拓展阅读
业务背景
如果我们的敏感词部署之后，不会变化，那么其实不用考虑这个问题。
但是实际业务，敏感词总是随着时间不断变化的，所以我们需要支持敏感词的动态修改。
整体设计
pull vs push
以数据库存储自定义场景为例，如果页面修改了敏感词信息，那么如何通知到部署的多台敏感词客户端呢？
一般通知方式有两大类：
1）push 推送方式
修改时同时通知敏感词发生了变化，每个敏感词客户端接收到通知后，重新初始化敏感词信息。
优点是实时性比较高，缺点是需要引入额外的通知机制，需要通知的服务比较多时，也比较麻烦。
2）pull 拉取方式
修改后，直接落库数据库，每一个敏感词客户端自己定时拉取变更的信息。
这种方式有点是非常简单，缺点是存在一定的延迟性。
考虑到我们的场景可以允许分钟级的延迟，所以这里先实现定时拉取方式。
如何知道敏感词是否发生了变化？
定时拉取的方式比较简单，但是每一次拉取的话，如何知道是否需要重新初始化呢？
虽然每次的初始化的耗时还好，但是考虑到变更不是很频繁，所以有没有办法定时拉取时知道有没有变化呢？
回顾一下上一篇文章，我们设计的 word 表
create table word
(
id int unsigned auto_increment comment '应用自增主键' primary key,
word varchar(128) not null comment '单词',
type varchar(8) not null comment '类型',
status char(1) not null default 'S' comment '状态',
remark varchar(64) not null comment '配置描述' default '',
operator_id varchar(64) not null default 'system' comment '操作员名称',
create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间戳',
update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间戳'
) comment '敏感词表' ENGINE=Innodb default charset=UTF8 auto_increment=1;
create unique index uk_word on word (word) comment '唯一索引';
根据更新时间可以吗？
如果我们所有的数据都不执行物理删除，那么直接根据 word 表的 update_time 即可判断。
但是如果一个数据真的被删除了，那么这种方式就不行了。
delete 的数据怎么办？
如果我们期望执行物理删除的话，那只有添加对应的日志表。
我们可以通过日志表的 update_time 来处理。
操作日志表
v1.2.0 的表设计
回顾一下 v1.2.0 表设计，如下：
create table word_log
(
id int unsigned auto_increment comment '应用自增主键' primary key,
batch_id varchar(128) not null comment '批次号',
word varchar(128) not null comment '单词',
type varchar(8) not null comment '类型',
status char(1) not null default 'S' comment '单词状态。S:启用;F:禁用',
remark varchar(64) not null comment '配置描述' default '',
operator_id varchar(64) not null default 'system' comment '操作员名称',
create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间戳',
update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间戳'
) comment '敏感词操作日志表' ENGINE=Innodb default charset=UTF8 auto_increment=1;
create index ix_word on word_log (word) comment '单词普通索引';
create index ix_batch_id on word_log (batch_id) comment '批次号普通索引';
枚举：
insert into lc_enum_mapping (table_name, column_name, `key`, label) values ('word_log', 'status', 'S', '正常');
insert into lc_enum_mapping (table_name, column_name, `key`, label) values ('word_log', 'status', 'F', '失效');
insert into lc_enum_mapping (table_name, column_name, `key`, label) values ('word_log', 'type', 'ALLOW', '允许');
insert into lc_enum_mapping (table_name, column_name, `key`, label) values ('word_log', 'type', 'DENY', '禁止');
表结构调整
我们对原来的表做一点调整。
调整后的建表语句
考虑到后续 sensitive-word 可能做精确的单个单词变化处理，我们最好可以知道每一次词内容的具体变化。
word 敏感词主题 word_before 变更前的单词 word_after 变更后的单词
调整后的建表语句:
drop table word_log;
create table word_log
(
id int unsigned auto_increment comment '应用自增主键' primary key,
batch_id varchar(128) not null comment '批次号',
word varchar(128) not null comment '单词',
word_before varchar(128) null comment '变更前单词',
word_after varchar(128) null comment '变更后单词',
type varchar(8) not null comment '类型',
status char(1) not null default 'S' comment '单词状态',
remark varchar(64) not null comment '配置描述' default '',
operator_type varchar(16) not null default '' comment '操作类别',
operator_id varchar(64) not null default 'system' comment '操作员名称',
create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间戳',
