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自动审核流程介绍
做为内容类产品,内容安全非常重要,所以需要进行对自媒体用户发布的文章进行审核以后才能到app端展示给用户。2
WmNews 中status 代表自媒体文章的状态
status字段:0 草稿 1 待审核 2 审核失败 3 人工审核 4 人工审核通过 8 审核通过(待发布) 9 已发布
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当自媒体用户提交发布文章之后,会发消息给RabbitMQ提交审核
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自媒体微服务提供消息监听,处理自动审核
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查询文章数据
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判断文章id是否为1 (只有1需要自动审核)
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文章内容中是否有自管理的敏感词,如果有则审核不通过,修改自媒体文章状态为2
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调用阿里云文本反垃圾服务,进行文本审核 审核不通过 2 人工审核 3
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调用阿里云图片审核服务,进行图片审核 审核不通过 2 人工审核 3
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如果审核通过 判断发布时间 是否小于等于当前时间 如果小于等于 直接发消息通知 文章微服务 发布文章
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如果未到发布时间,将消息发送到RabbitMQ的死信队列 并设置消息失效时间
2 内容安全第三方接口对接
2.1)内容安全接口选型
内容安全是识别服务,支持对图片、视频、文本、语音等对象进行多样化场景检测,有效降低内容违规风险。
黑马头条发布文章中有内容可能违规,如何有效避免风险,可以使用第三方接口进行内容检测。
目前很多平台都支持内容检测,如阿里云、腾讯云、百度AI、网易云等国内大型互联网公司都对外提供了API。
按照性能和收费来看,黑马头条项目使用的就是阿里云的内容安全接口,使用到了图片和文本的审核。
阿里云收费标准:阿里云定价_云产品价格
2.2)阿里云服务介绍
2.2.1 准备工作
您在使用内容检测API之前,需要先注册阿里云账号,添加Access Key并签约云盾内容安全。
操作步骤
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前往阿里云官网注册账号。如果已有注册账号,请跳过此步骤。
进入阿里云首页后,如果没有阿里云的账户需要先进行注册,才可以进行登录。由于注册较为简单,课程和讲义不在进行体现(注册可以使用多种方式,如淘宝账号、支付宝账号、微博账号等...)。
需要实名认证和活体认证。
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打开云盾内容安全产品试用页面,单击立即开通,正式开通服务。
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在AccessKey管理页面管理您的AccessKeyID和AccessKeySecret。
2.2.2 阿里云安全-文本内容垃圾检测
文本垃圾内容检测接口说明
示例代码地址:如何使用JavaSDK文本反垃圾接口_内容安全-阿里云帮助中心
创建项目aliyun-test
安装sdk
<dependencies><!-- 阿里云内容安全sdk --><dependency><groupId>com.aliyun</groupId><artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId><version>4.1.1</version></dependency><dependency><groupId>com.aliyun</groupId><artifactId>aliyun-java-sdk-green</artifactId><version>3.6.2</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.51</version></dependency><dependency><groupId>com.aliyun.oss</groupId><artifactId>aliyun-sdk-oss</artifactId><version>2.8.3</version></dependency> <dependency><groupId>commons-io</groupId><artifactId>commons-io</artifactId><version>2.4</version></dependency> <dependency><groupId>commons-codec</groupId><artifactId>commons-codec</artifactId><version>1.10</version></dependency><dependency><groupId>commons-logging</groupId><artifactId>commons-logging</artifactId><version>1.2</version></dependency> </dependencies>
示例代码
package com.itheima.aliyun.util; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.aliyun.oss.ClientException; import com.aliyuncs.DefaultAcsClient; import com.aliyuncs.IAcsClient; import com.aliyuncs.exceptions.ServerException; import com.aliyuncs.green.model.v20180509.TextScanRequest; import com.aliyuncs.http.FormatType; import com.aliyuncs.http.HttpResponse; import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile; import com.aliyuncs.profile.IClientProfile; import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception {IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-shanghai", "LTAI4F1mKL2EKYCGgN2az5M57", "XjgvRoAGzM3rWQxKWDJx198VWOmO0Hz");DefaultProfile.addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com"); IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);TextScanRequest textScanRequest = new TextScanRequest();textScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON); // 指定API返回格式。