KMP、Trie树、AC自动机‌ ，三大算法实现 netty 敏感词优雅过滤

数察啜 · 2025-5-30 13:45:53

尼恩说在前面：

在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、shein 希音、shopee、百度、网易的面试资格，遇到很多很重要的面试题：
<blockquote><ul>IM 敏感词过滤, 方案有哪些？
10万QPS下如何保证过滤延迟 Trie树‌演进本质‌：</strong>Trie树通过空间换时间和结构化存储，解决了BF算法在处理多模式串、前缀匹配时的低效问题，是算法设计从“暴力遍历”到“智能索引”的典型演进。</p>Trie 树的实现敏感词过滤

Trie 树主要有两个操作
（1）将字符串集合构造成 Trie 树。这个过程分解开来的话，就是一个将字符串插入到 Trie 树的过程。
（2）然后是在 Trie 树中查询一个字符串。
trie树实现敏感词过滤参考代码：

@Test
public void test1(){
Set<String> sensitiveWords=new HashSet<>();
sensitiveWords.add("shit");
sensitiveWords.add("傻蛋");
sensitiveWords.add("笨蛋");
String text="你是傻蛋啊";
for(String sensitiveWord:sensitiveWords){
if(text.contains(sensitiveWord)){
System.out.println("输入的文本存在敏感词。——" + sensitiveWord);
break;
}
}
}

复制代码

在 Trie 树中，查找某个字符串的时间复杂度是多少？
如果要在一组字符串中，频繁地查询某些字符串，用 Trie 树会非常高效。
构建 Trie 树的过程，需要扫描所有的字符串，时间复杂度是 O(n)（n 表示所有字符串的长度和）。
但是一旦构建成功之后，后续的查询操作会非常高效。
构建好 Trie 树后，在其中查找字符串的时间复杂度是 O(k)，k 表示要查找的字符串的长度。
实现了Trie树的开源框架

可以看出， Trie 树的核心原理其实很简单，就是通过公共前缀来提高字符串匹配效率。
Apache Commons Collections这个库中就有 Trie 树实现：

主串：ABABABCABABABD
↓ 模式串从第3个字符继续匹配（`ABABD`的第3个字符`A`对齐主串`C`的位置）
模式串： ABABD

复制代码

双数组 Trie 树（Double-Array Trie，DAT）

Trie 树是一种利用空间换时间的数据结构，占用的内存会比较大。
也正是因为这个原因，实际工程项目中都是使用的改进版 Trie 树例如双数组 Trie 树（Double-Array Trie，DAT）。
DAT 的设计者是日本的 Aoe Jun-ichi，Mori Akira 和 Sato Takuya，他们在 1989 年发表了一篇论文《An Efficient Implementation of Trie Structures》，详细介绍了 DAT 的构造和应用，
原作者写的示例代码地址：https://github.com/komiya-atsushi/darts-java/blob/e2986a55e648296cc0a6244ae4a2e457cd89fb82/src/main/java/darts/DoubleArrayTrie.java。
相比较于 Trie 树，DAT 的内存占用极低，可以达到 Trie 树内存的 1%左右。
DAT 在中文分词、自然语言处理、信息检索等领域有广泛的应用，是一种非常优秀的数据结构。
Trie树的局限性‌

传统Trie树在处理敏感词匹配时存在以下核心缺陷：
（1）‌回溯成本高‌：当字符匹配失败时需退回到根节点重新匹配，导致对同一文本位置多次扫描，时间复杂度达 O(n×m)（n为文本长度，m为敏感词最大长度）
（2）‌多模式匹配低效‌：逐个敏感词独立判断，无法利用词汇间的关联性
（3）‌长尾性能劣化‌：敏感词库规模增大时，匹配耗时线性增长，难以应对工业级海量词库场景
AC自动机

