Spring Boot 注册屏蔽敏感词

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本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。

最近有一个需求 就是在注册的时候要屏蔽掉敏感词 这个功能比较简单 但是 用的到地方比较多 所以 直接把源码copy 给你们 有需要的就拿去用

首先思路是建一个敏感词库的txt 用来匹配敏感词

然后再建一个初始化敏感词库的初始类



import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;


//屏蔽敏感词初始化


@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() {
// 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,将敏感词放入HashSet中,构建一个DFA算法模型:<br> 
      * 中 = { 
      *      isEnd = 0 
      *      国 = { 
      *           isEnd = 1 
      *           人 = {isEnd = 0 
      *                民 = {isEnd = 1} 
      *                } 
      *           男  = { 
      *                  isEnd = 0 
      *                   人 = { 
      *                        isEnd = 1 
      *                       } 
      *               } 
      *           } 
      *      } 
      *  五 = { 
      *      isEnd = 0 
      *      星 = { 
      *          isEnd = 0 
      *          红 = { 
      *              isEnd = 0 
      *              旗 = { 
      *                   isEnd = 1 
      *                  } 
      *              } 
      *          } 
      *      } 
      * @author 孙创    感谢作者
      * @date 2017年2月15日 下午3:20:20 
      * @param keyWordSet  敏感词库 
      */


    // 读取敏感词库 ,存入HashMap中
    private Set<String> readSensitiveWordFile() {


        Set<String> wordSet = null;
// app为项目地址
        /*
         * String app = System.getProperty("user.dir"); System.out.println(app);
         * URL resource = Thread.currentThread().getContextClassLoader()
         * .getResource("/"); String path = resource.getPath().substring(1);
         * System.out.println(path); File file = new File(path +
         * "censorwords.txt");
         */


//敏感词库
        File file = new File(
                    "F:\\controlleclass\\src\\main\\resources\\static\\censorwords.txt");
        try {
// 读取文件输入流
            InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(
                    file), ENCODING);


// 文件是否是文件 和 是否存在
            if (file.isFile() && file.exists()) {


                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();


                /*
                 * String str = sb.toString(); String[] ss = str.split(","); for
                 * (String s : ss) { wordSet.add(s); }
                 */
            }


// 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;
    }


}

然后再创建一个敏感词服务类 ,其中用单例是为了防止重复初始化浪费资源

import com.zhong.share.work.common.SensitiveWordInit;

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 SensitiveFilterService {




//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 SensitiveFilterService instance = null;


        // 构造函数,初始化敏感词库
        private SensitiveFilterService() {


            sensitiveWordMap = new SensitiveWordInit().initKeyWord();
        }


        // 获取单例
        public static SensitiveFilterService getInstance() {
            if (null == instance) {
                instance = new SensitiveFilterService();
            }
            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 (SensitiveFilterService.minMatchType == matchType) {
                            break;
                        }
                    }
                }


// 不存在,直接返回
                else {
                    break;
                }
            }


            if (SensitiveFilterService.maxMatchType == matchType){
                if(matchFlag < 2 || !flag){        //长度必须大于等于1,为词
                    matchFlag = 0;
                }
            }

            if (SensitiveFilterService.minMatchType == matchType){
                if(matchFlag < 2 && !flag){        //长度必须大于等于1,为词
                    matchFlag = 0;
                }
            }
            return matchFlag;
        }


    }

最后再在controll类里调用

    @ApiOperation(value = "用户注册")
    public String addUser(@RequestBody User user) {
        SensitiveFilterService filter = SensitiveFilterService.getInstance();
        String username= user.getUsername();
       //如果需要过滤则用“”替换
       //如果需要屏蔽,则用“*”替换
        String hou = filter.replaceSensitiveWord(username, 1, "*");

        if(username.equals(hou)){

            String Password = user.getPassword();
            BCryptPasswordEncoder encoder = new BCryptPasswordEncoder();
            encoder.encode(Password);
            user.setPassword(encoder.encode(Password));
            int b1 = userService.addUser(user);
            String b2 = String.valueOf(b1);

            if (b2 != null) {
                saveur();
                return "添加成功";
            } else {
                return "注册失败";
            }
        }
  else {
            return "用户名不能包含敏感词";
        }

    }

如果读者觉得太难 可以直接读取敏感词库的信息 然后用for循环一个一个判断( string.contains("敏感词");)是否包含有敏感词