTTP 프록시나 로드 밸런싱 서버를 통과할 때만 추가됩니다. 형식은 X-Forwarded-For:client1,proxy1,proxy2입니다. 일반적으로 첫 번째 IP 주소는 클라이언트의 실제 IP이고, 다음 IP 주소는 통과한 프록시 서버의 IP입니다. 위의 코드 주석에 따르면 첫 번째 IP 주소를 직접 가로챌 수 있습니다. Proxy-Client-IP/WL-Proxy-Client-IP는 Apache HTTP 서버에서 요청할 때만 존재하는 헤더입니다. Apache HTTP를 프록시로 사용하는 경우 일반적으로 Proxy-Client-IP 요청 헤더가 추가되며, WL-Proxy-Client-IP는 WebLogic 플러그인에 의해 추가되는 헤더입니다. 이 경우 헤더 정보를 직접 얻을 수도 있습니다. HTTP_CLIENT_IP는 일부 프록시 서버가 추가할 수 있는 요청 헤더입니다. X-Real-IP는 Nginx에서 일반적으로 사용하는 요청 헤더입니다.
일상적인 개발에서는 클라이언트를 추적하기 위해 어떤 헤더 정보를 사용해야 하는지 명확하게 지정되어 있지 않습니다. 얻을 때까지 하나씩 시도해야 합니다. 해당 코드는 다음과 같습니다.
ini
Copy code
@Slf4jpublic class IpUtils { private static final String UNKNOWN_VALUE = “unknown”; private static final String LOCALHOST_V4 = “127.0.0.1”; private static final String LOCALHOST_V6 = " 0:0:0:0:0:0:0:1"; private static final String X_FORWARDED_FOR = "X-Forwarded-For"; private static final String private static final String PROXY_CLIENT_IP = "프록시 -Client-IP”; private static final String WL_PROXY_CLIENT_IP = “WL-Proxy-Client-IP”; private static final String HTTP_CLIENT_IP = “HTTP_CLIENT_IP”; private static final String IP_DATA_PATH = ”/Users/shepherdmy /Desktop/ip2region.xdb”
; private static byte[] contentBuff; /*** 클라이언트 IP 주소 가져오기 * @param 요청 * @return*/ public static String getRemoteHost(HttpServletRequest request) { String ip = request.getHeader(X_FORWARDED_FOR); if ( StringUtils.isNotEmpty(ip) && !UNKNOWN_VALUE.equalsIgnoreCase(ip)) { // 여러 역방향 프록시 후에는 여러 개의 IP 값이 있으며 첫 번째 IP는 실제 IP입니다. int index = ip.indexOf(“,”)
; if (index != -1) { return ip.substring(0, index); } else { return ip; } }ip = request.getHeader( X_REAL_IP); if (StringUtils.isNotEmpty (ip) && !UNKNOWN_VALUE.equalsIgnoreCase(ip)) { return ip
; } if (StringUtils.isBlank(ip) ||UNKNOWN_VALUE.equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader(PROXY_CLIENT_IP)
; } if (StringUtils.isBlank(ip) ||UNKNOWN_VALUE.equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader(WL_PROXY_CLIENT_IP)
; } if (StringUtils.isBlank(ip) ||UNKNOWN_VALUE.equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getRemoteAddr()
;} if (StringUtils.isBlank(ip) ||UNKNOWN_VALUE.equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader(HTTP_CLIENT_IP)
; } if (StringUtils.isBlank(ip) ) ||UNKNOWN_VALUE.equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getRemoteAddr()
; } return ip.equals(LOCALHOST_V6) ? LOCALHOST_V4 : ip; } }
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Github地址：github.com/plasticene/…
Gitee地址：gitee.com/plasticene3…
微信公众号：Shepherd进阶笔记
交流探讨群：Shepherd_126
通过上面我们就能获取到客户端用户的ip地址，接下来就可以通过ip解析获取归属地了。
如果我们在网上搜索资料教程，大部分都是说基于各大平台(eg:淘宝，新浪)提供的ip库进行查询，不过不难发现这些平台已经不怎么维护这个功能，现在处于“半死不活”的状态，根本不靠谱，当然有些平台提供可靠的获取ip属地接口，但是收费、收费、收费。
本着作为一个程序员的严谨：“能白嫖的就白嫖，避免出现要买的是你，不会用也是你的尴尬遭遇”。扯远了言归正传，为了寻求可靠有效的解决方案，只能去看看github有没有什么项目能满足需求，果然功夫不负有心人，发现一个宝藏级项目：ip2region，一个准确率 99.9% 的离线 IP 地址定位库，0.0x 毫秒级查询，ip2region.db 数据库只有数 MB的项目，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，这里只能说：开源真香，开源万岁。
标准化的数据格式
每个 ip 数据段的 region 信息都固定了格式：国家|区域|省份|城市|ISP，只有中国的数据绝大部分精确到了城市，其他国家部分数据只能定位到国家，其余选项全部是0。
数据去重和压缩
xdb 格式生成程序会自动去重和压缩部分数据，默认的全部 IP 数据，生成的 ip2region.xdb 数据库是 11MiB，随着数据的详细度增加数据库的大小也慢慢增大。
极速查询响应
即使是完全基于 xdb 文件的查询，单次查询响应时间在十微秒级别，可通过如下两种方式开启内存加速查询：
vIndex 索引缓存 ：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。xdb 整个文件缓存：将整个 xdb 文件全部加载到内存，内存占用等同于 xdb 文件大小，无磁盘 IO 操作，保持微秒级别的查询效率。IP 数据管理框架
v2.0 格式的 xdb 支持亿级别的 IP 数据段行数，region 信息也可以完全自定义，例如：你可以在 region 中追加特定业务需求的数据，例如：GPS信息/国际统一地域信息编码/邮编等。也就是你完全可以使用 ip2region 来管理你自己的 IP 定位数据。
