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FastScan

苦于没有找到一个比较合适的敏感词过滤库,所以我自己花了点时间撸了一个。 它基于广为人知的 ahocorasick 字符串匹配算法,使用原生的 js 实现,浏览器和服务端都可以使用。

演示地址

FastScan PlayGround

安装方法

# 安装到当前项目
npm install --save fastscan

使用方法

import FastScanner from fastscan

var words = ["今日头条","微信", "支付宝"]
var scanner = new FastScanner(words)
var content = "今日头条小程序终于来了,这是继微信、支付宝、百度后,第四个推出小程序功能的App。猫眼电影率先试水,出现在今日头条。"
var offWords = scanner.search(content)
console.log(offWords)
var hits = scanner.hits(content)
console.log(hits)

-------------
[ [ 0, '今日头条' ], [ 15, '微信' ], [ 18, '支付宝' ], [ 53, '今日头条' ] ]
{ '今日头条': 2, '微信': 1, '支付宝': 1 }

API

  1. 查询匹配的词汇以及所在字符串的位置 search(content, option={})
  2. 查询匹配词汇的命中数量 hits(content, options={})
  3. 临时动态增加词汇,不修正其它词汇的回溯指针 add(word)
options = {quick: false, longest: false}
  1. quick 选项表示快速模式,匹配到一个就立即返回
  2. longest 表示最长模式,同一个位置出现多个词汇(中国、中国人),选择最长的一个(中国人)
  3. 默认匹配出所有的词汇,同一个位置可能会出现多个词汇

性能

项目代码使用原生的 js 实现,我开始非常担心词汇树的构建速度会不会太慢。经测试后发现虽然性能不算太快,不过也不是太差,对于绝大多数项目来说已经绰绰有余了。我分别测试了构造 20000~100000 个词汇的树结构,每个词汇随机在 10~20之间,耗时情况如下

单词数 耗时
20000 words 385ms
40000 words 654ms
60000 words 1108ms
80000 words 1273ms
100000 words 1659ms

如果你的词汇比较短小,构建树的速度还会更快。

查询性能我并不担心,因为 ahocorasick 算法在词汇长度较短的情况下复杂度是 O(n),性能和被过滤内容的长度呈线性变化。下面我使用 100000 词汇量构建的树分别对 20000 ~ 100000字的内容进行了过滤,耗时情况如下

字数 耗时
20000 words 14ms
40000 words 32ms
60000 words 67ms
80000 words 71ms
100000 words 84ms

fastscan 可以做到以迅雷不及掩耳的速度扫遍一幅 10w 字的长文,10w 大概就是一部中篇小说的长度了。如果你要扫百万字的长篇小说,那还是建议你分章分节来扫吧。

内存占用也是需要考虑的点,内存对于 Node 程序来说本来就非常有限,如果因为敏感词树占据了太大的内存那是非常要不得的大问题。所以我也对内存占用进行了测试,下面是测试的结果

词汇数 内存占用
0 words 14M
20000 words 81M
40000 words 135M
60000 words 184M
80000 words 234M
100000 words 277M

词汇量不是太大的话,这样的内存占用还是可以接受的。如果你对内存占用不满意,那就只能使用 Node 的 C 语言扩展来打造更高性能的库了,考虑到成本问题,恕我目前无能为力。

码洞

如果读者比较关心算法的原理和细节,扫一扫上面的二维码关注我的公众号「码洞」,后续我会编写相关文章来仔细讲解算法的原理,以及对 fastscan 项目代码的剖析。