aho-corasick自动机匹配敏感词比暴力查找快一个数量级且耗时稳定，仅与文本长度相关；需归一化预处理、缓存trie、倒序标记替换，并注意utf-8偏移与语义歧义。
用 Aho-Corasick 自动机做敏感词匹配，比遍历快一个数量级
单次匹配 1000 个敏感词时，暴力 std::string::find 平均耗时 8–12ms；而构建一次 AC 自动机后，对任意长度文本的单次扫描只要 0.03–0.08ms。关键不是“快”，而是“稳定”——匹配耗时不随敏感词数量线性增长，只跟文本长度相关。
别手写状态转移表，用现成轻量实现更可靠：aho_corasick（C++17）或封装好的 ac_trie 库。核心步骤只有三步：
- 把所有敏感词插入 trie，调用
build()构建失败指针 - 用
search_all(text.c_str(), text.size())获取所有匹配起止位置 - 注意：返回的 offset 是字节偏移，若文本含 UTF-8 多字节字符，需先转为 UTF-32 或用
utf8::distance校准
脱敏不能简单 replace，要保留原始字节边界和上下文
直接 std::string::replace(pos, len, "***") 会破坏后续匹配位置（比如“北京”被替成“***”后，“北京市”就再也匹配不到了）。正确做法是预扫描、标记、后处理：
- 先用 AC 自动机跑一遍，收集所有
std::vector<:pair size_t>></:pair>（起始字节索引 + 长度） - 按起始位置倒序排序，避免替换后索引偏移干扰
- 逐个替换时，用
text.replace(start, len, std::string(len, '*'))—— 保持脱敏长度与原词一致，不压缩也不拉伸 - 若需支持“部分脱敏”（如“张*丰”），得额外维护原字符数组，用
text[start+1] = '*'手动改写
中文敏感词要过 Unicode 归一化，否则“張”和“张”永远不匹配
用户输入可能混用简体、繁体、半宽/全宽标点、甚至形近字（如“丰” vs “豐”）。AC 自动机本身不处理等价性，必须前置标准化：
- 用
icu::UnicodeString::normalize(UNORM_NFKC)或轻量库utf8proc的utf8proc_reencode做 NFKC 归一化 - 敏感词词库也必须用同一套规则预处理，否则归一化后无法命中
- 注意：归一化会改变字节长度（如全角“。”→半角“.”），所以脱敏操作必须在归一化后的字符串上进行，且最终输出需映射回原始字符串位置 —— 这需要保存归一化前后的 byte offset 映射表
生产环境必须加缓存和超时，否则正则 fallback 会拖垮服务
AC 自动机构建耗时约 O(Σ|word|)，10 万词需 150–300ms。线上不能每次请求都重建。常见错误是把 trie 对象存在局部变量里，导致每轮都重造：
- 用静态
std::shared_ptr<actrie></actrie>缓存已构建的 trie，敏感词更新时用读写锁保护 - 给匹配过程加硬超时：用
std::chrono::steady_clock记录起点，每匹配 1000 字节检查一次是否超 5ms，超时则中断并降级为std::regex_search（仅限短文本兜底） - 警惕内存泄漏：某些 AC 库的
add_word()接口内部 new 了节点但没提供 clear()，换库或手动管理生命周期
真正难的不是匹配速度，而是如何让脱敏结果既不可逆又不破坏语义结构——比如“苹果手机”里“苹果”是水果还是公司？这得靠词性标注+上下文窗口，AC 自动机只负责“找得到”，不负责“判得准”。
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