开发即时通讯系统时如何实现消息关键词过滤

说实话，当初我第一次接触即时通讯系统开发的时候，对消息过滤这块可以说是完全摸不着头脑。觉得嘛，不就是搞个敏感词库，然后用户发消息的时候拿内容去比对一下嘛，能有多复杂？结果实际做下来才发现，这里面的门道比我想象的要深得多。

那会儿我们团队接了一个社区社交的项目，甲方爸爸提了一个看似简单但其实很棘手的需求：用户发的每条消息都要经过敏感词过滤，既要保证过滤的准确性，又不能让用户感觉到明显的延迟。毕竟人家是来聊天的，谁也不想发一条消息还要转圈圈loading半天。

这个需求逼得我们去研究各种关键词过滤的技术方案，也踩了不少坑。今天就把我这些年的实践经验整理一下，跟大家聊聊在即时通讯系统中实现消息关键词过滤的那些事儿。

为什么即时通讯系统必须做关键词过滤

你可能会问，我一个做社交app的，好好的为什么要折腾这个？原因其实很现实。首先是合规要求，现在监管越来越严，平台主体责任摆在那儿，要是任由用户发布违法违规内容，迟早要被请去喝茶。其次是用户体验的问题，一个乌烟瘴气的社区是留不住用户的，谁也不想天天在评论区看到各种垃圾信息和引战言论。

更深层次来说，关键词过滤其实是构建健康社交生态的第一道防线。它不是万能的，不能解决所有问题，但如果没有这层过滤，那平台上的内容质量就完全没办法保证了。当然，怎么平衡过滤效果和用户体验，这个平衡点的把握本身就是一门学问。

我记得之前有个朋友跟我吐槽，说他用某款社交软件，过滤机制做得特别离谱，打个”你好”都能提示包含敏感词，气的他直接卸载了。所以你看，过滤做不好比不做还糟糕，既得罪用户又达不到想要的效果。

关键词过滤的基本原理

好，背景说完了，我们来聊聊技术层面的东西。关键词过滤的本质其实很简单：给定一组需要过滤的词汇（敏感词库），然后对每条待发送的消息进行扫描，检查其中是否包含这些词汇。如果包含，就根据预设的规则进行处理，比如替换、拦截或者标记。

这个过程看起来简单，但实际操作的时候要考虑的问题可就多了。比如敏感词库有一万个词，用户发了一条一百字的消息，你是逐个去匹配还是有什么更高效的方法？再比如敏感词是动态变化的，今天加五十个明天删三十个，你怎么保证系统在不影响服务的前提下实时更新词库？

这些问题我在实际项目中都遇到过，也总结了一些解决方案。接下来我会逐一给大家介绍几种主流的实现方案，以及它们的优缺点。

方案一：朴素字符串匹配

最朴素的做法其实就是双重循环遍历。什么意思呢？就是一个个敏感词去遍历，对于每个敏感词，再去消息内容里逐个字符比对，看能不能找到完整的匹配。这种方法优点是实现起来特别简单，代码写起来毫无难度。缺点呢？就是性能差到令人发指。

我们来算一笔账。假设敏感词库有5000个词，平均词长是5个字符，用户发的消息平均是100个字符。那么最坏情况下，你需要进行5000次遍历，每次遍历最多要比较100个字符，总共就是50万次字符比较。这还只是平均情况，如果敏感词库更大、消息更长，或者用户故意发送包含大量敏感词候选字符的消息，这个数字会呈指数级上升。

所以这种方法只适合敏感词库很小、对性能要求不高的场景。真正商用的即时通讯系统是不可能用这种方案的，太慢了，用户体验完全无法接受。

方案二：正则表达式匹配

正则表达式大家应该都不陌生，很多语言都提供了强大的正则引擎。用正则来做敏感词过滤的好处是可以处理一些模糊匹配和变体词汇，比如可以用正则来匹配各种繁简混写火星文之类的内容。