什么是AC自动机？

简单理解AC自动机就是 Tire树 + KMP，

关于KMP算法，可以参考网上文章，其实就是trie树 + 失配指针（下图动画中的虚线）

下面是对AC自动机构建过程的详细介绍：

构建Trie树：首先构建一个Trie树，用于存储所有字符串。每个节点代表一个字符，从根节点到任意节点的路径代表一个字符串的前缀。
创建失配指针（Failure Pointers）：这些指针指向Trie树中的另一节点，当在某一节点上的字符匹配失败时，算法会通过失效指针跳转到另一节点继续匹配，而不是从头开始。
搜索：在给定文本中进行搜索时，AC自动机沿着Trie树移动，同时在匹配失败时 , 使用Failure Pointer 失效指针进行快速跳转。

AC自动机算法演示动画，下面动画清晰的演示了AC自动机算法原理

为什么用AC自动机

AC自动机（Aho-Corasick算法）是一种用于字符串搜索的算法，它能够高效地在一段文本中查找多个模式串/字符串。
这个算法由Alfred V. Aho和Margaret J. Corasick于1975年共同提出。
AC自动机优化了字典树匹配的过程：在字典树的暴力匹配过程中，每当匹配失败，就会从下一个位置重新开始匹配，这导致了重复的匹配操作。
为了提高效率，AC自动机算法借鉴KMP算法的思想，通过在每个节点添加一个失配链接点，使得在匹配失败后能直接跳转到相应的下一个节点进行判断，从而避免重复的判断过程。
AC自动机通过‌预处理Fail指针‌和‌多模式状态机跳转‌，在Trie树基础上实现性能质的飞跃，参考后面的动画GIF

在 Trie匹配过程中，一些模式串之间存在一部分重叠，也就意味着在匹配 sherhs 过程，
如果能匹配到点1，后续一定可以匹配到点2
如果在点1向下匹配失败时候，可以直接跳到点2，继续向下匹配
通过增加两点之间联系，减少回溯过程
关联的条件是1的后缀与2的前缀相同(类似 KMP 思想)

AC自动机的优势

AC自动机通过两项核心改进突破Trie树瓶颈：
（1）‌Fail指针机制‌

‌KMP思想的移植‌： 为每个节点预计算最长可复用后缀对应的状态（Fail指针），匹配失败时直接跳转而非回溯，消除重复扫描。
‌跳转逻辑示例‌：若敏感词集包含 she 和 he，当文本出现 she 时，匹配到 e 节点触发 he 的终止状态，无需重新从 h 开始。

（2）多模式并行匹配‌

单次文本扫描即可检测所有敏感词，时间复杂度降至 O(n)（与词库规模无关，n为文本长度）
通过构建Trie树时预置Fail指针（BFS遍历实现），确保匹配阶段无回溯

性能对比

‌维度‌‌Trie树‌‌AC自动机‌‌时间复杂度‌O(n*m)（n为文本长度，m为敏感词最大长度）O(n)（n为文本长度）‌空间利用率‌共享前缀节省空间增加Fail指针存储，但整体仍优于哈希表‌适用场景‌小规模词库、低并发场景万级词库、高并发实时过滤（如社交平台）‌扩展性‌无法处理模糊匹配结合Wildcard优化可支持通配符开源的AC自动机实现

基于双数组 Trie 结构的 Aho Corasick 算法的极速实现。
其速度是简单实现的 5 到 9 倍，或许是目前最快的实现
AhoCorasickDoubleArrayTrie：https://github.com/hankcs/AhoCorasickDoubleArrayTrie
用法：

主串：ABCDABE...
模式：ABCDABD（前6字符匹配，第7字符不匹配，E≠D）

复制代码

主串：ABCDABE...
模式： ABCDABD（直接从模式串的第3 个字符 `C` 开始对比）

复制代码

测试结果：
AhoCorasickDoubleArrayTrie 与 robert-bor 的 aho-corasick 进行了比较，ACDAT 代表 AhoCorasickDoubleArrayTrie，Naive 代表 aho-corasick，结果是：

