SpringBoot+Redis 搞定搜索栏热搜不雅文字过滤功能
Posted Java知音_
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了SpringBoot+Redis 搞定搜索栏热搜不雅文字过滤功能相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
点击关注公众号，实用技术文章及时了解
来源：blog.csdn.net/qq_25838777/article/
details/109489767
使用java和redis实现一个简单的热搜功能，具备以下功能：
搜索栏展示当前登陆的个人用户的搜索历史记录，删除个人历史记录
用户在搜索栏输入某字符，则将该字符记录下来 以zset格式存储的redis中，记录该字符被搜索的个数以及当前的时间戳 （用了DFA算法，感兴趣的自己百度学习吧）
每当用户查询了已在redis存在了的字符时，则直接累加个数， 用来获取平台上最热查询的十条数据。（可以自己写接口或者直接在redis中添加一些预备好的关键词）
最后还要做不雅文字过滤功能。这个很重要不说了你懂的。
代码实现热搜与个人搜索记录功能，主要controller层下几个方法就行了 ：
向redis 添加热搜词汇(添加的时候使用下面不雅文字过滤的方法来过滤下这个词汇，合法再去存储
每次点击给相关词热度 +1
根据key搜索相关最热的前十名
插入个人搜索记录
查询个人搜索记录
首先配置好redis数据源等等基础
最后贴上核心的 服务层的代码 ：
package com.****.****.****.user;
import com.jianlet.service.user.RedisService;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author: mrwanghc
* @date: 2020/5/13
* @description:
*/
@Transactional
@Service("redisService")
public class RedisServiceImpl implements RedisService
//导入数据源
@Resource(name = "redisSearchTemplate")
private StringRedisTemplate redisSearchTemplate;
//新增一条该userid用户在搜索栏的历史记录
//searchkey 代表输入的关键词
@Override
public int addSearchHistoryByUserId(String userid, String searchkey)
String shistory = RedisKeyUtils.getSearchHistoryKey(userid);
boolean b = redisSearchTemplate.hasKey(shistory);
if (b)
Object hk = redisSearchTemplate.opsForHash().get(shistory, searchkey);
if (hk != null)
return 1;
else
redisSearchTemplate.opsForHash().put(shistory, searchkey, "1");
else
redisSearchTemplate.opsForHash().put(shistory, searchkey, "1");
return 1;
//删除个人历史数据
@Override
public Long delSearchHistoryByUserId(String userid, String searchkey)
String shistory = RedisKeyUtils.getSearchHistoryKey(userid);
return redisSearchTemplate.opsForHash().delete(shistory, searchkey);
//获取个人历史数据列表
@Override
public List<String> getSearchHistoryByUserId(String userid)
List<String> stringList = null;
String shistory = RedisKeyUtils.getSearchHistoryKey(userid);
boolean b = redisSearchTemplate.hasKey(shistory);
if(b)
Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisSearchTemplate.opsForHash().scan(shistory, ScanOptions.NONE);
while (cursor.hasNext())
Map.Entry<Object, Object> map = cursor.next();
String key = map.getKey().toString();
stringList.add(key);
return stringList;
return null;
//新增一条热词搜索记录，将用户输入的热词存储下来
@Override
public int incrementScoreByUserId(String searchkey)
Long now = System.currentTimeMillis();
ZSetOperations zSetOperations = redisSearchTemplate.opsForZSet();
ValueOperations<String, String> valueOperations = redisSearchTemplate.opsForValue();
List<String> title = new ArrayList<>();
title.add(searchkey);
for (int i = 0, lengh = title.size(); i < lengh; i++)
String tle = title.get(i);
try
if (zSetOperations.score("title", tle) <= 0)
zSetOperations.add("title", tle, 0);
valueOperations.set(tle, String.valueOf(now));
catch (Exception e)
zSetOperations.add("title", tle, 0);
valueOperations.set(tle, String.valueOf(now));
return 1;
//根据searchkey搜索其相关最热的前十名 (如果searchkey为null空，则返回redis存储的前十最热词条)
@Override
public List<String> getHotList(String searchkey)
String key = searchkey;
Long now = System.currentTimeMillis();
List<String> result = new ArrayList<>();
ZSetOperations zSetOperations = redisSearchTemplate.opsForZSet();
