怎么使用java和redis實現(xiàn)一個簡單的熱搜功能

這篇文章主要介紹“怎么使用java和redis實現(xiàn)一個簡單的熱搜功能”，在日常操作中，相信很多人在怎么使用java和redis實現(xiàn)一個簡單的熱搜功能問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么使用java和redis實現(xiàn)一個簡單的熱搜功能”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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) 

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(jìn)行敏感詞過濾
public class SensitiveFilter {
    //敏感詞過濾器：利用DFA算法  進(jìn)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(rèn)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(jìn)的更新，項目啟動的時候會加載該文件。

到此，關(guān)于“怎么使用java和redis實現(xiàn)一個簡單的熱搜功能”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>