/**
* 敏感词过滤器核心类，基于Trie树实现高效匹配
* 特点：支持中文敏感词检测，时间复杂度O(n)
*/
public class SensitiveWordFilter {
// Trie树根节点（空节点）
private final TrieNode root = new TrieNode();
// 敏感词替换字符串
private static final String REPLACEMENT = "***";
/**
* Trie树节点静态内部类
* 采用HashMap存储子节点实现动态扩展
*/
private static class TrieNode {
// 子节点映射表 <字符, 对应子节点>
Map<Character, TrieNode> children = new HashMap<>();
// 标记当前节点是否为某个敏感词的结尾
boolean isEnd;
}
/**
* 加载敏感词库构建Trie树
* @param keywords 敏感词集合
*/
public void loadKeywords(Set<String> keywords) {
for (String word : keywords) {
TrieNode node = root; // 从根节点开始构建
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
char c = word.charAt(i);
// 如果当前字符不存在于子节点，则新建分支
if (!node.children.containsKey(c)) {
node.children.put(c, new TrieNode());
}
// 移动到下一级节点
node = node.children.get(c);
}
// 标记敏感词结束位置
node.isEnd = true;
}
}
/**
* 执行敏感词过滤主方法
* @param text 待过滤文本
* @return 过滤后的安全文本
*/
public String filter(String text) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
int start = 0; // 文本扫描起始位置
while (start < text.length()) {
// 检测从start位置开始的敏感词
int matchLength = checkSensitiveWord(text, start);
if (matchLength > 0) {
// 存在敏感词则替换
result.append(REPLACEMENT);
start += matchLength; // 跳过已检测部分
} else {
// 无敏感词则保留原字符
result.append(text.charAt(start++));
}
}
return result.toString();
}
/**
* 检查指定位置开始的敏感词
* @param text 待检测文本
* @param startIndex 检测起始位置
* @return 匹配到的敏感词长度（未匹配返回0）
*/
private int checkSensitiveWord(String text, int startIndex) {
TrieNode tempNode = root;
int matchLength = 0;
for (int i = startIndex; i < text.length(); i++) {
char c = text.charAt(i);
// 当前字符不匹配时终止检测
if (!tempNode.children.containsKey(c)) {
break;
}
// 移动到下一级节点
tempNode = tempNode.children.get(c);
matchLength++;
// 遇到结束标记说明匹配成功
if (tempNode.isEnd) {
return matchLength;
}
}
return 0; // 未匹配到完整敏感词
}
// 测试用例
public static void main(String[] args) {
SensitiveWordFilter filter = new SensitiveWordFilter();
// 模拟敏感词库
Set<String> sensitiveWords = new HashSet<>();
sensitiveWords.add("暴力");
sensitiveWords.add("敏感词");
sensitiveWords.add("测试");
// 构建Trie树
filter.loadKeywords(sensitiveWords);
// 测试过滤效果
String testText = "这是一段包含暴力内容和敏感词的测试文本";
System.out.println(filter.filter(testText));
// 输出：这是一段包含‌***内容和***‌的***文本
}
}

复制代码

在英文测试中，AhoCorasickDoubleArrayTrie 的速度提高了 5 倍。
在中文测试中，AhoCorasickDoubleArrayTrie 的速度提高了 9 倍。
此测试在 i7 2.0GHz 处理器、-Xms512m -Xmx512m -Xmn256m 的环境下进行。
Netty 敏感词过滤的技术选型

在 Netty 框架中实现敏感词过滤时，需综合考虑 ‌性能、内存占用、开发复杂度‌ 等因素。
以下是各算法特性对比与选型建议：
1. ‌算法特性对比‌

算法/结构适用场景性能表现内存占用多模式匹配能力实现复杂度‌BF 算法‌小规模敏感词库、低频匹配O(mn)，极端场景下性能急剧下降低不支持极简单‌Trie 树‌中等规模词库、前缀匹配需求匹配时间 O(L)（L为字符串长）高（空间换时间）14支持中等‌双数组 Trie (DAT)‌海量敏感词库、内存敏感场景单模式匹配极快，但多模式需多次回溯‌极低弱支持较高（需处理状态转移）‌AC 自动机‌大规模词库、实时多模式匹配‌一次扫描完成全部匹配‌ O(n)（n为主串长）中等（需维护失败指针）强支持较高2. ‌选型决策‌