ValueOperations<String, String> valueOperations = redisSearchTemplate.opsForValue();
Set<String> value = zSetOperations.reverseRangeByScore("title", 0, Double.MAX_VALUE);
//key不为空的时候 推荐相关的最热前十名
if(StringUtils.isNotEmpty(searchkey))
for (String val : value)
if (StringUtils.containsIgnoreCase(val, key))
if (result.size() > 9) //只返回最热的前十名
break;
Long time = Long.valueOf(valueOperations.get(val));
if ((now - time) < 2592000000L) //返回最近一个月的数据
result.add(val);
else //时间超过一个月没搜索就把这个词热度归0
zSetOperations.add("title", val, 0);
else
for (String val : value)
if (result.size() > 9) //只返回最热的前十名
break;
Long time = Long.valueOf(valueOperations.get(val));
if ((now - time) < 2592000000L) //返回最近一个月的数据
result.add(val);
else //时间超过一个月没搜索就把这个词热度归0
zSetOperations.add("title", val, 0);
return result;
//每次点击给相关词searchkey热度 +1
@Override
public int incrementScore(String searchkey)
String key = searchkey;
Long now = System.currentTimeMillis();
ZSetOperations zSetOperations = redisSearchTemplate.opsForZSet();
ValueOperations<String, String> valueOperations = redisSearchTemplate.opsForValue();
zSetOperations.incrementScore("title", key, 1);
valueOperations.getAndSet(key, String.valueOf(now));
return 1;
核心的部分写完了，剩下的需要你自己将如上方法融入到你自己的代码中就行了。
代码实现过滤不雅文字功能
在springboot 里面写一个配置类加上@Configuration注解，在项目启动的时候加载一下，代码如下：
package com.***.***.interceptor;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import java.io.*;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
//屏蔽敏感词初始化
@Configuration
@SuppressWarnings( "rawtypes", "unchecked" )
public class SensitiveWordInit
// 字符编码
private String ENCODING = "UTF-8";
// 初始化敏感字库
public Map initKeyWord() throws IOException
// 读取敏感词库 ,存入Set中
Set<String> wordSet = readSensitiveWordFile();
// 将敏感词库加入到HashMap中//确定有穷自动机DFA
return addSensitiveWordToHashMap(wordSet);
// 读取敏感词库 ,存入HashMap中
private Set<String> readSensitiveWordFile() throws IOException
Set<String> wordSet = null;
ClassPathResource classPathResource = new ClassPathResource("static/censorword.txt");
InputStream inputStream = classPathResource.getInputStream();
//敏感词库
try
// 读取文件输入流
InputStreamReader read = new InputStreamReader(inputStream, ENCODING);
// 文件是否是文件 和 是否存在
wordSet = new HashSet<String>();
// StringBuffer sb = new StringBuffer();
// BufferedReader是包装类，先把字符读到缓存里，到缓存满了，再读入内存，提高了读的效率。
BufferedReader br = new BufferedReader(read);
String txt = null;
// 读取文件，将文件内容放入到set中
while ((txt = br.readLine()) != null)
wordSet.add(txt);
br.close();
// 关闭文件流
read.close();
catch (Exception e)
e.printStackTrace();
return wordSet;
// 将HashSet中的敏感词,存入HashMap中
private Map addSensitiveWordToHashMap(Set<String> wordSet)
// 初始化敏感词容器，减少扩容操作
Map wordMap = new HashMap(wordSet.size());
for (String word : wordSet)
Map nowMap = wordMap;
for (int i = 0; i < word.length(); i++)
// 转换成char型
char keyChar = word.charAt(i);
// 获取
Object tempMap = nowMap.get(keyChar);
// 如果存在该key，直接赋值
if (tempMap != null)
nowMap = (Map) tempMap;
// 不存在则，则构建一个map，同时将isEnd设置为0，因为他不是最后一个
else
// 设置标志位
Map<String, String> newMap = new HashMap<String, String>();
newMap.put("isEnd", "0");
// 添加到集合
nowMap.put(keyChar, newMap);
nowMap = newMap;
// 最后一个
if (i == word.length() - 1)
nowMap.put("isEnd", "1");
return wordMap;
然后这是工具类代码 ：
package com.***.***.interceptor;
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
//敏感词过滤器：利用DFA算法 进行敏感词过滤
