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springboot結(jié)合redis實現(xiàn)搜索欄熱搜功能及文字過濾

 更新時間：2022年02月16日 10:14:17   作者：香寶的私房小廚  
本文主要介紹了springboot結(jié)合redis實現(xiàn)搜索欄熱搜功能及文字過濾，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

使用java和redis實現(xiàn)一個簡單的熱搜功能，具備以下功能：

1：搜索欄展示當(dāng)前登陸的個人用戶的搜索歷史記錄，刪除個人歷史記錄

2：用戶在搜索欄輸入某字符，則將該字符記錄下來 以zset格式存儲的redis中，記錄該字符被搜索的個數(shù)以及當(dāng)前的時間戳 （用了DFA算法，感興趣的自己百度學(xué)習(xí)吧）

3：每當(dāng)用戶查詢了已在redis存在了的字符時，則直接累加個數(shù)， 用來獲取平臺上最熱查詢的十條數(shù)據(jù)。 （可以自己寫接口或者直接在redis中添加一些預(yù)備好的關(guān)鍵詞）

4：最后還要做不雅文字過濾功能。這個很重要不說了你懂的。

代碼實現(xiàn)熱搜與個人搜索記錄功能，主要controller層下幾個方法就行了 ：

1：向redis 添加熱搜詞匯(添加的時候使用下面不雅文字過濾的方法來過濾下這個詞匯，合法再去存儲

2：每次點擊給相關(guān)詞熱度 +1

3： 根據(jù)key搜索相關(guān)最熱的前十名

4：插入個人搜索記錄

5：查詢個人搜索記錄

首先配置好redis數(shù)據(jù)源等等基礎(chǔ) （不熟悉的看我另一篇博客，redis多數(shù)據(jù)元配置）

最后貼上核心的 服務(wù)層的代碼 ：

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 {
?
? ? //導(dǎo)入數(shù)據(jù)源
? ? @Resource(name = "redisSearchTemplate")
? ? private StringRedisTemplate redisSearchTemplate;
?
?
? ? //新增一條該userid用戶在搜索欄的歷史記錄
? ? //searchkey 代表輸入的關(guān)鍵詞
? ? @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;
? ? }
?
? ? //刪除個人歷史數(shù)據(jù)
? ? @Override
? ? public Long delSearchHistoryByUserId(String userid, String searchkey) {
? ? ? ? String shistory = RedisKeyUtils.getSearchHistoryKey(userid);
? ? ? ? return redisSearchTemplate.opsForHash().delete(shistory, searchkey);
? ? }
?
? ? //獲取個人歷史數(shù)據(jù)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;
? ? }
?
? ? //新增一條熱詞搜索記錄，將用戶輸入的熱詞存儲下來
? ? @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;
? ? }
? ??
? ? //根據(jù)searchkey搜索其相關(guān)最熱的前十名 (如果searchkey為null空，則返回redis存儲的前十最熱詞條)
? ? @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不為空的時候 推薦相關(guān)的最熱前十名
? ? ? ? if(StringUtils.isNotEmpty(searchkey)){
? ? ? ? ? ? for (String val : value) {
? ? ? ? ? ? ? ? if (StringUtils.containsIgnoreCase(val, key)) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (result.size() > 9) {//只返回最熱的前十名
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Long time = Long.valueOf(valueOperations.get(val));
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if ((now - time) < 2592000000L) {//返回最近一個月的數(shù)據(jù)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? result.add(val);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? } else {//時間超過一個月沒搜索就把這個詞熱度歸0
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? zSetOperations.add("title", val, 0);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }else{
? ? ? ? ? ? for (String val : value) {
? ? ? ? ? ? ? ? if (result.size() > 9) {//只返回最熱的前十名
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? Long time = Long.valueOf(valueOperations.get(val));
? ? ? ? ? ? ? ? if ((now - time) < 2592000000L) {//返回最近一個月的數(shù)據(jù)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? result.add(val);
? ? ? ? ? ? ? ? } else {//時間超過一個月沒搜索就把這個詞熱度歸0
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? zSetOperations.add("title", val, 0);
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? return result;
? ? }
?
? ? //每次點擊給相關(guān)詞searchkey熱度 +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;
? ? }
?
?
}