根据 Netty 高并发、低延迟的特性，推荐优先级如下：
‌首选方案：AC 自动机‌

‌优势‌
- 多模式匹配效率碾压其他方案，单次文本扫描即可检测所有敏感词。
支持动态词库更新（通过重建或增量维护 Trie 树）。
- 可结合内存优化（如压缩 Trie 结构）平衡性能与资源消耗。
‌适用场景‌
- 需实时过滤大量敏感词（如聊天系统、内容审核）。
敏感词数量超过 1 万且需要高频匹配的场景。

‌次选方案：双数组 Trie (DAT)‌

‌优势‌
- 内存占用极低，适合嵌入式或资源受限环境。
单模式匹配速度快（如仅需检测少量固定关键词）。
‌局限‌
- 多模式匹配需多次扫描文本，性能低于 AC 自动机。

‌不推荐方案‌

‌Trie 树‌：内存占用高，且多模式匹配效率低于 AC 自动机。
‌BF 算法‌：仅适用于测试验证，实际生产环境性能不达标。

3. ‌开源实现框架参考‌

‌Java AC 自动机库‌：org.ahocorasick（轻量级，支持 Trie 树构建与多模式匹配）。
‌双数组 Trie 实现‌：com.github.komoot.datrie（高效 DAT 实现，适用于静态词库）。

在 Netty 中实现敏感词过滤，‌AC 自动机是综合最优解‌，尤其在处理海量敏感词和高并发请求时表现卓越。若对内存有极端限制，可考虑双数组 Trie，但需接受多模式匹配性能损耗。
基于 AC 自动机算法的 Netty 敏感词风控处理器实现

下面是基于 AC 自动机算法的 Netty 敏感词风控处理器实现示例。
当检测到敏感词时，回复“您发送的消息，带有敏感内容”：

Trie<String, String> trie = new PatriciaTrie<>();
trie.put("Abigail", "student");
trie.put("Abi", "doctor");
trie.put("Annabel", "teacher");
trie.put("Christina", "student");
trie.put("Chris", "doctor");
Assertions.assertTrue(trie.containsKey("Abigail"));
assertEqual
s("{Abi=doctor, Abigail=student}", trie.prefixMap("Abi").toString());
assertEquals("{Chris=doctor, Christina=student}", trie.prefixMap("Chr").toString());

复制代码

同时，需要实现 AC 自动机算法的类：

<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
aho-corasick-double-array-trie</artifactId>
<version>1.2.3</version>
</dependency>

复制代码

在上面的示例代码中：

SensitiveWordHandler 类继承自 ChannelInboundHandlerAdapter，用于处理 Netty 通道中的入站消息。
在 SensitiveWordHandler 的构造函数中，传入敏感词列表，并构建 AC 自动机。
channelRead 方法在通道读取消息时被调用。它从消息对象中获取文本内容，然后使用 AC 自动机进行敏感词匹配。如果匹配到敏感词，则通过 ctx.writeAndFlush 方法向客户端回复提示信息“您发送的消息，带有敏感内容”，并终止后续的消息处理流程；如果未匹配到敏感词，则继续将消息传递给下一个处理器。

AcAutomaton 类实现了 AC 自动机算法：

使用 TrieNode 类表示 AC 自动机的节点，每个节点包含其子节点映射、对应的单词（当节点是某个敏感词的结尾时）以及失败指针。
build 方法用于构建 AC 自动机。首先构建 Trie 树，将所有敏感词插入到树中；然后构建失败指针，使用广度优先搜索的方式为每个节点设置失败指针，以便在匹配过程中能够快速跳转。
match 方法用于在文本中匹配敏感词。它从文本的每个字符开始，沿着 AC 自动机的节点进行匹配。如果在某个节点匹配到敏感词（即节点的 word 属性不为 null），则返回 true 表示存在敏感词。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体的需求对代码进行扩展和完善，例如处理编码问题、支持不同格式的消息、优化性能等。此外，在构建敏感词列表时，应确保敏感词的准确性和完整性，以提高敏感词过滤的效果。
AC 自动机算法‌ 优化

