过滤敏感词方式
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了过滤敏感词方式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、利用正则表达式
关键正则表达式
.*(关键词1|关键词2|关键词3).*
模拟业务代码
@WebServlet(name = "PatternControl", urlPatterns = {"/p"}) public class PatternControl extends HttpServlet { private static final Pattern pattern = initPattern(); private static Pattern initPattern() { List<String> stringList = null; try { stringList = Files.readAllLines(Paths.get("/Users/hans/Documents/word.txt")); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(".*("); stringBuilder.append(stringList.get(0)); for (int i = 1; i < stringList.size(); i++) { stringBuilder.append("|" + stringList.get(i)); } stringBuilder.append(").*"); Pattern pattern = Pattern.compile(stringBuilder.toString()); return pattern; } protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { if (pattern == null) { response.sendError(500, "pattern is null"); return; } if (request.getParameter("word") == null) { response.sendError(500, "word is null"); return; } boolean isMatcher = pattern.matcher(request.getParameter("word")).matches(); if (isMatcher) { response.sendError(209); } else { response.sendError(409); } } protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { doPost(request, response); } } |
时间空间占用情况
前提
关键词共有28448个,将其编译成上述的正则表达式
CPU | 2.2GHz Intel i7四核 |
---|---|
内存 |
16GB 1600 MHz DDR3 |
时间情况(多次实验平均结果)
阶段 | 耗时(ms) |
---|---|
初始化 |
读取敏感词:38 编译正则表达式:41 |
每次匹配 | 47 |
空间情况(多次实验平均结果)
阶段 | 消耗内存(MB) |
---|---|
初始化 编译正则表达式 | 11 |
每次匹配 | 极小 |
cpu和堆运行时情况图
结论
利用正则表达式过滤敏感词效果较好
二、利用字符串暴力匹配
核心思路
循环总共关键词个数次,判断时候在待匹配字符串中 是否包含 本次循环的关键词
模拟业务代码
@WebServlet(name = "PatternControl", urlPatterns = {"/p"}) public class PatternControl extends HttpServlet { private static final List<String> stringList = initStringList(); private static List<String> initStringList() { List<String> stringList = null; try { stringList = Files.readAllLines(Paths.get("/Users/hans/Documents/word.txt")); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return stringList; } private boolean matchKeyWord(String text) { for (String markWord : stringList) { if (text.contains(markWord)) { return true; } } return false; } protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { if (request.getParameter("word") == null) { response.sendError(500, "word is null"); return; } boolean isMatcher = matchKeyWord(request.getParameter("word")); if (isMatcher) { response.sendError(209); } else { response.sendError(409); } } protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { doPost(request, response); } } |
时间空间占用情况
时间情况(多次实验平均结果)
阶段 | 耗时(ms) |
---|---|
初始化 |
读取敏感词:38 |
每次匹配 | 10 |
空间情况(多次实验平均结果)
阶段 | 消耗内存(MB) |
---|---|
初始化 | 3 |
每次匹配 | 极小 |
结论
利用暴力匹配的效果更好
三、利用Tire树匹配
核心思路
将所有的敏感词构成一棵路径树,每个节点只有一个字符
模拟业务代码
public class TestAcWithoutFail { public void insert(String str, Node root) { Node p = root; for (char c : str.toCharArray()) { if (p.childrenNodes.get(c) == null) { p.childrenNodes.put(c, new Node()); } p = p.childrenNodes.get(c); } p.isEnd = true; } public boolean isContainSensitiveWord(String text, Node root) { for (int i = 0; i < text.length(); i++) { Node nowNode = root; for (int j = i; j < text.length(); j++) { char word = text.charAt(j); nowNode = nowNode.childrenNodes.get(word); if (nowNode != null) { if (nowNode.isEnd) { return true; } } else { break; } } } return false; } public String containSensitiveWord(String text, Node root) { for (int i = 0; i < text.length(); i++) { Node nowNode = root; for (int j = i; j < text.length(); j++) { char word = text.charAt(j); nowNode = nowNode.childrenNodes.get(word); if (nowNode != null) { if (nowNode.isEnd) { return text.substring(i, j + 1); } } else { break; } } } return ""; } public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { List<String> stringList = Files.readAllLines(Paths.get("/Users/hans/Documents/word.txt")); TestAcWithoutFail acNoFail = new TestAcWithoutFail(); Node root = new Node(); for (String text : stringList) { acNoFail.insert(text, root); } String string = "tiresdfsdffffffffffaaaaaaaaaa"; Thread.sleep(10 * 1000); for (int i = 0; i < 1; i++) { System.out.println(acNoFail.isContainSensitiveWord(string, root)); } } } class Node { Map<Character, Node> childrenNodes = new HashMap<>(); boolean isEnd; } |
时间空间占用情况
时间情况(多次实验平均结果)
阶段 | 耗时(ms) |
---|---|
初始化 |
读取敏感词:38 构建比较树:36 |
每次匹配 | 0.01量级(执行1000遍34ms、执行10000遍130ms) |
空间情况(多次实验平均结果)
阶段 | 消耗内存(MB) |
---|---|
初始化 |
读取字符串:3 构建比较树:24 |
每次匹配 | 极小 |
结论
在该业务中和暴力匹配效果哪个好值得商榷
四、服务部署方式
主站的做法(刘乐那边的做法一样)
- 单独部署一台服务器
- 将关键词放到一张表中
- 设置定时任务每天初始化一次
我的方案
- 将关键词放到一张表中
- 设置定时任务每天初始化一次(其实感觉每天更新都挺浪费的,写个接口,表中数据改了之后,调用一下就可以)
- 多台机器上每个机器都每天读取一次数据库,解决同步的问题(或者用Tair缓存这些数据,但我感觉是不是弄麻烦了)
以上是关于过滤敏感词方式的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章