textScanRequest.setHttpContentType(FormatType.JSON);textScanRequest.setMethod(com.aliyuncs.http.MethodType.POST); // 指定请求方法。textScanRequest.setEncoding("UTF-8");textScanRequest.setRegionId("cn-shanghai");List<Map<String, Object>> tasks = new ArrayList<Map<String, Object>>();Map<String, Object> task1 = new LinkedHashMap<String, Object>();task1.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());/*** 待检测的文本,长度不超过10000个字符。*/task1.put("content", "我是一个文本,买卖冰毒是违法的");tasks.add(task1);JSONObject data = new JSONObject(); /*** 检测场景。文本垃圾检测请传递antispam。**/data.put("scenes", Arrays.asList("antispam"));data.put("tasks", tasks);System.out.println("参数:"+JSON.toJSONString(data, true));textScanRequest.setHttpContent(data.toJSONString().getBytes("UTF-8"), "UTF-8", FormatType.JSON);// 请务必设置超时时间。textScanRequest.setConnectTimeout(3000);textScanRequest.setReadTimeout(6000);try {HttpResponse httpResponse = client.doAction(textScanRequest);if(httpResponse.isSuccess()){JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(new String(httpResponse.getHttpContent(), "UTF-8"));System.out.println("结果:"+JSON.toJSONString(scrResponse, true));if (200 == scrResponse.getInteger("code")) {JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");for (Object taskResult : taskResults) {if(200 == ((JSONObject)taskResult).getInteger("code")){JSONArray sceneResults = ((JSONObject)taskResult).getJSONArray("results");for (Object sceneResult : sceneResults) {String scene = ((JSONObject)sceneResult).getString("scene");String suggestion = ((JSONObject)sceneResult).getString("suggestion");//根据scene和suggetion做相关处理。//suggestion == pass表示未命中垃圾。suggestion == block表示命中了垃圾,可以通过label字段查看命中的垃圾分类。System.out.println("args = [" + scene + "]");System.out.println("args = [" + suggestion + "]");}}else{System.out.println("task process fail:" + ((JSONObject)taskResult).getInteger("code"));}}} else {System.out.println("detect not success. code:" + scrResponse.getInteger("code"));}}else{System.out.println("response not success. status:" + httpResponse.getStatus());}} catch (ServerException e) {e.printStackTrace();} catch (ClientException e) {e.printStackTrace();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}} }
测试一:输入以上的内容,检测通过
2.2.3 阿里云安全-图片审核
参考阿里云提供的接口文档说明文档地址
示例代码地址
注意事项:如果使用本地文件或者二进制文件检测,请下载并在项目工程中引入Extension.Uploader工具类。
修改后的示例代码
import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.aliyuncs.DefaultAcsClient; import com.aliyuncs.IAcsClient; import com.aliyuncs.green.model.v20180509.ImageSyncScanRequest; import com.aliyuncs.http.FormatType; import com.aliyuncs.http.HttpResponse; import com.aliyuncs.http.MethodType; import com.aliyuncs.http.ProtocolType; import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile; import com.aliyuncs.profile.IClientProfile; import java.util.*; public class ImgMain { public static void main(String[] args) throws Exception {IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-shanghai", "LTAI4FzL1ddwcgSNDv3GTfJZ1", "13ygpLlW8MUervH5U2it420vGG1AcbF");DefaultProfile.addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com");IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile); ImageSyncScanRequest imageSyncScanRequest = new ImageSyncScanRequest();// 指定API返回格式。imageSyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON);// 指定请求方法。imageSyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST);imageSyncScanRequest.setEncoding("utf-8");// 支持HTTP和HTTPS。imageSyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP); JSONObject httpBody = new JSONObject();/*** 设置要检测的风险场景。