update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间戳'
) comment '敏感词操作日志表' ENGINE=Innodb default charset=UTF8 auto_increment=1;
create index ix_word on word_log (word) comment '单词普通索引';
create index ix_batch_id on word_log (batch_id) comment '批次号普通索引';
create index ix_update_time on word_log (update_time) comment '更新时间普通索引';
添加操作类别(operator_type)：
insert into lc_enum_mapping (table_name, column_name, `key`, label) values ('word_log', 'operator_type', 'CREATE', '新增');
insert into lc_enum_mapping (table_name, column_name, `key`, label) values ('word_log', 'operator_type', 'DELETE', '删除');
insert into lc_enum_mapping (table_name, column_name, `key`, label) values ('word_log', 'operator_type', 'UPDATE', '更新');
例子
1）新增
新增 ‘敏感’
word 敏感
word_before null
word_after 敏感
2）修改
修改 ‘敏感’，到 ‘敏感修改’
word 敏感
word_before 敏感
word_after 敏感修改
3) 删除
删除 ‘敏感修改’
word 敏感修改
word_before 敏感修改
word_after null
刷新核心逻辑
我们启动一个定时任务，判断存在更新时，则重新初始化对应的敏感词信息。
package com.github.houbb.sensitive.word.admin.web.config;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.Wrapper;
import com.github.houbb.heaven.util.util.DateUtil;
import com.github.houbb.sensitive.word.admin.dal.entity.WordLog;
import com.github.houbb.sensitive.word.admin.service.service.WordLogService;
import com.github.houbb.sensitive.word.bs.SensitiveWordBs;
import groovy.util.logging.Slf4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 分布式部署的更新问题：
*
* 模式1：push
* 实时性好，但是需要感知系统的存在。
*
* 模式2：pull
* 存在延迟，但是无状态，简单。
*
* 这里采用模式2
*
* @since 1.2.0
*/
@Component
@Slf4j
public class MySensitiveWordScheduleRefresh {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MySensitiveWordScheduleRefresh.class);
@Autowired
private SensitiveWordBs sensitiveWordBs;
@Autowired
private WordLogService wordLogService;
/**
* 刷新时间间隔
* @since 1.3.0
*/
@Value("${sensitive-word.refresh-interval-seconds}")
private int refreshIntervalSeconds;
@PostConstruct
public void init() {
logger.info("MySensitiveWordScheduleRefresh init with refreshIntervalSeconds={}", refreshIntervalSeconds);
// 单线程定时调度。
// TODO: 调整对应的 word_log 实现
ScheduledExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
executorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
logger.info("MySensitiveWordScheduleRefresh start");
refresh();
logger.info("MySensitiveWordScheduleRefresh end");
} catch (Exception e) {
logger.error("MySensitiveWordScheduleRefresh meet ex", e);
}
}
}, refreshIntervalSeconds, refreshIntervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 更新词库
*
* 每次数据库的信息发生变化之后，首先调用更新数据库敏感词库的方法。
* 如果需要生效，则调用这个方法。
*
* 说明：重新初始化不影响旧的方法使用。初始化完成后，会以新的为准。
*/
private void refresh() {
// 延长10S，避免遗漏
int timeDiffer = refreshIntervalSeconds + 10;
// 判断当前一段时间内是否存在变化？
Date date = DateUtil.addSecond(new Date(), -timeDiffer);
Wrapper<WordLog> wordLogWrapper = new EntityWrapper<>();
wordLogWrapper.gt("update_time", date);
int count = wordLogService.selectCount(wordLogWrapper);
if(count <= 0) {
logger.info("MySensitiveWordScheduleRefresh 没有新增的变化信息，忽略更新。");
return;
}
// 每次数据库的信息发生变化之后，首先调用更新数据库敏感词库的方法，然后调用这个方法。
// 后续可以优化为针对变化的初始化。
sensitiveWordBs.init();
}
}
sensitive-word.refresh-interval-seconds 属性指定了刷新的间隔，可配置。
小结
分布式环境下还是尽可能的追求架构的简洁性，这里只是一种实现的方式，也可以自己实现基于 push 的模式。
开源代码
参考资料
https://github.com/houbb/sensitive-word-admin