‌异步检测‌：将敏感词匹配任务提交至独立线程池，避免阻塞 I/O 线程
‌动态加载‌：通过 WatchService 监控词库文件变更实现热更新
‌分级响应‌：根据敏感词级别返回不同提示（如警告/直接封禁）
‌日志记录‌：记录触发敏感词的原始消息和用户信息用于审计
‌模糊匹配‌：集成正则表达式处理变体敏感词（如拼音、谐音）

1. 异步检测：将敏感词匹配任务提交至独立线程池

// Collect test data set
TreeMap<String, String> map = new TreeMap<String, String>();
String[] keyArray = new String[]
{
"hers",
"his",
"she",
"he"
};
for (String key : keyArray)
{
map.put(key, key);
}
// Build an AhoCorasickDoubleArrayTrie
AhoCorasickDoubleArrayTrie<String> acdat = new AhoCorasickDoubleArrayTrie<String>();
acdat.build(map);
// Test it
final String text = "uhers";
List> wordList = acdat.parseText(text);

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2. 动态加载：通过 WatchService 监控词库文件变更实现热更新

Parsing English document which contains 3409283 characters, with a dictionary of 127142 words.
Naive ACDAT
time 607 102
char/s 5616611.20 33424343.14
rate 1.00 5.95
===========================================================================
Parsing Chinese document which contains 1290573 characters, with a dictionary of 146047 words.
Naive ACDAT
time 319 35
char/s 2609156.74 23780600.00
rate 1.00 9.11
===========================================================================

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3. 分级响应：根据敏感词级别返回不同提示

import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.channel.ChannelInboundHandlerAdapter;
import io.netty.util.AttributeMap;
import java.util.List;
/**
* 敏感词过滤处理器，用于检测入站消息是否包含敏感词
*/
public class SensitiveWordHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
private AcAutomaton acAutomaton;
/**
* 构造函数，传入敏感词列表并构建AC自动机
*
* @param sensitiveWords 敏感词列表
*/
public SensitiveWordHandler(List<String> sensitiveWords) {
acAutomaton = new AcAutomaton();
acAutomaton.build(sensitiveWords); // 构建AC自动机
}
/**
* 处理入站消息
*
* @param ctx 通道处理上下文
* @param msg 入站消息
* @throws Exception 处理过程中可能出现的异常
*/
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
AttributeMap msgAttr = (AttributeMap) msg; // 将消息转换为AttributeMap类型
String content = msgAttr.get("content"); // 获取消息中的文本内容
if (acAutomaton.match(content)) { // 调用AC自动机的match方法检测是否包含敏感词
// 如果检测到敏感词，回复提示信息
ctx.writeAndFlush("您发送的消息，带有敏感内容");
return; // 结束当前方法执行，不再向下传递消息
}
ctx.fireChannelRead(msg); // 如果未检测到敏感词，继续将消息传递给下一个处理器
}
}

