Java と Redis を使用して単純なホット検索機能を実装する方法

次の機能があります。

1: 検索バーには、現在ログインしている個人ユーザーの検索履歴が表示され、個人履歴が削除されます。

2: ユーザーは特定の情報を入力します。検索バーに文字を入力すると、文字は Zset 形式で保存された Redis に記録され、文字の検索数と現在のタイムスタンプが記録されます (DFA アルゴリズムが使用されています。興味がある場合は、Baidu で学習できます) )

ユーザーが Redis に文字が存在する場合にクエリを実行するたびに、カウントが累積され、プラットフォーム上で最も人気のあるクエリ データの上位 10 位が取得されます。 API を自分で作成することも、Redis に事前にキーワードを追加することもできます。

4: 最後に、卑劣なテキストのフィルタリング機能を実行する必要があります。これはとても重要なことです。

コードは、ホット検索および個人検索レコード機能を実装しています。メイン コントローラー層でいくつかのメソッドのみが必要です:

1: ホット検索ワードを Redis に追加します (次の卑劣なテキスト フィルターを使用します)この単語をフィルタリングし、合法であれば保存するためのメソッドを追加するとき

#2: 各クリックで関連単語の人気度が 1 になります

3: 以下に基づいて上位 10 の関連単語を検索しますキー

4: 個人検索レコードの挿入

#5: 個人検索レコードのクエリ

#最初に Redis データ ソースとその他の基本を構成します

最後に、コア サービス レイヤー コード :

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;
    }
 
 
}

コア部分はすでに記述されており、残りの部分では上記のメソッドを独自のコードに統合する必要があります。

コードには、卑劣なテキストをフィルタリングする機能が実装されています。 Springboot で @Configuration アノテーションを使用して構成クラスを作成し、プロジェクトの開始時にロードします。コードは次のとおりです:

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;
    }
}

これがツール クラスのコードです:

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;
    }
}

これを直接呼び出しますコードのコントローラー層で次の方法で判断できます:

//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;
        }

機密テキストを * やその他の文字に置き換えることもできます:

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

最後に、センサーワード.テキスト ファイルが使用されました先ほど SensitiveWordInit.java に追加され、プロジェクトのリソースに配置されました。ディレクトリの下の静的ディレクトリにあるこのファイルは、下品なテキストのコレクションです。また、時代に合わせて更新する必要があります。このファイルは、プロジェクトが始まります。

以上がJava と Redis を使用して単純なホット検索機能を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。