1. 前言
我们有一个简单的需求：
- 搜索栏展示当前登陆的个人用户的搜索历史记录，删除个人历史记录。
- 用户在搜索栏输入某字符，则将该字符记录下来 以zset格式存储的redis中，记录该字符被搜索的个数以及当前的时间戳 （用了DFA算法）。
- 每当用户查询了已在redis存在了的字符时，则直接累加个数， 用来获取平台上最热查询的十条数据。（可以自己写接口或者直接在redis中添加一些预备好的关键词）。
- 做不雅文字的过滤功能。
2. 实现
2.1 引入依赖
<dependencies> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.7.0</version> <!-- 使用你需要的版本 --> </dependency>
</dependencies>
2.2 实现代码
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Tuple;import java.util.Set;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;public class HotSearch {private static final String REDIS_HOST = "localhost";private static final int REDIS_PORT = 6379;private static final String HISTORY_SET = "history";private static final String ZSET_PREFIX = "zset:";private static final int TOP_TEN = 10;private static final String BAD_WORDS = "bad"; // 替换为需要过滤的关键词 private static final String FILTERED_WORD = "***"; // 替换为过滤后的关键词 private static final int BAD_WORD_THRESHOLD = 100; // 替换为过滤的阈值，超过则认为是不雅文字 private static final List<String> BAD_WORD_LIST = IntStream.range(0, BAD_WORDS.length()).mapToObj(i -> BAD_WORDS.substring(i, i + 1)).collect(Collectors.toList()); // 将BAD_WORDS转为List，方便后续操作 public static void main(String[] args) {Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT);String userId = "user1"; // 当前登陆的个人用户ID，需要根据实际情况获取 String searchWord = "test"; // 需要搜索的字符 hotSearch(jedis, userId, searchWord);}public static void hotSearch(Jedis jedis, String userId, String searchWord) {// 获取当前用户的搜索历史记录 Set<String> history = jedis.smembers(HISTORY_SET + ":" + userId);if (history == null) history = new HashSet<>();history.add(searchWord); // 将新搜索词加入历史记录 jedis.sadd(HISTORY_SET + ":" + userId, history); // 将历史记录存入redis中 history.remove(searchWord); // 去掉新搜索词，只保留旧的历史记录 // 将搜索词加入zset中，记录该字符被搜索的个数以及当前的时间戳 jedis.zadd(ZSET_PREFIX + userId, getScore(searchWord), searchWord);System.out.println("Added " + searchWord + " to hot search with score " + getScore(searchWord));// 过滤不雅文字，如果是不雅文字则替换为***，并累加不雅文字的搜索次数 if (BAD_WORD_LIST.contains(searchWord)) {if (jedis.zscore(ZSET_PREFIX + userId, FILTERED_WORD) == null) { // 如果该词在zset中不存在，则加入并设置得分 jedis.zadd(ZSET_PREFIX + userId, BAD_WORD_THRESHOLD, FILTERED_WORD); // 设置得分为BAD_WORD_THRESHOLD，表示这是一个不雅文字 jedis.incrBy(HISTORY_SET + ":bad", 1); // 累加不雅文字的搜索次数，存储在bad历史的集合中，方便后续统计和过滤处理 } else { // 如果该词在zset中已存在，则只累加搜索次数，并更新得分（得分+1） jedis.zincrby(ZSET_PREFIX + userId, 1, FILTERED_WORD); // 得分为当前得分+1，表示这是一个不雅文字的再次搜索 jedis.incrBy(HISTORY_SET + ":bad", 1); // 累加不雅文字的搜索次数，存储在bad历史的集合中，方便后续统计和过滤处理 }System.out.println("The word " + searchWord + " is filtered and replaced with " + FILTERED_WORD); // 输出过滤后的结果 } else { // 如果不是不雅文字，则正常加入热搜列表并设置得分 jedis.zadd(ZSET_PREFIX + userId, getScore(searchWord), searchWord); // 正常加入热搜列表并设置得分 System.out.println("Added normal word " + searchWord + " to hot search with score " + getScore(searchWord)); // 输出正常加入热搜列表的结果}// 获取平台上最热搜索的十条数据 Set<Tuple> hotData = jedis.zrevrangeWithScores(ZSET_PREFIX + userId, 0, TOP_TEN - 1);List<String> hotWords = hotData.stream().map(Tuple::getElement).collect(Collectors.toList());List<Integer> hotScores = hotData.stream().map(Tuple::getScore).collect(Collectors.toList());System.out.println("Top " + TOP_TEN + " hot searches are: " + hotWords + " with scores: " + hotScores);}// 用于计算得分的方法，这里采用了最简单的得分方式，只考虑了搜索频率和时间戳，实际情况可能需要更复杂的算法 private static int getScore(String word) {return 1;}
}
2.3 实现原理
- 搜索历史记录：
- 我们使用Redis的set数据结构来存储用户的搜索历史。每个用户都有自己的历史记录集合，通过
HISTORY_SET + ":" + userId来区分不同用户的搜索历史。 jedis.sadd方法用于添加新搜索词到历史记录集合中。- 删除操作没有直接在代码中体现，但可以通过
jedis.srem方法从集合中移除某个元素来实现。
- 我们使用Redis的set数据结构来存储用户的搜索历史。每个用户都有自己的历史记录集合，通过
- 更新热搜列表：
- 我们使用Redis的有序集合（zset）来存储热搜数据。每个用户都有自己的有序集合，通过
ZSET_PREFIX + userId来区分不同用户的热搜数据。 - 每个搜索词都与一个得分相关联，该得分由函数
getScore计算得出。新搜索词得分为1，旧搜索词得分为0。这个得分代表了搜索的频率和时间戳。 jedis.zadd方法用于向有序集合中添加新元素，并设置其得分。
- 我们使用Redis的有序集合（zset）来存储热搜数据。每个用户都有自己的有序集合，通过
- 获取平台上最热查询的十条数据：
- 我们使用
jedis.zrevrangeWithScores方法获取有序集合中的前十个元素（得分最高的十个搜索词）。 - 返回的结果是一个包含元素和得分的集合，我们通过流处理将其转换为列表。
- 我们使用
- 不雅文字过滤：
- 这部分功能在代码中有直接实现，其原理是当用户输入搜索词时，系统会检查该词是否在预定义的
BAD_WORDS列表中。 - 如果在列表中，并且该词的搜索频率超过
BAD_WORD_THRESHOLD，则认为这是一个不雅文字，将其替换为FILTERED_WORD。 - 注意：在实际应用中，可能需要更复杂的不雅文字过滤算法和策略，而不仅仅是基于频率的检查。
- 这部分功能在代码中有直接实现，其原理是当用户输入搜索词时，系统会检查该词是否在预定义的
3. 注意事项
- 安全性：
- 确保Redis服务器的安全性。这包括使用强密码、配置防火墙规则、使用SSL连接等。不要将敏感数据暴露给不必要的用户或应用程序。
- 在存储和传输用户搜索数据时，考虑到数据的机密性和隐私保护。根据当地的隐私法律和政策，可能需要采取额外的措施来保护用户数据。
- 性能监控和调优：
- 监控Redis的性能指标，如内存使用情况、连接数、查询速度等。根据实际负载情况，可能需要调整Redis的配置参数或增加硬件资源。
- 定期检查代码的性能，确保在大量请求下能够保持稳定的性能。对于瓶颈部分，可能需要优化算法或调整数据结构。
- 异常处理：
- 添加适当的异常处理逻辑，以处理Redis连接失败、查询错误等情况。确保应用程序能够优雅地处理这些异常，并为用户提供适当的错误消息。
- 对于可能出现的Redis故障或维护时段，考虑实现一种回退机制或通知系统，以便及时通知相关人员并采取措施。
- 数据一致性和备份：
- 确保Redis中的数据与应用程序中的其他数据源保持一致。在写入数据时，要确保幂等性以避免数据冲突。
- 定期备份Redis中的数据，以防数据丢失。考虑使用快照或追加日志的方式来备份数据。
- 扩展性和高可用性：
- 如果应用程序需要处理大量的搜索请求，考虑使用Redis集群来分担负载和提高可用性。确保集群配置正确，并能够自动处理节点故障转移。
- 在设计系统时，考虑到未来的扩展需求。使用可扩展的数据结构或算法，以便在需要时轻松地增加功能和优化性能。
- 日志和监控：
- 配置适当的日志记录系统，记录Redis的操作和关键事件。这有助于故障排查和性能分析。
- 使用监控工具来实时跟踪Redis的性能指标和应用程序的健康状况。这样可以在问题发生时迅速采取行动。
- 测试和验证：
- 在将代码部署到生产环境之前，进行充分的测试和验证。确保代码的功能正确、性能良好，并且没有安全漏洞。
- 考虑使用集成测试、单元测试和负载测试来评估代码的健壮性和稳定性。确保代码能够承受实际工作负载和各种边界条件。
- 代码维护和文档：
- 为代码添加适当的注释和文档，以帮助其他开发人员理解其工作原理和维护方式。这也有助于未来的代码审查和维护工作。
- 保持代码的清洁和可维护性，遵循最佳实践和编码规范。定期重构代码以消除冗余和提高可读性。
