Java Springbool敏感词过工具类滤
Java Springbool敏感词过工具类滤
1. 功能描述
利用前缀树这种数据结构,设计并开发出敏感词过滤工具。
2. 构建敏感词表
resource/sensitive-words.txt

3. 敏感词过滤器
util/SensitiveUtil.java
构建前缀树
定义过滤方法
package com.wlnl.lanaer.service.api.util;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.CharUtils;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Slf4j
public class SensitiveUtil {
private static final String FILE_NAME = "sensitive-words.txt";
// 默认替换符
private static final String REPLACEMENT = "***";
// 根节点
private static TrieNode rootNode = new TrieNode();
static {
try (
InputStream is = SensitiveUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream(FILE_NAME);
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
) {
String keyword;
while ((keyword = reader.readLine()) != null) {
// 添加到前缀树
addKeyword(keyword);
}
} catch (IOException e) {
log.error("加载敏感词文件失败: " + e.getMessage());
}
}
// 将一个敏感词添加到前缀树中
private static void addKeyword(String keyword) {
TrieNode tempNode = rootNode;
for (int i = 0; i < keyword.length(); i++) {
char c = keyword.charAt(i);
TrieNode subNode = tempNode.getSubNode(c);
if (subNode == null) {
// 初始化子节点
subNode = new TrieNode();
tempNode.addSubNode(c, subNode);
}
// 指向子节点,进入下一轮循环
tempNode = subNode;
// 设置结束标识
if (i == keyword.length() - 1) {
tempNode.setKeywordEnd(true);
}
}
}
/**
* 判断是否有关键字
* @param text
* @return
*/
public static boolean hasKeyword(String text) {
if (StringUtils.isBlank(text)) {
return false;
}
// 指针1
TrieNode tempNode = rootNode;
// 指针2
int begin = 0;
// 指针3
int position = 0;
while (position < text.length()) {
char c = text.charAt(position);
// 跳过符号
if (isSymbol(c)) {
// 若指针1处于根节点,将此符号计入结果,让指针2向下走一步
if (tempNode == rootNode) {
begin++;
}
// 无论符号在开头或中间,指针3都向下走一步
position++;
continue;
}
// 检查下级节点
tempNode = tempNode.getSubNode(c);
if (tempNode == null) {
// 进入下一个位置
position = ++begin;
// 重新指向根节点
tempNode = rootNode;
} else if (tempNode.isKeywordEnd()) {
// 发现敏感词
return true;
} else {
// 检查下一个字符
position++;
}
}
return false;
}
/**
* 过滤敏感词
*
* @param text 待过滤的文本
* @return 过滤后的文本
*/
public static String filter(String text) {
return filter(text, REPLACEMENT);
}
/**
* 过滤敏感词
*
* @param text 待过滤的文本
* @param substitute 敏感词替换字符串
* @return 过滤后的文本
*/
public static String filter(String text, String substitute) {
if (StringUtils.isBlank(text)) {
return null;
}
if (null == substitute) {
substitute = REPLACEMENT;
}
// 指针1
TrieNode tempNode = rootNode;
// 指针2
int begin = 0;
// 指针3
int position = 0;
// 结果
StringBuilder sb = new StringBuilder();
while (position < text.length()) {
char c = text.charAt(position);
// 跳过符号
if (isSymbol(c)) {
// 若指针1处于根节点,将此符号计入结果,让指针2向下走一步
if (tempNode == rootNode) {
sb.append(c);
begin++;
}
// 无论符号在开头或中间,指针3都向下走一步
position++;
continue;
}
// 检查下级节点
tempNode = tempNode.getSubNode(c);
if (tempNode == null) {
// 以begin开头的字符串不是敏感词
sb.append(text.charAt(begin));
// 进入下一个位置
position = ++begin;
// 重新指向根节点
tempNode = rootNode;
} else if (tempNode.isKeywordEnd()) {
// 发现敏感词,将begin~position字符串替换掉
sb.append(substitute);
// 进入下一个位置
begin = ++position;
// 重新指向根节点
tempNode = rootNode;
} else {
// 检查下一个字符
position++;
}
}
// 将最后一批字符计入结果
sb.append(text.substring(begin));
return sb.toString();
}
// 判断是否为符号
private static boolean isSymbol(Character c) {
// 0x2E80~0x9FFF 是东亚文字范围
return !CharUtils.isAsciiAlphanumeric(c) && (c < 0x2E80 || c > 0x9FFF);
}
// 前缀树
private static class TrieNode {
// 关键词结束标识
private boolean isKeywordEnd = false;
// 子节点(key是下级字符,value是下级节点)
private Map<Character, TrieNode> subNodes = new HashMap<>();
public boolean isKeywordEnd() {
return isKeywordEnd;
}
public void setKeywordEnd(boolean keywordEnd) {
isKeywordEnd = keywordEnd;
}
// 添加子节点
public void addSubNode(Character c, TrieNode node) {
subNodes.put(c, node);
}
// 获取子节点
public TrieNode getSubNode(Character c) {
return subNodes.get(c);
}
}
}
4. 测试过滤敏感词功能
package com.wlnl.lanaer.service.api.mq;
import com.wlnl.lanaer.service.api.KxkdApiServiceApplication;
import com.wlnl.lanaer.service.api.util.BlogKeywordUtil;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
import org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.AutoConfigureMockMvc;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.ActiveProfiles;
import org.springframework.test.context.junit.jupiter.SpringExtension;
@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT, classes = {KxkdApiServiceApplication.class})
@AutoConfigureMockMvc
@ExtendWith(SpringExtension.class)
@ActiveProfiles(profiles = "dev")
public class TestSensitiveWords {
public static void main(String[] args) {
String text = "这里可以赌博,可以嫖娼,可以吸毒,哈哈哈!";
String text1 = "这里可以-赌-博-,可以,嫖,娼,,可以=吸=毒=,哈哈哈!";
String text2 = "正规正规";
boolean bool = BlogKeywordUtil.hasKeyword(text);
System.out.println("是否有关键词:" + bool);
System.out.println("过滤后的文本:" + BlogKeywordUtil.filter(text));
System.out.println("是否有关键词:" + BlogKeywordUtil.hasKeyword(text1));
System.out.println("过滤后的文本:" + BlogKeywordUtil.filter(text1));
System.out.println("是否有关键词:" + BlogKeywordUtil.hasKeyword(text2));
System.out.println("过滤后的文本:" + BlogKeywordUtil.filter(text2));
}
}
执行结果

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