public class SensitiveFilter
//敏感词过滤器：利用DFA算法 进行敏感词过滤
private Map sensitiveWordMap = null;
// 最小匹配规则
public static int minMatchType = 1;
// 最大匹配规则
public static int maxMatchType = 2;
// 单例
private static SensitiveFilter instance = null;
// 构造函数，初始化敏感词库
private SensitiveFilter() throws IOException
sensitiveWordMap = new SensitiveWordInit().initKeyWord();
// 获取单例
public static SensitiveFilter getInstance() throws IOException
if (null == instance)
instance = new SensitiveFilter();
return instance;
// 获取文字中的敏感词
public Set<String> getSensitiveWord(String txt, int matchType)
Set<String> sensitiveWordList = new HashSet<String>();
for (int i = 0; i < txt.length(); i++)
// 判断是否包含敏感字符
int length = CheckSensitiveWord(txt, i, matchType);
// 存在,加入list中
if (length > 0)
sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i + length));
// 减1的原因，是因为for会自增
i = i + length - 1;
return sensitiveWordList;
// 替换敏感字字符
public String replaceSensitiveWord(String txt, int matchType,
String replaceChar)
String resultTxt = txt;
// 获取所有的敏感词
Set<String> set = getSensitiveWord(txt, matchType);
Iterator<String> iterator = set.iterator();
String word = null;
String replaceString = null;
while (iterator.hasNext())
word = iterator.next();
replaceString = getReplaceChars(replaceChar, word.length());
resultTxt = resultTxt.replaceAll(word, replaceString);
return resultTxt;
/**
* 获取替换字符串
*
* @param replaceChar
* @param length
* @return
*/
private String getReplaceChars(String replaceChar, int length)
String resultReplace = replaceChar;
for (int i = 1; i < length; i++)
resultReplace += replaceChar;
return resultReplace;
/**
* 检查文字中是否包含敏感字符，检查规则如下：<br>
* 如果存在，则返回敏感词字符的长度，不存在返回0
* @param txt
* @param beginIndex
* @param matchType
* @return
*/
public int CheckSensitiveWord(String txt, int beginIndex, int matchType)
// 敏感词结束标识位：用于敏感词只有1位的情况
boolean flag = false;
// 匹配标识数默认为0
int matchFlag = 0;
Map nowMap = sensitiveWordMap;
for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++)
char word = txt.charAt(i);
// 获取指定key
nowMap = (Map) nowMap.get(word);
// 存在，则判断是否为最后一个
if (nowMap != null)
// 找到相应key，匹配标识+1
matchFlag++;
// 如果为最后一个匹配规则,结束循环，返回匹配标识数
if ("1".equals(nowMap.get("isEnd")))
// 结束标志位为true
flag = true;
// 最小规则，直接返回,最大规则还需继续查找
if (SensitiveFilter.minMatchType == matchType)
break;
// 不存在，直接返回
else
break;
if (SensitiveFilter.maxMatchType == matchType)
if(matchFlag < 2 || !flag) //长度必须大于等于1，为词
matchFlag = 0;
if (SensitiveFilter.minMatchType == matchType)
if(matchFlag < 2 && !flag) //长度必须大于等于1，为词
matchFlag = 0;
return matchFlag;
在你代码的controller层直接调用方法判断即可：
//非法敏感词汇判断
SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.getInstance();
int n = filter.CheckSensitiveWord(searchkey,0,1);
if(n > 0) //存在非法字符
logger.info("这个人输入了非法字符--> ,不知道他到底要查什么~ userid--> ",searchkey,userid);
return null;
也可将敏感文字替换*等字符 ：
SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.getInstance();
String text = "敏感文字";
String x = filter.replaceSensitiveWord(text, 1, "*");最后刚才的 SensitiveWordInit.java 里面用到了 censorword.text 文件，放到你项目里面的 resources 目录下的 static 目录中，这个文件就是不雅文字大全，也需要您与时俱进的更新，项目启动的时候会加载该文件。
可以自己百度下载这个东西，很多的，而且与时俱进~~，我就不贴链接了。
推荐
PS：因为公众号平台更改了推送规则，如果不想错过内容，记得读完点一下“在看”，加个“星标”，这样每次新文章推送才会第一时间出现在你的订阅列表里。点“在看”支持我们吧！
以上是关于SpringBoot+Redis 搞定搜索栏热搜不雅文字过滤功能的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章