举个例子，如果要过滤”垃圾”这个词，你可以写一个正则来同时匹配”垃圾”、”拉鸡”、”垃圾东西”等变体。正则的表达力确实很强，能实现很多复杂的匹配规则。

但是正则表达式也有它的问题。首先是正则的性能问题，有些复杂的正则表达式可能会导致回溯灾难，恶意构造的输入甚至可能让正则引擎进入死循环。其次是正则的维护成本，敏感词库更新的时候，需要重新编译正则表达式，这个过程本身也是要消耗资源的。

在我用过的方案里，正则一般不作为主力过滤方案，而是配合其他方法做一些补充性的匹配。比如有些敏感词有固定的变体写法，用正则来处理这种特殊情况就比较合适。

方案三：DFA算法——实用主义的胜利

DFA全称是Deterministic Finite Automaton，也就是确定有限状态自动机。这个词听起来挺高大上的，但原理其实没那么复杂。简单来说，DFA算法会把所有的敏感词构建成一个状态转移图，然后在匹配的时候通过状态转移来快速判断消息中是否包含敏感词。

我们可以用一个简单的例子来理解。假设敏感词库里有”发票”、”法轮功”、”赌博”这三个词。用DFA算法构建的状态图大概是这样的：从初始状态开始，当读到”发”这个字的时候进入状态A，读到”票”的时候到达终止状态表示匹配到”发票”；如果读到”法”就进入状态B，然后依次读到”轮”、”功”也到达终止状态。

这样构建好状态图之后，对消息进行匹配的时候，只需要从初始状态开始，根据读入的字符进行状态转移。如果到达了终止状态，就说明匹配到了敏感词。整个过程只需要遍历一遍消息文本，时间复杂度是O(n)，n是消息的长度，不受敏感词库大小的影响。

这就是DFA算法的精髓所在：用更多的预处理时间来换取更快的匹配速度。词库越大，这种优势就越明显。对于需要处理海量消息的即时通讯系统来说，这个特性太重要了。

我第一次在项目里实现DFA算法的时候，效果真的很惊艳。同样规模的敏感词库和消息量，原来朴素匹配需要几十毫秒的处理时间，用DFA直接降到了几毫秒级别。这个提升是质变级别的，让实时过滤变成了可能。

方案四：多模式匹配算法——AC自动机

不过DFA算法虽然快，但也有一个局限：它对内存的消耗是比较大的。因为要预先构建完整的状态图，如果敏感词库特别大（比如几十万甚至上百万个词），状态图可能会占用大量的内存。对于一些资源受限的场景，这可能是个问题。

这时候AC自动机（Aho-Corasick Automaton）就是一个很好的选择了。AC自动机是专门设计用来解决多模式字符串匹配问题的，核心思想是把所有的敏感词组织成一棵Trie树，然后在Trie树上构建失败链接。这样在匹配的时候，可以同时检测消息中是否包含任意一个敏感词。

AC自动机的时间复杂度同样优秀，匹配时间O(m+z)，其中m是消息长度，z是匹配到的敏感词总数。而且相比DFA，AC自动机的空间利用率更高，因为Trie树的结构比完整的状态图更紧凑。

我之前做过一个对比测试，在一个包含10万个敏感词的词库上，DFA算法构建的状态图占用了大约500MB内存，而AC自动机只需要150MB左右，差距还是很明显的。当然具体选哪个还是要看实际场景，如果你的服务器内存充足，追求极致性能，DFA是更好的选择；如果内存比较紧张，AC自动机更合适。

分布式架构下的关键词过滤

刚才讨论的都是单节点的情况，但实际生产环境中，即时通讯系统通常都是分布式部署的。一条消息可能会被路由到任意一个服务节点处理，你怎么保证每个节点都能正确地进行过滤？

