🌷🍁 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨🍁 🦄 博客首页——猫头虎的博客🎐 🐳《面试题大全专栏》 文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学!欢迎大家来踩踩~🌺 🌊 《IDEA开发秘籍专栏》学会IDEA常用操作,工作效率翻倍~💐 🌊 《100天精通Golang(基础入门篇)》学会Golang语言,畅玩云原生,走遍大小厂~💐
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅,敬请批评指正!🍁
使用java和redis实现一个简单的热搜功能,具备以下功能:
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 :
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;
@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。
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~~
在一个基于Spring Boot和Redis的应用程序中,您可以实现搜索栏热搜和不雅文字过滤功能。下面是实现这些功能的一般步骤:
@RestController
public class SearchController {
@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
@GetMapping("/search")
public List<String> search(@RequestParam String query) {
// 检查不雅词汇
if (containsInappropriateWords(query)) {
// 处理不雅词汇,如替换为星号
query = sanitizeInappropriateWords(query);
}
// 更新热搜排名
redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("hotSearchKeywords", query, 1);
// 获取热搜列表
Set<String> hotSearchKeywords = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("hotSearchKeywords", 0, 9);
return new ArrayList<>(hotSearchKeywords);
}
private boolean containsInappropriateWords(String text) {
// 实现检查不雅词汇的逻辑,返回true或false
}
private String sanitizeInappropriateWords(String text) {
// 实现替换不雅词汇的逻辑
}
}
请注意,以上代码只是一个简化示例,您需要根据实际需求进行适当的修改和扩展。同时,要确保您的不雅词汇过滤逻辑和排名更新逻辑足够高效和准确。
如果这篇文章对您有所帮助,或者有所启发的话,求一键三连:点赞、转发、在看,您的支持是我坚持写作最大的动力。