核心的部分寫完了，剩下的需要你自己將如上方法融入到你自己的代碼中就行了。

 代碼實現(xiàn)過濾不雅文字功能，在springboot 里面寫一個配置類加上@Configuration注解，在項目啟動的時候加載一下，代碼如下： 

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;
?
?
//屏蔽敏感詞初始化
@Configuration
@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
public class SensitiveWordInit {
? ? // 字符編碼
? ? private String ENCODING = "UTF-8";
? ? // 初始化敏感字庫
? ? public Map initKeyWord() throws IOException {
? ? ? ? // 讀取敏感詞庫 ,存入Set中
? ? ? ? Set<String> wordSet = readSensitiveWordFile();
? ? ? ? // 將敏感詞庫加入到HashMap中//確定有窮自動機DFA
? ? ? ? return addSensitiveWordToHashMap(wordSet);
? ? }
?
? ? // 讀取敏感詞庫 ,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();
? ? ? ? //敏感詞庫
? ? ? ? try {
? ? ? ? // 讀取文件輸入流
? ? ? ? ? ? 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是包裝類，先把字符讀到緩存里，到緩存滿了，再讀入內(nèi)存，提高了讀的效率。
? ? ? ? ? ? BufferedReader br = new BufferedReader(read);
? ? ? ? ? ? String txt = null;
? ? ? ? ? ? // 讀取文件，將文件內(nèi)容放入到set中
? ? ? ? ? ? while ((txt = br.readLine()) != null) {
? ? ? ? ? ? ? ? wordSet.add(txt);
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? br.close();
? ? ? ? ? ? // 關(guān)閉文件流
? ? ? ? ? ? read.close();
? ? ? ? } catch (Exception e) {
? ? ? ? ? ? e.printStackTrace();
? ? ? ? }
? ? ? ? return wordSet;
? ? }
? ? // 將HashSet中的敏感詞,存入HashMap中
? ? private Map addSensitiveWordToHashMap(Set<String> wordSet) {
? ? // 初始化敏感詞容器，減少擴容操作
? ? Map wordMap = new HashMap(wordSet.size());
? ? ? ? for (String word : wordSet) {
? ? ? ? ? ? Map nowMap = wordMap;
? ? ? ? ? ? for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
? ? ? ? ? ? ? ? // 轉(zhuǎn)換成char型
? ? ? ? ? ? ? ? char keyChar = word.charAt(i);
? ? ? ? ? ? ? ? // 獲取
? ? ? ? ? ? ? ? Object tempMap = nowMap.get(keyChar);
? ? ? ? ? ? ? ? // 如果存在該key，直接賦值
? ? ? ? ? ? ? ? if (tempMap != null) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? nowMap = (Map) tempMap;
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? // 不存在則，則構(gòu)建一個map，同時將isEnd設(shè)置為0，因為他不是最后一個
? ? ? ? ? ? ? ? else {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 設(shè)置標(biāo)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;
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? // 最后一個
? ? ? ? ? ? ? ? if (i == word.length() - 1) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? nowMap.put("isEnd", "1");
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? return wordMap;
? ? }
}