计费依据此处传递的场景计算。* 一次请求中可以同时检测多张图片,每张图片可以同时检测多个风险场景,计费按照场景计算。* 例如,检测2张图片,场景传递porn和terrorism,计费会按照2张图片鉴黄,2张图片暴恐检测计算。* porn:表示鉴黄场景。*/httpBody.put("scenes", Arrays.asList("terrorism")); /*** 设置待检测图片。一张图片对应一个task。* 多张图片同时检测时,处理的时间由最后一个处理完的图片决定。* 通常情况下批量检测的平均响应时间比单张检测的要长。一次批量提交的图片数越多,响应时间被拉长的概率越高。* 这里以单张图片检测作为示例, 如果是批量图片检测,请自行构建多个task。*/JSONObject task = new JSONObject();task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString()); // 设置图片链接。task.put("url", "https://heimaleadnewsoss.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/material/2021/1/20210112/205cd5d3346a48b59352c92808709da1.jpg");task.put("time", new Date());httpBody.put("tasks", Arrays.asList(task)); imageSyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()),"UTF-8", FormatType.JSON); /*** 请设置超时时间。服务端全链路处理超时时间为10秒,请做相应设置。* 如果您设置的ReadTimeout小于服务端处理的时间,程序中会获得一个read timeout异常。*/imageSyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);imageSyncScanRequest.setReadTimeout(10000);HttpResponse httpResponse = null;try {httpResponse = client.doAction(imageSyncScanRequest);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} // 服务端接收到请求,完成处理后返回的结果。if (httpResponse != null && httpResponse.isSuccess()) {JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));System.out.println(JSON.toJSONString(scrResponse, true));int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");// 每一张图片的检测结果。JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");if (200 == requestCode) {for (Object taskResult : taskResults) {// 单张图片的处理结果。int taskCode = ((JSONObject) taskResult).getIntValue("code");// 图片对应检测场景的处理结果。如果是多个场景,则会有每个场景的结果。JSONArray sceneResults = ((JSONObject) taskResult).getJSONArray("results");if (200 == taskCode) {for (Object sceneResult : sceneResults) {String scene = ((JSONObject) sceneResult).getString("scene");String suggestion = ((JSONObject) sceneResult).getString("suggestion");// 根据scene和suggestion做相关处理。// 根据不同的suggestion结果做业务上的不同处理。例如,将违规数据删除等。System.out.println("scene = [" + scene + "]");System.out.println("suggestion = [" + suggestion + "]");}} else {// 单张图片处理失败, 原因视具体的情况详细分析。System.out.println("task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));}}} else {/*** 表明请求整体处理失败,原因视具体的情况详细分析。*/System.out.println("the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));}}} }
测试:
测试结果,ak47.jpg涉及兵器,审核不通过,itheima.jpg审核通过,如果文章中有任何一张图片审核不通过,则文章审核就不通过。
image1测试结果:不通过
3 阿里云安全集成到项目
3.1)依赖引入
创建 heima-aliyunsecurity-spring-boot-starter
模块引入阿里云sdk依赖
<dependencies><dependency><groupId>com.aliyun</groupId><artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.aliyun</groupId><artifactId>aliyun-java-sdk-green</artifactId></dependency><!--OSS--><dependency><groupId>com.aliyun.oss</groupId><artifactId>aliyun-sdk-oss</artifactId><version>3.10.2</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency> </dependencies>
3.2)引入图片上传工具类
从之前测试阿里云服务的工程拷贝到heima-aliyunsecurity-spring-boot-starter
中,结构如下:
引入 资料文件夹下:文本内容审核和图片审核 对应的工具类
3.3)新建配置文件
在resources中新建aliyun.properties
aliyun.accessKeyId=LTAI5tEFSvKvjn8WX2jA5FAc aliyun.secret=QQB92dKoCByJDMd4dpOGKdEvcmeYw9 #aliyun.scenes=porn,terrorism,ad,qrcode,live,logo aliyun.scenes=porn
参数说明:scenes,当前的这个场景设置,只有在图片审核的时候会用到,可以根据实际情况自由组合
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porn:图片智能鉴黄
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terrorism:图片暴恐涉政
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ad:图文违规
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qrcode:图片二维码
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live:图片不良场景
