java關鍵字過濾

1. java 正則過濾字元串穿中的數字開頭字元

可以。Java正則表達式：32="1"\s+59="0000"

完整的程序如下：

publicclassLL{
publicstaticvoidmain(String[]args){
Strings="<root><users><userid="2739751"ccted="0000000000"32="1"59="0000"name="張非"></user></users></root>";
System.out.println(s.replaceAll("32="1"\s+59="0000"",""));
}
}

運行結果：

<root><users><user id="2739751" ccted="0000000000" name="張非"></user></users></root>

2. java過濾sql關鍵字的正則替換掉

java過濾sql關鍵字的正則替換掉方法如下：
可以在C#中這樣做：Regexregex = newRegex(@"]*>[^");
stringcleanedHtml = regex.Replace(html, "");
可是我並不想再寫個循環去遍歷每條記錄，然後保存每條記錄，我想在資料庫中一步到位，而sql只提供了簡單的replace函數，這個函數明顯不能達到咱的要求，那就去寫一個自定義函數吧。
函數源代碼如下：CREATE functiondbo.regexReplace
(@source ntext,--原字元串@regexp varchar(1000),--正則表達式@replace varchar(1000),--替換值@globalReplace bit=1,--是否是全局替換@ignoreCase bit=0 --是否忽略大小寫)returnS varchar(1000)AS
begin
declare@hr intege
declare@objRegExp integer
declare@result varchar(5000)exec@hr =sp_OACreate'VBScript.RegExp',@objRegExp OUTPUT
IF@hr <>0 begin
exec@hr =sp_OADestroy@objRegExp
returnnullend
exec@hr =sp_OASetProperty@objRegExp,'Pattern',@regexp
IF@hr <>0 begin
exec@hr =sp_OADestroy@objRegExp
returnnullend
exec@hr =sp_OASetProperty@objRegExp,'Global',@globalReplace
IF@hr <>0 begin
exec@hr =sp_OADestroy@objRegExp
returnnullend
exec@hr =sp_OASetProperty@objRegExp,'IgnoreCase',@ignoreCase
IF@hr <>0 begin
exec@hr =sp_OADestroy@objRegExp
returnnullend
exec@hr =sp_OAMethod@objRegExp,'Replace',@result OUTPUT,@source,@replace
IF@hr <>0 begin
exec@hr =sp_OADestroy@objRegExp
returnnullend
exec@hr =sp_OADestroy@objRegExp
IF@hr <>0 begin
returnnullend
return@result
end
需要注意的是，即使寫好了這個函數，也並不能馬上使用。執行這個函數時可能會出現以下的錯誤：Msg 15281, Level 16, State 1, Line 1
SQL Server blocked access to procere 'sys.sp_OACreate' of component 'Ole Automation Proceres' because this component is turned off as part of the security configuration for this server. A system administrator can enable the use of 'Ole Automation Proceres' by using sp_configure. For more information about enabling 'Ole Automation Proceres', see "Surface Area Configuration" in SQL Server Books Online.
這是因為未開啟Ole Automation Proceres選項，MSDN中的Ole Automation Proceres選項。執行下面的語句開啟這個選項：sp_configure'show advanced options',1;GO
RECONFIGURE;GOsp_configure'Ole Automation Proceres',1;GO
RECONFIGURE;GO
所有的准備工作都已經做好，那就試驗一下吧。
Example1：忽略大小寫並替換selectdbo.regexReplace(�',']*>[^','',1,1)
Example2: 使用貪婪匹配
html代碼：
Also Available - Smith & Hogan: Criminal Law Cases & Materials 10th ed
There is, as ever, detailed analysis of the many recent case developments, in particular,
a revision of the chapter dealing with secondary liability and joint enterprise.
調用代碼：selectdbo.regexReplace(html,']*>(.| )*?','',1,1)
Example3：去除html標簽selectdbo.regexReplace('
Key Contact:
Mr Jack, Zhou
General Manager
Mr A, Ho
Marketing Director
Overseas Sales
MsWinny, Luo
Sales Manager
Overseas Sales',']*>','',1,0)
Example4：資料庫欄位值替換updateBooks。

