cfnew-ipdb

github2026-08-19 更新2026-08-21 收录

代理IP资源

网络基础设施地理信息

数据链接：

https://github.com/byJoey/cfnew-ipdb 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Cloudflare 官方 IP 段的反代（ProxyIP）实测结果，整理成结构化数据，包含102257条IP，91个数据中心，38个国家/地区，带中文城市名、国家名、洲别和搜索别名。

This dataset contains measured test results of reverse proxy (ProxyIP) for Cloudflare's official IP ranges, organized into structured data. It includes 102,257 IP records, 91 data centers, and 38 countries/regions, with accompanying Chinese city names, country names, continent names and search aliases.

创建时间：

2026-08-19

原始信息汇总

数据集概述

cfnew-ipdb 是一个将 Cloudflare 官方 IP 段经反代（ProxyIP）实测结果整理成的结构化数据集，旨在为 CFnew 面板提供按地区选择 IP 的数据支持。

核心数据

IP 总数：102,257 条
数据中心（colo）数量：91 个
覆盖国家/地区：38 个
协议/端口：全部为 IPv4，443 端口
数据版本：2026-08-19

数据内容

每条记录包含 IP 地址、端口（443）、首次测试延迟（lat）、ProxyIP 复测延迟（v，未复测则为 null），以及数据中心的中文城市名、国家名、洲别和搜索别名（如“香港”“东京”“美西”）。索引文件 index.json 提供 colo 列表、国家列表、中文映射及搜索关键词。

文件结构

index.json：索引，含 colo 列表、国家列表、中文映射和搜索关键词
colo/<COLO>.json：单个数据中心的完整 IP 列表（含延迟）
colo/<COLO>.txt：单个数据中心的纯 ip:port 格式列表
country/<CC>.txt：按国家聚合的 ip:port 列表
all.txt：全量 ip:port 列表
gen_db.py：数据生成脚本

使用说明

可通过 curl 命令直接获取数据，例如：
- 香港全部 IP：curl -s https://raw.githubusercontent.com/byJoey/cfnew-ipdb/main/colo/HKG.txt
- 日本全国 IP：curl -s https://raw.githubusercontent.com/byJoey/cfnew-ipdb/main/country/JP.txt
延迟数据基于日本节点测量，仅代表该节点到目标 IP 的相对快慢，不反映本地延迟，跨洲数值偏高属正常现象，建议用于同一数据中心内部的排序参考。

数据特点

延迟列包含首轮测试值（lat）和复测值（v），列表已按 lat 升序排列。
数据来源于社区实测分享，非 Cloudflare 官方发布，IP 可用性随时可能变化，使用前建议自行复测。

更新与许可

可通过运行 python3 gen_db.py /path/to/output 重新生成数据，脚本读取 cf官方反代测试.csv（主表）和 cf官方proxyip测试.csv（复测子集）。
数据集采用 MIT 许可证，仅供技术研究和学习使用。

相关资源

CFnew 面板：https://github.com/byJoey/cfnew
TG 群：https://t.me/+ft-zI76oovgwNmRh
YouTube：https://youtube.com/@joeyblog
博客：https://joeyblog.net

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自对Cloudflare官方IP段的反代（ProxyIP）实测，通过社区众包方式汇聚了超过十万条IP记录，覆盖全球91个数据中心与38个国家/地区。构建流程依托于两个核心数据源：主表记录首轮延迟测试结果，复测表则用于交叉验证IP的可用性。生成脚本将二者整合，按照数据中心（colo）与国家（country）进行分层组织，输出结构化JSON与纯文本格式，同时附以中文城市名、国家名、洲别及多语言搜索别名，以提升数据的可操作性与地域可读性。

使用方法

使用上，数据集提供了简便的获取途径：用户可通过RAW URL直接拉取各数据中心或国家的纯IP:port列表，或查阅index.json获取全局索引。适用于CFnew面板中按地区选择ProxyIP，也支持开发者直接集成至自有工具。需注意延迟数据仅代表日本节点至各IP的相对快慢，跨洲比较时应谨慎。建议使用前结合本地实测进行二次验证，以确保IP的实时可用性。数据遵循MIT许可，可自由分发与商用，但需保留来源声明。

背景与挑战

背景概述

cfnew-ipdb数据集诞生于2026年，由研究者Joey及其团队在CFnew项目框架下创建，旨在系统化整理Cloudflare官方IP段的反向代理实测数据。该数据集覆盖全球91个数据中心、38个国家或地区，包含逾10万条IPv4地址，并附有延迟、城市映射及多语言搜索别名，为网络性能优化与CDN资源调度提供了精细化的数据支撑。其结构化设计（如索引文件与分区域文件）显著提升了数据检索效率，对边缘计算、网络测量及云服务选型等研究领域具有重要参考价值，成为社区内广泛使用的基准数据集之一。

当前挑战

该数据集面临多重挑战。领域层面，CDN IP的可用性与网络延迟动态变化，单一快照难以反映实时状态，且跨地域延迟测量（基于日本节点）无法代表全球用户视角，影响数据普适性。构建过程中，数据源于社区众测，非官方发布，完整性与准确性难以保证；复测覆盖不足（如仅部分IP有二次延迟），可能导致排序偏差。此外，IP文本解析、多语言别名映射及跨时区同步生成等工程细节，亦对数据质量与更新时效构成考验。

常用场景

经典使用场景

cfnew-ipdb数据集是面向Cloudflare边缘网络优化的结构化IP数据库，其经典使用场景在于为CDN加速、网络代理及边缘计算应用提供精确的节点选择依据。数据集覆盖91个数据中心、38个国家/地区，包含超十万条IP记录，且每条记录附带延迟数据（最小值、中位数），并支持按中文城市名、国家名、洲别及别名进行多维度检索。该数据库特别适用于动态选择低延迟Cloudflare节点的场景，例如跨境网络优化、全球内容分发加速，以及代理服务器的智能路由配置，帮助开发者或运维人员通过简单的API调用或文件拉取，快速获取目标地区的可用IP列表。

解决学术问题

该数据集解决了网络测量与优化领域中关于边缘节点性能评估和选择的关键问题。在学术研究中，Cloudflare庞大的全球IP池使得节点性能的量化比较成为挑战，而cfnew-ipdb通过聚合社区实测数据，提供了标准化的延迟指标和地域标签，使得研究者能够基于真实数据进行边缘节点延迟分布分析、区域网络性能差异比较，以及代理策略的优化验证。这一数据集的公开性和结构化特征，为网络测量、CDN选路算法及分布式系统调度等课题提供了可靠的数据基础，推动了更高效网络架构的实证研究。

实际应用

在实际应用中，cfnew-ipdb被广泛集成于网络工具和代理面板，例如CFnew面板，用于按地理位置（如香港、东京、美西）快速筛选最优IP。系统管理员和网络工程师可通过该数据库快速部署低延迟代理节点，提升跨国业务访问速度；普通用户则能借助集成该数据库的工具，自动选择最近或最快的Cloudflare节点，优化网络体验。此外，该数据集也被用于自动化脚本中，以定期更新IP列表，确保服务的高可用性，尤其适用于需要动态适应网络变化的场景，如跨境电商、海外游戏加速和实时在线协作平台。

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