서비스를 개발하다보면 항상 금칙어처리가 필요하게 됩니다.
금칙어 갯수가 적으면 상관 없는데 갯수가 많으면(특히 중국 서비스하면..;) 성능을 잘 생각해서 처리해야 합니다.
관련해서 참고용 TC를 만들어봤습니다.
간단히 만들어서 TC종류는 많지 않고 부족한 부분이 있을 수 있습니다.
1. 금칙어 저장테이블 DDL(참고용)
-- 금칙어 테이블 DDL샘플(Mysql). 글로벌 다국어를 감안하여 금칙어 컬럼은 'utf8mb4_bin'로 정의
CREATE TABLE `bad_word` (
`pk` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'pk',
`use_yn` ENUM('Y','N') COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL DEFAULT 'Y' COMMENT '사용여부',
`bad_word` VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '금칙어',
PRIMARY KEY (`pk`),
UNIQUE KEY `UNQ_badWord` (`bad_word`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='금칙어'
2. maven dependency
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.ahocorasick/ahocorasick -->
<dependency>
<groupId>org.ahocorasick</groupId>
<artifactId>ahocorasick</artifactId>
<version>0.4.0</version>
</dependency>3. test case
import org.ahocorasick.trie.Emit;
import org.ahocorasick.trie.Trie;
import org.apache.commons.lang3.RandomStringUtils;
import org.junit.Assert;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.Timeout;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 금칙어 성능 테스트
* - 대량(10만개 이상)의 금칙어 키워드 존재시 금칙어 여부 판단에 성능 이슈가 없도록 처리하는 테스트(샘플) 소스
* - 아호코라식 알고리즘을 활용: https://en.wikipedia.org/wiki/Aho%E2%80%93Corasick_algorithm
*
* @author
*/
class BadWordPerformanceTest {
private static int initDummyBadwordCnt = 100_000; //더미용 금칙어 초기화 갯수
private static final String findBadword = "개새끼"; //테스트용 금칙어
private static final String findBadword2 = "소새끼"; //테스트용 금칙어2
private static LinkedHashSet<String> badwords = new LinkedHashSet<>(); //linkedhaset이 contain 성능이 가장 좋음: https://dzone.com/articles/java-collection-performance
private static Trie badwordsTrie; //아호코라식용
@BeforeAll
static void init() {
for (int i = 1; i <= initDummyBadwordCnt; i++) {
//String randomBadWord = RandomStringUtils.random(30, false, false);
String randomBadWord = RandomStringUtils.randomAlphanumeric(30);
badwords.add(randomBadWord);
}
System.out.println(String.format("init 금칙어 갯수(컬렉션용): %d", badwords.size()));
//아호코라식용 초기화
long startInitAho = System.currentTimeMillis();
badwordsTrie = Trie.builder().addKeywords(badwords).addKeyword(findBadword).addKeyword(findBadword2).build(); //시간이 많이걸리니까 가능하면 초기화 후 재 사용
//badwordsTrie = Trie.builder().addKeywords(badwords).addKeyword(findBadword).addKeyword(findBadword2).onlyWholeWords().build(); //시간이 많이걸리니까 가능하면 초기화 후 재 사용
//badwordsTrie = Trie.builder().ignoreCase().ignoreOverlaps().addKeywords(badwords).build(); //아호코라식용 초기화
long endInitAho = System.currentTimeMillis();
System.out.println("아호코라식 초기화 소요시간(ms): " + (endInitAho - startInitAho));
}
/**
* 아호코라식으로도 완전일치 테스트가 가능하지만 java컬렉션을 이용해서도 구현
*/
@Test
@Timeout(value = 20, unit = TimeUnit.MILLISECONDS)
public void 금칙어_완전일치_테스트() {
badwords.add(findBadword); //테스트용 금칙어를 금칙어 셋에 추가해둠(성능 테스트를 위해 만든 대량의 금칙어에 추가)
final String notExistBadword = findBadword + System.currentTimeMillis(); //확률적으로 존재할 수 없는 금칙어
long startExactNano = System.nanoTime();
long startExactms = System.currentTimeMillis();
Assert.assertTrue(badwords.contains(findBadword));
Assert.assertFalse(badwords.contains(notExistBadword));
long endExactNano = System.nanoTime();
long endExactMs = System.currentTimeMillis();
System.out.println("\n\n완전일치 금칙어 find 소요시간(nano): " + (endExactNano - startExactNano));
System.out.println("완전일치 금칙어 find 소요시간(ms): " + (endExactMs - startExactms));
}
/**
* 성능을 위해서 포함여부 체크는 아호코라식 알고리즘을 사용
* - 구현 java 라이브러리: https://github.com/robert-bor/aho-corasick (maven mvnrepository에는 배포를 안하니 참고해서 직접 구현하거나 소스 내려받아서 빌드 후 사용)
*/
@Test
@Timeout(value = 20, unit = TimeUnit.MILLISECONDS)
public void 금칙어_포함여부_아호코라식알고리즘기반_테스트() {
String targetText_1 = "개새끼들이 뛰어놀고 있어요. 소 는 없어요";
Collection<Emit> emits_1 = excuteAho(targetText_1);
Assert.assertTrue(emits_1.size() == 1);
String targetText_2 = "개새끼들이 뛰어놀고 있어요. 옆에는 소새끼들이 있어요";
Collection<Emit> emits_2 = excuteAho(targetText_2);
Assert.assertTrue(emits_2.size() == 2);
String targetText_3 = "개가 뛰어놀고 있어요. 옆에는 소도 있어요";
Collection<Emit> emits_3 = excuteAho(targetText_3);
System.out.println(emits_3);
Assert.assertTrue(emits_3.size() == 0);
}
private Collection<Emit> excuteAho(String targetText) {
System.out.println("\n===== excuteAho: Start ");
System.out.println("금칙어가 존재하는지 검사할 텍스트:==>" + targetText);
long startNano = System.nanoTime();
long startMs = System.currentTimeMillis();
Collection<Emit> emits = badwordsTrie.parseText(targetText);
System.out.println("검출된 금칙어 갯수: " + emits.size());
for (Emit emit : emits) {
System.out.println(String.format(" 금칙어 '%s'에 매칭됨", emit.getKeyword()));
}
long endNano = System.nanoTime();
long endMs = System.currentTimeMillis();
long duNano = endNano - startNano;
long duMs = endMs - startMs;
System.out.println(String.format("아호코라식 기반 금칙어 판별 소요시간. '%d(nano)' | '%d(ms)'", duNano, duMs));
System.out.println("===== excuteAho: End ");
return emits;
}
}
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