SpringBoot+Redis 搜索栏热搜、不雅文字过滤功能

需求：

1. 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

2. 用户在搜索栏输入某字符，则将该字符记录下来 ，记录该字符被搜索的个数以及当前的时间戳 

3. 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。

4. 不雅文字过滤功能。

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 ：

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;
 

@Transactional
@Service("redisService")
public class RedisServiceImpl implements RedisService {
 
    //导入数据源
    @Resource(name = "redisSearchTemplate")
    private StringRedisTemplate redisSearchTemplate;
 
 
    /**
	 * 新增一条userid用户在搜索栏的历史记录
	 * @param searchkey  输入的关键词
	 * @param userid
	 */
    @Override
    public int insertSearchHistoryByUserId(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
	 * @param searchkey  输入的关键词
	 * @param userid
	 */
    @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
	 * @param userid
	 */
    @Override
    public List getSearchHistoryByUserId(String userid) {
        List stringList = null;
        String shistory = RedisKeyUtils.getSearchHistoryKey(userid);
        boolean b = redisSearchTemplate.hasKey(shistory);
        if(b){
            Cursor> cursor = redisSearchTemplate.opsForHash().scan(shistory, ScanOptions.NONE);
            while (cursor.hasNext()) {
                Map.Entry map = cursor.next();
                String key = map.getKey().toString();
                stringList.add(key);
            }
            return stringList;
        }
        return null;
    }
 

    /**
	 * 新增热词搜索记录，将用户输入的热词存储
	 * @param searchkey  输入的关键词
	 */
    @Override
    public int insertScoreByUserId(String searchkey) {
        Long now = System.currentTimeMillis();
        ZSetOperations zSetOperations = redisSearchTemplate.opsForZSet();
        ValueOperations valueOperations = redisSearchTemplate.opsForValue();
        List 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)
	 * @param searchkey  输入的关键词
	 */
    @Override
    public List getHotList(String searchkey) {
        String key = searchkey;
        Long now = System.currentTimeMillis();
        List result = new ArrayList<>();
        ZSetOperations zSetOperations = redisSearchTemplate.opsForZSet();
        ValueOperations valueOperations = redisSearchTemplate.opsForValue();
        Set 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
	 * @param searchkey  输入的关键词
	 */
    @Override
    public int incrementScore(String searchkey) {
        String key = searchkey;
        Long now = System.currentTimeMillis();
        ZSetOperations zSetOperations = redisSearchTemplate.opsForZSet();
        ValueOperations valueOperations = redisSearchTemplate.opsForValue();
        zSetOperations.incrementScore("title", key, 1);
        valueOperations.getAndSet(key, String.valueOf(now));
        return 1;
    }
 
 
}

不雅文字功能实现，代码如下：

 
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 wordSet = readSensitiveWordFile();
        // 将敏感词库加入到HashMap中
        return addSensitiveWordToHashMap(wordSet);
    }
 
    // 读取敏感词库 ,存入HashMap中
    private Set readSensitiveWordFile() throws IOException {
    Set wordSet = null;
        ClassPathResource classPathResource = new ClassPathResource("static/censorword.txt");
        InputStream inputStream = classPathResource.getInputStream();
        try {
            InputStreamReader read = new InputStreamReader(inputStream, ENCODING);
            wordSet = new HashSet(); 
            BufferedReader br = new BufferedReader(read);
            String txt = null;
            while ((txt = br.readLine()) != null) {
                wordSet.add(txt);
            }
            br.close();
            read.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return wordSet;
    }



    private Map addToHashMap(Set wordSet) {
    // 初始化敏感词容器
    Map wordMap = new HashMap(wordSet.size());
        for (String word : wordSet) {
            Map nowMap = wordMap;
            for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
                char keyChar = word.charAt(i);
                Object tempMap = nowMap.get(keyChar);
                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 newMap = new HashMap();
                    newMap.put("isEnd", "0");
                    nowMap.put(keyChar, newMap);
                    nowMap = newMap;
                }
                // 最后一个
                if (i == word.length() - 1) {
                    nowMap.put("isEnd", "1");
                }
            }
        }
        return wordMap;
    }
}

工具类代码 ：

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：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;
 
    
    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 getSensitiveWord(String txt, int matchType) {
        Set sensitiveWordList = new HashSet();
        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));
                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 set = getSensitiveWord(txt, matchType);
        Iterator 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：

     * 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;
    }
}

controller层直接调用方法判断：

    //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;
        }

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, "*");

SensitiveWordInit.java 里面用到的 censorword.text 文件，放到项目里面的 resources 目录下的 static 目录中，这个文件就是不雅文字大全，项目启动的时候会加载该文件。