-
logo:图片logo
创建 META-INF/spring.factories
文件:
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\ com.heima.aliyun.config.AliyunConfig
3.4)测试
后期需要在admin微服务中使用,可以在admin微服中引用
在wemedia-service
微服务中添加依赖,支持阿里云接口服务
wemedia的pom添加依赖:
<dependency><groupId>com.heima</groupId><artifactId>heima-aliyunsecurity-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version></dependency>
创建测试类:
分别测试文本垃圾检测接口和图片审核接口
@SpringBootTest @RunWith(SpringRunner.class) public class AliyunTest {@Autowiredprivate GreenTextScan greenTextScan;@Autowiredprivate GreenImageScan greenImageScan;@Testpublic void testText() throws Exception{Map map = greenTextScan.greenTextScan("我是一个文本,冰毒买卖是违法的");System.out.println(map);}@Testpublic void testImage() throws Exception {List<String> images = new ArrayList<>();images.add("https://heimaleadnewsoss.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/material/2021/1/20210112/205cd5d3346a48b59352c92808709da1.jpg");Map map = greenImageScan.imageUrlScan(images);System.out.println(map);} }
4 敏感词过滤算法DFA
(1)文章审核需求
文章审核功能已经交付了,文章也能正常发布审核。突然,产品经理过来说要开会。
会议的内容核心有以下内容:
-
文章审核不能过滤一些敏感词:
私人侦探、针孔摄象、信用卡提现、广告代理、代开发票、刻章办、出售答案、小额贷款…
需要完成的功能:
需要自己维护一套敏感词,在文章审核的时候,需要验证文章是否包含这些敏感词
(2)敏感词-过滤
技术选型
方案 | 说明 |
---|---|
数据库模糊查询 | 效率太低 |
String.indexOf("")查找 | 数据库量大的话也是比较慢 |
全文检索 | 分词再匹配 |
DFA算法 | 确定有穷自动机(一种数据结构) |
4.1)DFA实现原理
DFA全称为:Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机。
存储:一次性的把所有的敏感词存储到了多个map中,就是下图表示这种结构
敏感词:冰毒、大麻、大坏蛋
4.2)代码实现
工具类:
package com.heima.utils.common; import java.util.*; public class SensitiveWordUtil {public static Map<String, Object> dictionaryMap = new HashMap<>();/*** 生成关键词字典库* @param words* @return*/public static void initMap(Collection<String> words) {if (words == null) {System.out.println("敏感词列表不能为空");return ;}// map初始长度words.size(),整个字典库的入口字数(小于words.size(),因为不同的词可能会有相同的首字)Map<String, Object> map = new HashMap<>(words.size());// 遍历过程中当前层次的数据Map<String, Object> curMap = null;Iterator<String> iterator = words.iterator(); while (iterator.hasNext()) {String word = iterator.next();curMap = map;int len = word.length();for (int i =0; i < len; i++) {// 遍历每个词的字String key = String.valueOf(word.charAt(i));// 当前字在当前层是否存在, 不存在则新建, 当前层数据指向下一个节点, 继续判断是否存在数据Map<String, Object> wordMap = (Map<String, Object>) curMap.get(key);if (wordMap == null) {// 每个节点存在两个数据: 下一个节点和isEnd(是否结束标志)wordMap = new HashMap<>(2);wordMap.put("isEnd", "0");curMap.put(key, wordMap);}curMap = wordMap;// 如果当前字是词的最后一个字,则将isEnd标志置1if (i == len -1) {curMap.put("isEnd", "1");}}} dictionaryMap = map;} /*** 搜索文本中某个文字是否匹配关键词* @param text* @param beginIndex* @return*/private static int checkWord(String text, int beginIndex) {if (dictionaryMap == null) {throw new RuntimeException("字典不能为空");}boolean isEnd = false;int wordLength = 0;Map<String, Object> curMap = dictionaryMap;int len = text.length();// 从文本的第beginIndex开始匹配for (int i = beginIndex; i < len; i++) {String key = String.valueOf(text.charAt(i));// 获取当前key的下一个节点curMap = (Map<String, Object>) curMap.get(key);if (curMap == null) {break;} else {wordLength ++;if ("1".equals(curMap.get("isEnd"))) {isEnd = true;}}}if (!isEnd) {wordLength = 0;}return wordLength;} /*** 获取匹配的关键词和命中次数* @param text* @return*/public static Map<String, Integer> matchWords(String text) {Map<String, Integer> wordMap = new HashMap<>();int len = text.length();for (int i = 0; i < len; i++) {int wordLength = checkWord(text, i);if (wordLength > 0) {String word = text.substring(i, i + wordLength);// 添加关键词匹配次数if (wordMap.containsKey(word)) {wordMap.put(word, wordMap.get(word) + 1);} else {wordMap.put(word, 1);}i += wordLength - 1;}}return wordMap;} }