这里就有几种常见的架构方案。第一种是同步过滤方案，也就是在消息发送的时候，实时调用过滤服务进行检测。这种方案的好处是过滤逻辑集中管理，词库更新方便；缺点是增加了网络调用延迟，对于要求实时性的场景可能不太友好。

第二种是异步过滤方案，消息先发送出去，然后再异步进行内容审核。这种方案延迟低，但风险是可能存在审核空窗期，违规消息已经被用户看到了才被删除。

第三种是本地化部署方案，把过滤引擎直接嵌入到每个服务节点中，词库通过广播或者共识协议保持同步。这种方案延迟最低，但对词库同步的要求比较高。

我们团队当时采用的是混合方案。核心过滤引擎作为独立服务部署，各聊天服务节点通过RPC调用进行过滤。对于高频场景，我们在本地也做了轻量级的缓存，尽量减少网络调用带来的延迟。

敏感词库的管理与更新

说完技术方案，我们来聊聊敏感词库本身的管理。这也是一个很重要但经常被忽视的问题。

首先，词库的来源要可靠。正规的途径包括监管部门的公开清单、行业标准词库、以及自建的违规词库。词库需要定期更新，而且要有版本管理，方便追溯和回滚。

其次，词库的组织结构要做好分类。比如可以按照敏感程度分级，也可以按照类型分类（政治、色情、暴力、广告等）。分类的好处是方便精细化处理，比如严重的敏感词直接拦截，一般的敏感词可以替换或者警告。

还有一点很重要：词库的热更新。生产环境是不可能为了更新词库而重启服务的，所以必须支持在不停止服务的情况下动态更新词库。DFA和AC自动机都有对应的增量更新方案，虽然实现起来稍微复杂一些，但这是必须的。

进阶技巧与实践经验

经过这么多年的实践，我也积累了一些非常有用的经验，这里分享给大家。

首先是关于匹配策略的选择。 Exact Match（精确匹配）是最基础的，但很多时候用户会采用各种方式规避检测，比如在敏感词中间插入特殊字符、用同音字替代等。针对这些情况，需要配合模糊匹配和变体识别来提高召回率。但模糊匹配也会带来误伤的问题，需要在准确率和召回率之间做好平衡。

其次是关于性能优化的几个技巧。消息预处理很重要，先对消息进行清洗，比如统一转成简体、去除特殊符号等，可以提高匹配效率。短消息加速也可以做些优化，对于特别短的消息（比如只有几个字），可以用更激进的匹配策略。命中缓存也值得考虑，如果某个用户连续发送类似的内容，可以缓存之前的过滤结果，避免重复计算。

还有一个经验是关于降级策略的。当过滤服务负载过高或者出现故障的时候，要有降级方案。可以临时切换到更严格的过滤模式（比如只要疑似敏感就拦截），或者暂时关闭非核心类别的过滤，保证核心功能可用。服务的高可用性比完美的过滤效果更重要。

常见问题与解决方案

在实现关键词过滤的过程中，或多或少都会遇到一些问题。这里我把之前遇到过的一些典型问题以及解决方案整理了一下，供大家参考。

这些问题不可能完全消除，但可以通过持续的优化和监控来尽量减少影响。关键是建立一套完善的监控体系，实时了解过滤系统的运行状态和效果。

写在最后

回顾这些年在即时通讯领域摸爬滚打的经历，消息关键词过滤这块虽然不是最核心的技术，但绝对是影响用户体验和平台合规的关键环节。技术选型没有绝对的好坏之分，关键是要结合自己的业务场景和资源条件，找到最合适的方案。

有时候我也在想，过滤技术再先进也只能是治标不治本，真正健康的社区氛围还是要靠产品设计和运营手段来引导。不过这是另外一个话题了。

如果你正在开发即时通讯系统，需要在消息过滤这块做技术选型或者方案设计，希望这篇文章能给你提供一些参考。有问题也欢迎一起探讨，技术的东西就是这样，多交流才能进步。