springboot结合redis实现搜索栏热搜功能及文字过滤

使用java和redis实现一个简单的热搜功能，具备以下功能：

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 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）

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。 （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）

4：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 ：

1：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

2：每次点击给相关词热度 +1

3： 根据key搜索相关最热的前十名

4：插入个人搜索记录

5：查询个人搜索记录

首先配置好redis数据源等等基础 （不熟悉的看我另一篇博客，redis多数据元配置）

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。我就不贴链接了，贴了能会被禁用和无法访问该链接

到此这篇关于springboot结合redis实现搜索栏热搜功能及文字过滤的文章就介绍到这了,更多相关springboot redis搜索栏热搜内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！