新建测试类:
package com.heima.admin; import com.heima.utils.common.SensitiveWordUtil; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; public class SensitiveWordUtilTest {public static void main(String[] args) {// 初始化 敏感词 列表List<String> list = new ArrayList<>();list.add("冰毒");list.add("特朗普");SensitiveWordUtil.initMap(list);// 待查询文本String content="我是一个好人,买卖冰毒是违法的特朗普";// 匹配文本Map<String, Integer> map = SensitiveWordUtil.matchWords(content);System.out.println(map);} }
5 自媒体文章审核
5.1)表结构说明
wm_news 自媒体文章表
status字段:0 草稿 1 待审核 2 审核失败 3 人工审核 4 人工审核通过 8 审核通过(待发布) 9 已发布
5.2)准备远程调用接口
审核时需要进行自管理的DFA敏感词审核,而敏感词信息是在admin微服务中维护,需要使用feign进行调用
admin-service
中 AdSensitiveMapper
新增方法
public interface AdSensitiveMapper extends BaseMapper<AdSensitive> {@Select("select sensitives from ad_sensitive")List<String> findAllSensitives(); }
admin-serivice
中 AdSensitiveService
新增方法
/*** 查询敏感词内容列表* @return*/public ResponseResult<List<String>> selectAllSensitives();
admin-serivice
中 AdSensitiveServiceImpl
实现方法
@Overridepublic ResponseResult selectAllSensitives() {return ResponseResult.okResult(adSensitiveMapper.findAllSensitives());}
admin-service
中 AdSensitiveController
新增方法
@ApiOperation(value = "查询敏感词内容list")@PostMapping("/sensitives")public ResponseResult sensitives() {return sensitiveService.selectAllSensitives();}
heima-leadnews-feign
服务中新增feign接口AdminFeign
package com.heima.feigns; import com.heima.config.HeimaFeignAutoConfiguration; import com.heima.feigns.fallback.AdminFeignFallback; import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult; import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import java.util.List; @FeignClient(value = "leadnews-admin",fallbackFactory = AdminFeignFallback.class,configuration = HeimaFeignAutoConfiguration.class ) public interface AdminFeign {// 查询敏感词内容列表@PostMapping("/api/v1/sensitive/sensitives")public ResponseResult<List<String>> sensitives(); }
heima-leadnews-feign
服务中新增AdminFeign服务降级实现类AdminFeignFallback
package com.heima.feigns.fallback; import com.heima.feigns.AdminFeign; import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult; import com.heima.model.common.enums.AppHttpCodeEnum; import feign.hystrix.FallbackFactory; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.List; @Slf4j @Component public class AdminFeignFallback implements FallbackFactory<AdminFeign> {@Overridepublic AdminFeign create(Throwable throwable) {throwable.printStackTrace();return new AdminFeign() {@Overridepublic ResponseResult<List<String>> sensitives() {log.error("AdminFeign sensitives 远程调用出错啦 ~~~ !!!! {} ",throwable.getMessage());return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.SERVER_ERROR);}};} }
5.3)审核接口实现
在wemedia-service
中的service新增接口
package com.heima.wemedia.service; public interface WmNewsAutoScanService {/*** 自媒体文章审核* @param id 自媒体文章id*/public void autoScanWmNews(Integer id); }
实现类:
package com.heima.wemedia.service.impl; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.heima.aliyun.GreenImageScan; import com.heima.aliyun.GreenTextScan; import com.heima.common.exception.CustException; import com.heima.feigns.AdminFeign; import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult; import com.heima.model.common.enums.AppHttpCodeEnum; import com.heima.model.wemedia.pojos.WmNews; import com.heima.utils.common.SensitiveWordUtil; import com.heima.wemedia.mapper.WmNewsMapper; import com.heima.wemedia.service.WmNewsAutoScanService; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; @Service @Slf4j public class WmNewsAutoScanServiceImpl implements WmNewsAutoScanService {@Autowiredprivate WmNewsMapper wmNewsMapper;@Value("${file.oss.web-site}")String webSite;/*** 自动审核方法* @param wmNewsId*/@Overridepublic void autoScanWmNews(Integer wmNewsId) {log.info(" 自动审核发布方法 被调用 当前审核发布的文章id==> {}",wmNewsId);//1. 