🔄 批量查询
需要查很多 IP？正确做法是并发 + 限流 + 复用 Client。
ipapi.co 无批量端点
ipapi.co 没有原生批量查询端点，每次查询一个 IP。因此「批量」= 多次单查，靠并发提速、靠限流防封。
基础串行
go
func batchLookup(client *ipapi.Client, ips []string) {
for _, ip := range ips {
info, err := client.GetIPInfo(context.Background(), ip, "json")
if err != nil {
continue
}
fmt.Printf("%s | %s | %s\n", info.IP, info.CountryCode, info.ASN)
}
}简单但慢。适合几十个 IP。
并发 + 限流
go
func batchLookup(client *ipapi.Client, ips []string) []*ipapi.IPInfo {
// 限流：每秒 5 个
client.RateLimiter = time.Tick(200 * time.Millisecond)
var wg sync.WaitGroup
results := make([]*ipapi.IPInfo, len(ips))
for i, ip := range ips {
wg.Add(1)
go func(idx int, addr string) {
defer wg.Done()
info, err := client.GetIPInfo(context.Background(), addr, "json")
if err == nil {
results[idx] = info
}
}(i, ip)
}
wg.Wait()
return results
}关键点：
- ✅ 复用同一个 Client（连接池）
- ✅ 设 RateLimiter（避免触发 429）
- ✅ goroutine + WaitGroup 并发
- ✅ 预分配 results 切片，按 index 写，无锁
worker pool 模式
大量 IP（千级）时用 worker pool 控制并发数：
go
func batchLookup(client *ipapi.Client, ips []string, workers int) []*ipapi.IPInfo {
jobs := make(chan string, len(ips))
out := make(chan *ipapi.IPInfo, len(ips))
for w := 0; w < workers; w++ {
go func() {
for ip := range jobs {
if info, err := client.GetIPInfo(context.Background(), ip, "json"); err == nil {
out <- info
}
}
}()
}
for _, ip := range ips {
jobs <- ip
}
close(jobs)
var results []*ipapi.IPInfo
for i := 0; i < len(ips); i++ {
select {
case info := <-out:
results = append(results, info)
default:
}
}
return results
}🎨 一图抵千言
worker pool + RateLimiter + 复用 Client 三件套如何协作，看这张图就懂。
🎨 一图抵千言
换成时序视角，看单个 IP 从提交到结果汇总的全过程：调用者、worker pool、Client、RateLimiter 与 ipapi.co 之间的往返交互。
错误处理
批量场景对单条失败要容忍：
go
if errors.Is(err, ipapi.ErrRateLimited) {
time.Sleep(time.Minute) // 整体退避
}
if errors.Is(err, ipapi.ErrReservedIP) {
continue // 私有地址跳过
}配额规划
免费额度约 1000/天。批量查询前先估算：
| 数量 | 建议 |
|---|---|
| < 100 | 默认配置 |
| 100-1000 | 限流 + 申请 Key |
| > 1000 | 必须付费 Key |