99.9% 准确率
数据聚合了一些知名 ip 到地名查询提供商的数据，这些是他们官方的的准确率，经测试着实比经典的纯真 IP 定位准确一些。
ip2region 的数据聚合自以下服务商的开放 API 或者数据（升级程序每秒请求次数 2 到 4 次）：
01，>80%，淘宝IP地址库，ip.taobao.com/%5C02，≈10%，GeoIP，geoip.com/%5C03，≈2%，纯真 IP 库，www.cz88.net/%5C备注：如果上述开放 API 或者数据都不给开放数据时 ip2region 将停止数据的更新服务。
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，已经集成的客户端有：java、C#、php、c、python、nodejs、php扩展（php5 和 php7）、golang、rust、lua、lua_c，nginx。这里讲一下java的客户端。
首先我们需要引入依赖：
xml
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org.lionsoulip2region2.6.5
接下来我们需要先去下载数据文件ip2region.xdb到本地，然后基于数据文件进行查询，下面查询方法文件路径改为你本地路径即可，ip2region提供三种查询方式：
完全基于文件的查询
java
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import
org.lionsoul.ip2region.xdb.Searcher;import java.io.*;import
java.util.concurrent.TimeUnit;publicclassSearcherTest {publicstaticvoidmain(String[] args) {// 1、创建 searcher 对象StringdbPath=”ip2region.xdb file path”;Searchersearcher=null;try { searcher = Searcher.newWithFileOnly(dbPath); } catch (IOException e) { System.out.printf(“failed to create searcher with `%s`: %s\\n”, dbPath, e);return; }// 2、查询try {Stringip=”1.2.3.4″;longsTime= System.nanoTime();Stringregion= searcher.search(ip);longcost=
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。
java
复制代码
import
org.lionsoul.ip2region.xdb.Searcher;import java.io.*;import
java.util.concurrent.TimeUnit;publicclassSearcherTest {publicstaticvoidmain(String[] args) {StringdbPath=”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; }// 3、查询try {Stringip=”1.2.3.4″;longsTime= System.nanoTime();Stringregion= searcher.search(ip);longcost=
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。 }}
缓存整个 xdb 数据
我们也可以预先加载整个 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，类似之前的 memory search。
java
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import
org.lionsoul.ip2region.xdb.Searcher;import java.io.*;import
java.util.concurrent.TimeUnit;publicclassSearcherTest {publicstaticvoidmain(String[] args) {StringdbPath=”ip2region.xdb file path”;// 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; }// 3、查询try {Stringip=”1.2.3.4″;longsTime= System.nanoTime();Stringregion= searcher.search(ip);longcost=
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。 }}
首先我们也需要像上面一样引入maven依赖。然后就可以基于上面的查询方式进行封装成工具类了，我这里选择了上面的第三种方式：缓存整个 xdb 数据
ini
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@slf4jpublic class iputils {private static final string ip_data_path =”
/users/shepherdmy/goodtop/ip2grecion.xdb”; 개인 정적 byte [] contentbuff; 。contentBuff =Searcher.loadContentFromFile(IP_DATA_PATH)
; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /*** IP 기반 위치 쿼리, 고정 형식: China|0|Zhejiang Province|Hangzhou City|Telecom * @param ip * @return*/ public static IpRegion getIpRegion(String ip) { Searcher searcher = null; IpRegion ipRegion = new IpRegion(); 시도해 보세요 {searcher = Searcher.newWithBuffer(contentBuff); String Region = searcher.search(ip); String[]info = StringUtils.split(region, “|”); ipRegion.setCountry(info[0]); ipRegion.setArea(info[1]); ipRegion.setProvince(info[2]); ipRegion.setCity(info[3 ]); ipRegion.setIsp(info[4]); } catch (Exception e) { log.error(“get ip 지역 오류: “, e); } finally { if (searcher != null ) { try { searcher.close(); } catch (IOException e) { log.error(“검색기 닫기 오류:”, e); } } } return ipRegion; }}
위 내용은 Douyin의 IP 위치를 쿼리하는 방법(Douyin의 IP 위치를 표시하는 방법)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