根据文章id 远程调用feign查询文章if (wmNewsId == null) {log.error("自动审核文章失败 文章id为空");CustException.cust(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);}WmNews wmNews = wmNewsMapper.selectById(wmNewsId);if (wmNews==null) {log.error("自动审核文章失败 未查询自媒体文章信息 wmNewsId:{}",wmNewsId);CustException.cust(AppHttpCodeEnum.DATA_NOT_EXIST);}// 2. 判断文章状态是否为待审核状态Short status = wmNews.getStatus();if(status.shortValue() == WmNews.Status.SUBMIT.getCode()){// 抽取出文章中 所有的文本内容 和 所有的图片url集合 Map<String,Object> content 内容 images List<String>Map<String,Object> contentAndImageResult = handleTextAndImages(wmNews);// 3.1 敏感词审核 失败 修改文章状态(2)boolean isSensivice = handleSensitive((String)contentAndImageResult.get("content"),wmNews);if(!isSensivice) return;log.info(" 自管理敏感词审核通过 ======= "); // 3.2 阿里云的文本审核 失败 状态2 不确定 状态3boolean isTextScan = handleTextScan((String)contentAndImageResult.get("content"),wmNews);if(!isTextScan) return;log.info(" 阿里云内容审核通过 ======= "); // 3.3 阿里云的图片审核 失败 状态2 不确定 状态3Object images = contentAndImageResult.get("images");if(images!=null){boolean isImageScan =handleImageScan((List<String>)images,wmNews);if(!isImageScan) return;log.info(" 阿里云图片审核通过 ======= ");}// 4. 判断文章发布时间是否大于当前时间 状态 8updateWmNews(wmNews,WmNews.Status.SUCCESS.getCode(),"审核成功"); //TODO 5. 通知定时发布文章}}@AutowiredGreenImageScan greenImageScan;/*** 阿里云图片审核* @param images 待审核的图片列表* @return*/private boolean handleImageScan(List<String> images,WmNews wmNews) {boolean flag = true;try {Map map = greenImageScan.imageUrlScan(images);String suggestion = (String)map.get("suggestion");switch (suggestion){case "block":updateWmNews(wmNews,WmNews.Status.FAIL.getCode(),"图片中有违规内容,审核失败");flag = false;break;case "review":updateWmNews(wmNews,WmNews.Status.ADMIN_AUTH.getCode(),"图片中有不确定内容,转为人工审核");flag = false;break;}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();log.error("阿里云图片审核出现异常 , 原因:{}",e.getMessage());updateWmNews(wmNews,WmNews.Status.ADMIN_AUTH.getCode(),"阿里云内容服务异常,转为人工审核");flag = false;}return flag;}@AutowiredGreenTextScan greenTextScan;/*** 阿里云文本* @param content block: 状态2 review: 状态3 异常: 状态3* @param wmNews* @return*/private boolean handleTextScan(String content, WmNews wmNews) {boolean flag = true;try {Map map = greenTextScan.greenTextScan(content);String suggestion = (String)map.get("suggestion");switch (suggestion){case "block":updateWmNews(wmNews,WmNews.Status.FAIL.getCode(),"文本中有违规内容,审核失败");flag = false;break;case "review":updateWmNews(wmNews,WmNews.Status.ADMIN_AUTH.getCode(),"文本中有不确定内容,转为人工审核");flag = false;break;}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();log.error("阿里云文本审核出现异常 , 原因:{}",e.getMessage());updateWmNews(wmNews,WmNews.Status.ADMIN_AUTH.getCode(),"阿里云内容服务异常,转为人工审核");flag = false;}return flag;} @AutowiredAdminFeign adminFeign;/*** 基于DFA 检测内容是否包含敏感词* @param content* @param wmNews* @return*/private boolean handleSensitive(String content, WmNews wmNews) {boolean flag = true;// 1. 查询出数据库中的敏感词ResponseResult<List<String>> allSensitivesResult = adminFeign.sensitives();if(allSensitivesResult.getCode().intValue()!=0){CustException.cust(AppHttpCodeEnum.REMOTE_SERVER_ERROR,allSensitivesResult.getErrorMessage());}List<String> allSensitives = allSensitivesResult.getData();// 2. 