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4. 日志记录：记录触发敏感词的原始消息和用户信息

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Queue;
import java.util.LinkedList;
/**
* 基于AC自动机算法实现敏感词匹配
*/
public class AcAutomaton {
/**
* Trie树节点类
*/
private static class TrieNode {
Map<Character, TrieNode> children; // 子节点映射，键为字符，值为对应的子节点
String word; // 如果该节点是一个单词的结尾，则存储该单词
TrieNode fail; // 失败指针，用于快速跳转到可能的匹配位置
/**
* 构造函数，初始化节点
*/
public TrieNode() {
children = new HashMap<>();
word = null;
fail = null;
}
}
private TrieNode root; // AC自动机的根节点
/**
* 构造函数，初始化根节点
*/
public AcAutomaton() {
root = new TrieNode();
}
/**
* 构建AC自动机
*
* @param sensitiveWords 敏感词列表
*/
public void build(List<String> sensitiveWords) {
// 构建Trie树
for (String word : sensitiveWords) {
TrieNode node = root;
for (char c : word.toCharArray()) { // 遍历敏感词的每个字符
if (!node.children.containsKey(c)) { // 如果当前节点没有该字符对应的子节点
node.children.put(c, new TrieNode()); // 创建新的子节点
}
node = node.children.get(c); // 移动到子节点
}
node.word = word; // 标记该节点为单词结尾
}
// 构建失败指针
Queue<TrieNode> queue = new LinkedList<>(); // 用于广度优先遍历的队列
// 初始化队列，将根节点的子节点加入队列
for (TrieNode child : root.children.values()) {
child.fail = root; // 根节点的子节点的失败指针指向根节点
queue.add(child);
}
while (!queue.isEmpty()) { // 广度优先遍历构建失败指针
TrieNode node = queue.poll(); // 取出队列中的节点
for (Map.Entry<Character, TrieNode> entry : node.children.entrySet()) { // 遍历该节点的所有子节点
TrieNode child = entry.getValue(); // 获取子节点
TrieNode failNode = node.fail; // 获取当前节点的失败指针节点
// 寻找失败指针节点的对应字符子节点
while (failNode != null && !failNode.children.containsKey(entry.getKey())) {
failNode = failNode.fail; // 如果失败指针节点没有对应子节点，则继续向上查找
}
// 设置子节点的失败指针
child.fail = (failNode != null) ? failNode.children.get(entry.getKey()) : root;
queue.add(child); // 将子节点加入队列
}
}
}
/**
* 在文本中匹配敏感词
*
* @param text 要匹配的文本
* @return 如果文本中包含敏感词，则返回true；否则返回false
*/
public boolean match(String text) {
TrieNode p = root; // 从根节点开始匹配
for (char c : text.toCharArray()) { // 遍历文本的每个字符
// 如果当前节点不是根节点, 且没有对应字符的子节点，则沿着失败指针回溯
while (p != root && !p.children.containsKey(c)) {
p = p.fail;
}
if (p.children.containsKey(c)) { // 如果当前节点有对应字符的子节点
p = p.children.get(c); // 移动到子节点
}
if (p.word != null) { // 如果当前节点是一个单词结尾，则说明匹配到敏感词
return true;
}
}
return false; // 遍历完整个文本未匹配到敏感词
}
}

复制代码

5. 模糊匹配：集成正则表达式处理变体敏感词

import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.channel.ChannelInboundHandlerAdapter;
import io.netty.util.AttributeMap;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class SensitiveWordHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
private AcAutomaton acAutomaton;
private ExecutorService executorService; // 独立线程池
public SensitiveWordHandler(List<String> sensitiveWords, int threadPoolSize) {
acAutomaton = new AcAutomaton();
acAutomaton.build(sensitiveWords);
executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadPoolSize); // 创建固定大小的线程池
}
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
AttributeMap msgAttr = (AttributeMap) msg;
String content = msgAttr.get("content");
// 将敏感词检测任务提交至线程池异步处理
executorService.submit(() -> {
try {
if (acAutomaton.match(content)) {
ctx.writeAndFlush("您发送的消息，带有敏感内容");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
ctx.fireChannelRead(msg);
}
@Override
public void channelInactive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
executorService.shutdown(); // 当连接关闭时，优雅地关闭线程池
}
}

复制代码

通过以上优化，敏感词检测程序具备了异步检测、动态加载、分级响应、日志记录和模糊匹配等功能。
这些改进提高了程序的性能、灵活性和实用性，使其能够更好地适应实际应用场景中的需求。
遇到问题，找老架构师取经

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