3. 在JAVA中怎麼實現關鍵字過濾

自己判斷一下, 字元串中是否包含某個關鍵字即可, String.contains(CharSequence s) 如果存在返回true, 否則返回false

4. java如何快速過濾掉某個字元串包含的最長的一個詞

java快速過濾掉某個字元串包含的最長的一個詞方法：把敏感詞的第一個字元取出來，作為比較對象。遍歷整個字元串，如果發現字元跟敏感詞第一個字元相同，就從字元串取出跟關鍵詞相同長度的子串比較，如果相同就替換。本演算法比較適合敏感詞都不長的場合。Java是一門面向對象的編程語言，不僅吸收了C++語言的各種優點，還摒棄了C++里難以理解的多繼承、指針等概念，因此Java語言具有功能強大和簡單易用兩個特徵。Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表，極好地實現了面向對象理論，允許程序員以優雅的思維方式進行復雜的編程。

5. java怎樣過濾危險字元，該怎麼解決

就WEB應用來說，所謂危險的字元一般就是兩種
一個專是SQL注入屬，一個是HTML語法注入
SQL注入主流的框架都可以搞定，JDBC永遠都使用preparedstatement就可以防止所有的sql注入，關鍵是用戶輸入都要通過佔位符往裡放，就自動的替換掉了特殊字元了。hibernate等orm框架都會搞定這個問題

HTML語法注入是指用戶輸入的html代碼回顯出來，這樣如果不轉義就可以破壞頁面的結構或者注入腳本。所以現在的網站都不允許用戶直接輸入html代碼了，現在都是一些UBB標簽來完成一些效果。HTML主要最好的解決辦法是在回顯的時候進行轉義，所有的MVC框架或者展示層框架都有HTML轉義的支持，包括struts,spring,volicty等，注意觀察他們用於顯示的標簽

6. java過濾非法字元的filter

filter代碼在pujia12345提供的代碼上改的；
jsp頁面的編碼你設成你自己的，我用的是utf-8。
input.jsp輸入後，正常跳轉到handle.jsp，而禁詞已經被過濾。
filter：
package test;

import java.io.*;
import javax.servlet.*;
import java.util.*;

public class MyFilter implements Filter
{
private List<String> unString;

public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException
{
unString = new ArrayList<String>();
unString.add("日");
}

public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
throws IOException, ServletException
{
String content = request.getParameter("content");//需要過濾的參數
if(content!=null){
for (int i = 0; i < unString.size(); i++)
{
String strIllegal = unString.get(i);
if (content.indexOf(strIllegal) >= 0)
{
content = content.replaceAll(strIllegal, "");//非法字元替換成空
}
request.setAttribute("content", content);//為request設置屬性保存修改後的值
}
}
chain.doFilter(request, response);
}
public void destroy()
{
//System.out.println("過濾器銷毀");
}
}

//---------------------------//
web.xml:
<filter>
<filter-name>myfilter</filter-name>
<filter-class>test.MyFilter</filter-class>
</filter>

<filter-mapping>
<filter-name>myfilter</filter-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>

//---------------------------//
輸入頁面input.jsp:

<%@page contentType="text/html;charset=utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>input.jsp</title>
</head>

<body>
<form action="handle.jsp" method="post">
<input type="text" name="content" />
<input type="submit" value=" 提交 " />
</form>
</body>
</html>

//---------------------------//
input提交的頁面handle.jsp:
<%@page contentType="text/html;charset=utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title> handle.jsp </title>
</head>

<body>
<%
String content = (String)request.getAttribute("content");
out.println(content);
%>
</body>
</html>

7. Spring Boot + Redis 搞定搜索欄熱搜、不雅文字過濾功能

使用java和redis實現一個簡單的熱搜功能，具備以下功能：

搜索欄展示當前登陸的個人用戶的搜索歷史記錄，刪除個人歷史記錄

用戶在搜索欄輸入某字元，則將該字元記錄下來 以zset格式存儲的redis中，記錄該字元被搜索的個數以及當前的時間戳 （用了DFA演算法，感興趣的自己網路學習吧）