将敏感词集合转发DFA数据模型SensitiveWordUtil.initMap(allSensitives);// 3. 检测敏感词Map<String, Integer> resultMap = SensitiveWordUtil.matchWords(content);if(resultMap!=null && resultMap.size() > 0){// 将文章状态改为2updateWmNews(wmNews,WmNews.Status.FAIL.getCode(),"内容中包含敏感词: " + resultMap);flag = false;}return flag;} /*** 修改文章状态* @param wmNews* @param status* @param reason*/private void updateWmNews(WmNews wmNews, short status, String reason) {wmNews.setStatus(status);wmNews.setReason(reason);wmNewsMapper.updateById(wmNews);}/*** 抽取 文章中所有 文本内容 及 所有图片路径* @param wmNews content type:text title* @return*/private Map<String, Object> handleTextAndImages(WmNews wmNews) {String contentJson = wmNews.getContent(); // [{},{},{}]if (StringUtils.isBlank(contentJson)) {log.error("自动审核文章失败 文章内容为空");CustException.cust(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID,"文章内容为空");}List<Map> contentMaps = JSONArray.parseArray(contentJson, Map.class);// 1. 抽取文章中所有文本 家乡很美 _hmtt_ 国家伟大String content = contentMaps.stream().filter(map -> "text".equals(map.get("type"))).map(map -> (String) map.get("value")).collect(Collectors.joining("_hmtt_"));content = content + "_hmtt_" + wmNews.getTitle(); // 2. 抽取文章中所有图片 content : 全路径 images : 文件名称 + 访问前缀List<String> imageList = contentMaps.stream().filter(map -> "image".equals(map.get("type"))).map(map -> (String) map.get("value")).collect(Collectors.toList());if (StringUtils.isNotBlank(wmNews.getImages())) {// 按照 逗号 切割封面字符串 得到数组 基于数组得到stream 将每一条数据都拼接一个前缀 收集成集合List<String> urls = Arrays.stream(wmNews.getImages().split(",")).map(url -> webSite + url).collect(Collectors.toList());imageList.addAll(urls);}// 3. 去重imageList = imageList.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); Map result = new HashMap();result.put("content",content);result.put("images",imageList);return result;} }
6 集成RabbitMQ实现自动审核
6.1) 同步调用与异步调用
同步:就是在发出一个调用时,在没有得到结果之前, 该调用就不返回(实时处理)
异步:调用在发出之后,这个调用就直接返回了,没有返回结果(分时处理)
对于发表文章 及 自动审核,这是属于两个不同业务功能, 如果放到一起写耦合严重。
需要采用异步的方式,当发表文章完成后,向消息队列发送一条消息
而自动审核会监听指定的队列 完成文章的审核操作
6.3)集成RabbitMQ
wemedia-service
引入mq依赖
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency>
nacos
配置中心添加共享配置share-rabbit.yml
spring:rabbitmq:host: ${spring.profiles.ip}port: 5672username: itcastpassword: 123321publisher-confirm-type: correlated # 开启确认机制回调 必须配置这个才会确认回调publisher-returns: true # 开启return机制回调listener:simple:# acknowledge-mode: manual #手动确认acknowledge-mode: auto #自动确认 manual #手动确认# 重试策略相关配置retry:enabled: true # 是否开启重试功能max-attempts: 5 # 最大重试次数# 时间策略乘数因子 0 1 2 4 8multiplier: 2.0initial-interval: 1000ms # 第一次调用后的等待时间max-interval: 20000ms # 最大等待的时间值
添加共享配置
spring:application:name: leadnews-wemedia # 服务名称profiles:active: dev # 开发环境配置ip: 192.168.200.130 # 环境ip地址cloud:nacos:server-addr: ${spring.profiles.ip}:8848discovery: # 注册中心地址配置namespace: ${spring.profiles.active}config: # 配置中心地址配置namespace: ${spring.profiles.active}file-extension: yml # data-id 后缀name: ${spring.application.name} # data-id名称shared-configs: # 共享配置- data-id: share-feign.yml # 配置文件名-Data Idgroup: DEFAULT_GROUP # 默认为DEFAULT_GROUPrefresh: false # 是否动态刷新,默认为false- data-id: share-seata.yml # 配置文件名-Data Idgroup: DEFAULT_GROUP # 默认为DEFAULT_GROUPrefresh: false # 是否动态刷新,默认为fals- data-id: share-file.yml # 配置文件名-Data Idgroup: DEFAULT_GROUP # 默认为DEFAULT_GROUPrefresh: false # 是否动态刷新,默认为fals- data-id: share-rabbit.yml # 配置文件名-Data Idgroup: DEFAULT_GROUP # 默认为DEFAULT_GROUPrefresh: false # 是否动态刷新,默认为falsservlet:multipart:max-file-size: 5MB mybatis-plus:configuration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