然后這是工具類代碼 ： 

package com.***.***.interceptor;
?
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
?
//敏感詞過濾器：利用DFA算法 ?進行敏感詞過濾
public class SensitiveFilter {
? ? //敏感詞過濾器：利用DFA算法 ?進行敏感詞過濾
? ? private Map sensitiveWordMap = null;
?
? ? // 最小匹配規(guī)則
? ? public static int minMatchType = 1;
?
? ? // 最大匹配規(guī)則
? ? public static int maxMatchType = 2;
?
? ? // 單例
? ? private static SensitiveFilter instance = null;
?
? ? // 構(gòu)造函數(shù)，初始化敏感詞庫
? ? private SensitiveFilter() throws IOException {
? ? ? ? sensitiveWordMap = new SensitiveWordInit().initKeyWord();
? ? }
?
? ? // 獲取單例
? ? public static SensitiveFilter getInstance() throws IOException {
? ? ? ? if (null == instance) {
? ? ? ? ? ? instance = new SensitiveFilter();
? ? ? ? }
? ? ? ? return instance;
? ? }
?
? ? // 獲取文字中的敏感詞
? ? public Set<String> getSensitiveWord(String txt, int matchType) {
? ? ? ? Set<String> sensitiveWordList = new HashSet<String>();
? ? ? ? for (int i = 0; i < txt.length(); i++) {
? ? ? ? ? ? // 判斷是否包含敏感字符
? ? ? ? ? ? int length = CheckSensitiveWord(txt, i, matchType);
? ? ? ? ? ? // 存在,加入list中
? ? ? ? ? ? if (length > 0) {
? ? ? ? ? ? ? ? sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i + length));
? ? ? ? ? ? ? ? // 減1的原因，是因為for會自增
? ? ? ? ? ? ? ? i = i + length - 1;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? return sensitiveWordList;
? ? }
? ? // 替換敏感字字符
? ? public String replaceSensitiveWord(String txt, int matchType,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?String replaceChar) {
? ? ? ? String resultTxt = txt;
? ? ? ? // 獲取所有的敏感詞
? ? ? ? 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;
? ? }
?
? ? /**
? ? ?* 獲取替換字符串
? ? ?*
? ? ?* @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;
? ? }
?
? ? /**
? ? ?* 檢查文字中是否包含敏感字符，檢查規(guī)則如下：<br>
? ? ?* 如果存在，則返回敏感詞字符的長度，不存在返回0
? ? ?* @param txt
? ? ?* @param beginIndex
? ? ?* @param matchType
? ? ?* @return
? ? ?*/
? ? public int CheckSensitiveWord(String txt, int beginIndex, int matchType) {
? ? ? ? // 敏感詞結(jié)束標(biāo)識位：用于敏感詞只有1位的情況
? ? ? ? boolean flag = false;
? ? ? ? // 匹配標(biāo)識數(shù)默認為0
? ? ? ? int matchFlag = 0;
? ? ? ? Map nowMap = sensitiveWordMap;
? ? ? ? for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++) {
? ? ? ? ? ? char word = txt.charAt(i);
? ? ? ? ? ? // 獲取指定key
? ? ? ? ? ? nowMap = (Map) nowMap.get(word);
? ? ? ? ? ? // 存在，則判斷是否為最后一個
? ? ? ? ? ? if (nowMap != null) {
? ? ? ? ? ? ? ? // 找到相應(yīng)key，匹配標(biāo)識+1
? ? ? ? ? ? ? ? matchFlag++;
? ? ? ? ? ? ? ? // 如果為最后一個匹配規(guī)則,結(jié)束循環(huán)，返回匹配標(biāo)識數(shù)
? ? ? ? ? ? ? ? if ("1".equals(nowMap.get("isEnd"))) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 結(jié)束標(biāo)志位為true
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? flag = true;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 最小規(guī)則，直接返回,最大規(guī)則還需繼續(xù)查找
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (SensitiveFilter.minMatchType == matchType) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? // 不存在，直接返回
? ? ? ? ? ? else {
? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
?
? ? ? ? if (SensitiveFilter.maxMatchType == matchType){
? ? ? ? ? ? if(matchFlag < 2 || !flag){ ? ? ? ?//長度必須大于等于1，為詞
? ? ? ? ? ? ? ? matchFlag = 0;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? if (SensitiveFilter.minMatchType == matchType){
? ? ? ? ? ? if(matchFlag < 2 && !flag){ ? ? ? ?//長度必須大于等于1，為詞
? ? ? ? ? ? ? ? matchFlag = 0;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? return matchFlag;
? ? }
}

在你代碼的controller層直接調(diào)用方法判斷即可： 

//非法敏感詞匯判斷
? ? ? ? SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.getInstance();
? ? ? ? int n = filter.CheckSensitiveWord(searchkey,0,1);
? ? ? ? if(n > 0){ //存在非法字符
? ? ? ? ? ? logger.info("這個人輸入了非法字符--> {},不知道他到底要查什么~ userid--> {}",searchkey,userid);
? ? ? ? ? ? return null;
? ? ? ? }

也可將敏感文字替換*等字符 ：

? ? ?SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.getInstance();
? ? ?String text = "敏感文字";
? ? ?String x = filter.replaceSensitiveWord(text, 1, "*");

最后剛才的 SensitiveWordInit.java 里面用到了 censorword.text 文件，放到你項目里面的 resources 目錄下的 static 目錄中，這個文件就是不雅文字大全，也需要您與時俱進的更新，項目啟動的時候會加載該文件。

可以自己百度下載這個東西很多的。我就不貼鏈接了，貼了能會被禁用和無法訪問該鏈接

到此這篇關(guān)于springboot結(jié)合redis實現(xiàn)搜索欄熱搜功能及文字過濾的文章就介紹到這了,更多相關(guān)springboot redis搜索欄熱搜內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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