每當用戶查詢了已在redis存在了的字元時，則直接累加個數， 用來獲取平台上最熱查詢的十條數據。（可以自己寫介面或者直接在redis中添加一些預備好的關鍵詞）

最後還要做不雅文字過濾功能。這個很重要不說了你懂的。

代碼實現熱搜與個人搜索記錄功能，主要controller層下幾個方法就行了 ：

向redis 添加熱搜詞彙(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彙，合法再去存儲

每次點擊給相關詞熱度 +1

根據key搜索相關最熱的前十名

插入個人搜索記錄

查詢個人搜索記錄

首先配置好redis數據源等等基礎

最後貼上核心的 服務層的代碼 ：

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: wxd * @date: 2022/5/13 * @description: */@Transactional@Service("redisService")public class RedisServiceImpl implements RedisService { //導入數據源@Resource(name = "redisSearchTemplate")private StringRedisTemplate redisSearchTemplate;//新增一條該userid用戶在搜索欄的歷史記錄//searchkey 代表輸入的關鍵詞@Overridepublic 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;} //刪除個人歷史數據@Overridepublic Long delSearchHistoryByUserId(String userid, String searchkey) {String shistory = RedisKeyUtils.getSearchHistoryKey(userid);return redisSearchTemplate.opsForHash().delete(shistory, searchkey);} //獲取個人歷史數據列表@Overridepublic 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@Overridepublic 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searchkey搜索其相關最熱的前十名 (如果searchkey為null空，則返回redis存儲的前十最熱詞條)@Overridepublic 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據result.add(val);} else {//時間超過一個月沒搜索就把這個詞熱度歸0zSetOperations.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據result.add(val);} else {//時間超過一個月沒搜索就把這個詞熱度歸0zSetOperations.add("title", val, 0);}}}return result;} //每次點擊給相關詞searchkey熱度 +1@Overridepublic 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。

代碼實現過濾不雅文字功能

在springboot 裡面寫一個配置類加上@Configuration註解，在項目啟動的時候載入一下，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 {// 字元編碼private String ENCODING = "UTF-8";// 初始化敏感字型檔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DFAreturn 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，先把字元讀到緩存里，到緩存滿了，再讀入內存，提高了讀的效率。BufferedReader br = new BufferedReader(read);String txt = null;// 讀取文件，將文件內容放入到set中while ((txt = br.readLine()) != null) {wordSet.add(txt);}br.close();// 關閉文件流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，則構建一個map，同時將isEnd設置為0，因為他不是最後一個else {// 設置標志位Map<String, String> newMap = new HashMap<String, String>();newMap.put("isEnd", "0");// 添加到集合nowMap.put(keyChar, newMap);nowMap = newMap;}// 最後一個if (i == word.length() - 1) {nowMap.put("isEnd", "1");}}}return wordMap;}}

然後這是工具類代碼 ：

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演算法進行敏感詞過濾public class SensitiveFilter {//敏感詞過濾器：利用DFA演算法進行敏感詞過濾private Map sensitiveWordMap = null; // 最小匹配規則public static int minMatchType = 1; // 最大匹配規則public static int maxMatchType = 2; // 單例private static SensitiveFilter instance = null; // 構造函數，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元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;}// 替換敏感字字元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;} /** * 獲取替換字元串 * * @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元，檢查規則如下：<br> * 如果存在，則返回敏感詞字元的長度，不存在返回0 * @param txt * @param beginIndex * @param matchType * @return */public int CheckSensitiveWord(String txt, int beginIndex, int matchType) {// 敏感詞結束標識位：用於敏感詞只有1位的情況boolean flag = false;// 匹配標識數默認為0int matchFlag = 0;Map nowMap = sensitiveWordMap;for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++) {char word = txt.charAt(i);// 獲取指定keynowMap = (Map) nowMap.get(word);// 存在，則判斷是否為最後一個if (nowMap != null) {// 找到相應key，匹配標識+1matchFlag++;// 如果為最後一個匹配規則,結束循環，返回匹配標識數if ("1".equals(nowMap.get("isEnd"))) {// 結束標志位為trueflag = true;// 最小規則，直接返回,最大規則還需繼續查找if (SensitiveFilter.minMatchType == matchType) {break;}}}// 不存在，直接返回else {break;}} if (SensitiveFilter.maxMatchType == matchType){if(matchFlag < 2 || !flag){//長度必須大於等於1，為詞matchFlag = 0;}}if (SensitiveFilter.minMatchType == matchType){if(matchFlag < 2 && !flag){//長度必須大於等於1，為詞matchFlag = 0;}}return matchFlag;}}

在你代碼的controller層直接調用方法判斷即可：

//非法敏感詞彙判斷SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.getInstance();int n = filter.CheckSensitiveWord(searchkey,0,1);if(n > 0){ //存在非法字元logger.info("這個人輸入了非法字元--> {},不知道他到底要查什麼~ userid--> {}",searchkey,userid);return null;}

也可將敏感文字替換*等字元 ：

SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.getInstance();String text = "敏感文字";String x = filter.replaceSensitiveWord(text, 1, "*");

最後剛才的?SensitiveWordInit.java?裡面用到了?censorword.text?文件，放到你項目裡面的 resources 目錄下的 static 目錄中，這個文件就是不雅文字大全，也需要您與時俱進的更新，項目啟動的時候會載入該文件。

原文：https://juejin.cn/post/710159440821827996