怎么样使用 Redis 来存储和查询 ip 数据

问题导读：
1. Redis如何解决存储和查询ip？
2. 切分数据程序如何实现？
3. 查询数据程序如何实现？

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

[mw_shl_code=sql,true]SELECT * FROM who_ip WHERE ip_startip <= {ip} AND ip_endip >= {ip}[/mw_shl_code]

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

数据切分程序

[mw_shl_code=php,true] <?php

// redis 参数

define('REDIS_HOST', '127.0.0.1');
define('REDIS_PORT', 6379);
define('REDIS_DB', 10);
define('MYSQL_HOST', 'localhost');
define('MYSQL_PORT', 3306);
define('MYSQL_USER', 'root');
define('MYSQL_PASS', '123456');
define('MYSQL_DB', 'who_brand');
define('MYSQL_TABLE', 'who_ip');
define('MYSQL_COLUMN_START', 'ip_startip');
define('MYSQL_COLUMN_END', 'ip_endip');
define('MYSQL_COLUMN_ID', 'ip_id');
define('MYSQL_PAGESIZE', 1000);

mysql_connect(MYSQL_HOST . ':' . MYSQL_PORT, MYSQL_USER, MYSQL_PASS);
mysql_select_db(MYSQL_DB);

function add_ip($page, $offset, $value) {

      static $redis;

      if (!$redis) {
         $redis = new Redis();
         $redis->connect(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) . "\n";
         $count ++;
      }

      $page ++;
} while ($count = MYSQL_PAGESIZE);[/mw_shl_code]

数据查询程序

[mw_shl_code=php,true]
<?php
define('REDIS_HOST', '127.0.0.1');
define('REDIS_PORT', 6379);
define('REDIS_DB', 10);

$redis = new Redis();
$redis->connect(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;[/mw_shl_code]

原文链接：https://70.io/develop/use-redis-to-store-ip-data.html