最近在做一个项目，寻遍了 Node 开源社区居然没有发现一个好用的敏感词过滤库，有那么几个库外观上看起来似乎还不错，用起来却一塌糊涂，震惊有余，失望至极。于是花了一天时间自己撸了一个库，库名叫 fastscan，这是我的第一个 Node 开源项目，它也可以用于浏览器环境。fastscan 基于广为人知的 ahocorasick 高性能字符串匹配算法。

项目地址：https://github.com/pyloque/fastscan

演示地址：https://pyloque.github.com/fastscan

考虑到太多的违禁词汇，所以缩小化显示，缩小到让你看不清楚。如果好奇心强烈，还是要去演示地址里面看(文末点击「阅读原文」)。消灭敏感词是每个公民义不容辞的责任！读者们在日常生活中一定要使用 FastScan 自觉审核身边的内容啊！

安装方法

# 安装到当前项目 npm install --save fastscan # 写了不少单元测试，感兴趣运行一下 npm test

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

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

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乘线性变化。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

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。

注：不得不说，node 社区发布开源类库太方便了，npm login && npm publish 轻松搞定。个人觉得这大概就是 node 轮子多的罪魁祸首。对比之前发布 java 社区开源项目，感觉自己头发都快掉光了，造轮子比发布轮子还要轻松。

原文发布时间为：2018-10-26