wemedia-service
创建com.heima.wemedia.config.RabbitConfig
配置类
package com.heima.wemedia.config; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.amqp.core.Message; import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData; import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate; import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter; import org.springframework.beans.factory.InitializingBean; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.stereotype.Component; /*** InitializingBean: springbean生命周期接口 代表完成bean装配后 执行的初始化方法* 这个类的目的:* 设置rabbitmq消息序列化机制 (默认jdk效率差)* 设置rabbitmq消息发送确认 回调* 设置rabbitmq消息返还 回调*/ @Component @Slf4j public class RabbitConfig implements InitializingBean {@AutowiredRabbitTemplate rabbitTemplate;@Overridepublic void afterPropertiesSet() {log.info("初始化rabbitMQ配置 ");// 设置消息转换器rabbitTemplate.setMessageConverter(new Jackson2JsonMessageConverter());// 设置发送确认 回调方法rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {/*** @param correlationData 对比数据* @param ack 是否成功发送到mq exchange* @param cause 原因*/@Overridepublic void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {if (!ack){// TODO 可扩展自动重试 log.error("发送消息到mq失败 ,原因: {}",cause);}}});// 设置消息返还 回调方法rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {/*** @param message 消息内容* @param replyCode 回复状态* @param replyText 回复文本提示* @param exchange 交换机* @param routingKey 路由*/@Overridepublic void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {// TODO 可扩展自动重试 log.error("消息返还回调触发 ,交换机: {} , 路由: {} , 消息内容: {} , 原因: {} ",exchange,routingKey,message,replyText);}});} }
heima-leadnews-common
中定义常量类NewsAutoScanConstants
可以将所有消息队列常量存入com.heima.common.constants.message
包中
public class NewsAutoScanConstants {public static final String WM_NEWS_AUTO_SCAN_QUEUE="wm.news.auto.scan.queue"; }
6.4)发送及消费消息
发送消息
wemedia-service
服务 WmNewsServiceImpl.submitNews
/*** 自媒体文章发布* @param dto* @return*/@Overridepublic ResponseResult submitNews(WmNewsDTO dto) {// 1 参数校验......略.....// 2 保存或修改文章......略.....// 3.3 保存关联关系......略.....// 3.4 发送待审核消息rabbitTemplate.convertAndSend(NewsAutoScanConstants.WM_NEWS_AUTO_SCAN_QUEUE,wmNews.getId());log.info("成功发送 待审核消息 ==> 队列:{}, 文章id:{}",NewsAutoScanConstants.WM_NEWS_AUTO_SCAN_TOPIC,wmNews.getId());}return ResponseResult.okResult();}
消费消息
package com.heima.wemedia.listen; import com.heima.common.constants.message.NewsAutoScanConstants; import com.heima.wemedia.service.WmNewsAutoScanService; import com.heima.wemedia.service.WmNewsService; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Queue; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.IOException; @Component @Slf4j public class WemediaNewsAutoListener {@AutowiredWmNewsAutoScanService wmNewsAutoScanService;@AutowiredWmNewsService wmNewsService;/*** queues: 监听指定队列* queuesToDeclare: 声明并监听指定队列* bindings: 声明队列 交换机 并通过路由绑定*/@RabbitListener(queuesToDeclare = {@Queue(name = NewsAutoScanConstants.WM_NEWS_AUTO_SCAN_QUEUE)})public void newsAutoScanHandler(String newsId){log.info("接收到 自动审核 消息===> {}",newsId);// 自动审核wmNewsAutoScanService.autoScanWmNews(Integer.valueOf(newsId));} }
6.5)文章自动审核功能-综合测试
服务启动列表:
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wemedia微服务
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admin微服务
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wemedia网关微服务
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启动前端系统wemedia
测试动作:在自媒体前端进行发布文章
结果:
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查看控制台日志是否触发自动审核,审核的具体结果