摘要:今天我的朋友佛手给我打了个电话,他们网站的业务要根据客户的地址快速定位客户的地理位置。其中是我们要查询的结果,当然你也可以把和包括进去。我这里就用来特指查询结果了。这样我们的查询就很简单了,只需要用查询出离最近对应的两个即可。
今天我的朋友佛手给我打了个电话,他们网站的业务要根据客户的 ip 地址快速定位客户的地理位置。网上已经有一大堆类似的 ip 地址库可以用,但问题是这些地址库的数据表结构大多如下所示
+--------------+------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------------+------------------+------+-----+---------+----------------+ | ip_id | int(11) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment | | ip_country | varchar(50) | NO | | NULL | | | ip_startip | bigint(11) | NO | MUL | NULL | | | ip_endip | bigint(11) | NO | MUL | NULL | | | country_code | varchar(2) | NO | | NULL | | | zone_id | int(11) | NO | | 0 | | +--------------+------------------+------+-----+---------+----------------+
最核心的部分是三个:ip_startip、ip_endip 以及 ip_id。其中 ip_id 是我们要查询的结果,当然你也可以把 zone_id 和 ip_country 包括进去。我这里就用 ip_id 来特指查询结果了。
面对这个表,没什么其它办法,你的查询语句只能是
sqlSELECT * FROM who_ip WHERE ip_startip <= {ip} AND ip_endip >= {ip}
其中 {ip} 是你要查询的 ip 地址,为了方便查询,在 php 中我们一般要用 ip2long 函数把它转换为一个整数。现在问题来了,这个表有 400 万条数据,无论你怎么优化它的索引结构(实际上我觉得这没啥用),在以上查询语句中都要耗费 2 秒以上的时间,对于一个高频使用的接口,这显然是不可忍受的。
REDIS 可以解决这个问题吗?实际上这也是佛手同学最关心的问题,因为我们知道Redis有强大数据结构和超快的速度,那么我们能设计出适应这种查询场景的结构吗?
范围查询,我首先想到的就是Redis里面的Sorted Sets结构,这也是redis中唯一可以指定范围(SCORE值)查询的结构了,所以基本上我们的希望都寄托在它身上了。
最简单粗暴的方法就是把ip_startip和ip_endip都转化为Sorted Sets里的Score,然后把ip_id定义为Member。这样我们的查询就很简单了,只需要用ZRANGESCORE查询出离ip最近SCORE对应的两个ip_id即可。然后再分析,如果这两个ip_id是相同的,那么说明这个ip在这个地址段,如果不同的话证明这个ip地址没有被任何地址段所定义,是一个未知的ip。
基本逻辑是没有问题的,但是最大的问题还是性能上的挑战。根据我的经验,一个SET里面放10万条数据以上就已经很慢了,如果放到400万这种量级,我非常怀疑它跟mysql相比还有优势吗?
我设计的存储结构我的解决方案是把这个地址库切分,每一片区最多保存65536个地址。也就是说如果一个ip地址段为188.88.77.22 - 188.90.78.10,那么我们就把它切分为
188.88.77.22 - 188.88.77.255 188.89.0.0 - 188.89.255.255 188.90.0.0 - 189.90.78.10
也就是我们保证每一个ip地址段都被保存在xxx.xxx.0.0 - xxx.xxx.255.255的一个区段中,这个区段的理论极限是保存65536个值,实际上要远小于这个数字。而这样的区段理论上也有65536个,这都是ip地址的设计所限,当然实际上也远小于这个值。
因此这样的设计基本上就能满足我们的性能需要了。以下是我用php写的数据切分程序
phpconnect(REDIS_HOST, REDIS_PORT); $redis->select(REDIS_DB); } $key = "ip:" . $page; $redis->zAdd($key, $offset, $value); } $page = 0; do { $offset = $page * MYSQL_PAGESIZE; $count = 0; $res = mysql_query("SELECT * FROM " . MYSQL_TABLE . " LIMIT " . MYSQL_PAGESIZE . " OFFSET {$offset}"); while ($ip = mysql_fetch_assoc($res)) { $start = $ip[MYSQL_COLUMN_START]; $end = $ip[MYSQL_COLUMN_END]; $value = $ip[MYSQL_COLUMN_ID]; $startOffset = $start % 65536; $endOffset = $end % 65536; $start -= $startOffset; $end -= $endOffset; $startPage = $start / 65536; $endPage = $end / 65536; for ($i = $startPage; $i <= $endPage; $i ++) { if ($i == $startPage) { add_ip($i, $startOffset, "s:" . $value); if ($i != $endPage) { add_ip($i, 65535, "e:" . $value); } } if ($i == $endPage) { add_ip($i, $endOffset, "e:" . $value); if ($i != $startPage) { add_ip($i, 0, "s:" . $value); } } if ($i != $endPage && $i != $startPage) { add_ip($i, 0, "s:" . $value); add_ip($i, 65535, "e:" . $value); } } echo ($page * MYSQL_PAGESIZE + $count) . " "; $count ++; } $page ++; } while ($count = MYSQL_PAGESIZE);
查询程序也非常简单
phpconnect(REDIS_HOST, REDIS_PORT); $redis->select(REDIS_DB); $ip = ip2long("173.255.218.70"); $offset = $ip % 65536; $page = ($ip - $offset) / 65536; // 取出小于等于它的最接近值 $start = $redis->zRevRangeByScore("ip:" . $page, 0, $offset, array( "limit" => array(0, 1) )); // 取出大于等于它的最接近值 $end = $redis->zRangeByScore("ip:" . $page, $offset, 65535, array( "limit" => array(0, 1) )); if (empty($start) || empty($end)) { echo "unknown"; exit; } $start = $start[0]; $end = $end[0]; list ($startOp, $startId) = explode(":", $start); list ($endOp, $endId) = explode(":", $end); if ($startId != $endId) { echo "unknown"; exit; } echo $startId;
转载自我的博客:http://70.io/develop/use-redis-to-store-ip-data.html
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