深入解析houbb/sensitive-word项目中SensitiveWordBs对象的高内存占用问题

在houbb/sensitive-word这个开源敏感词过滤项目中，开发者可能会遇到一个令人困惑的现象：初始化一个看似简单的SensitiveWordBs对象时，内存占用却异常高（约35MB）。这种现象背后蕴含着项目设计的重要考量，也反映了敏感词过滤系统的典型实现方式。

现象分析

当开发者创建一个新的SensitiveWordBs对象时，即使没有显式添加任何自定义敏感词，对象大小也会达到约35MB。这是因为项目采用了"内置字典"的设计模式，在对象初始化时自动加载了一套完整的敏感词库作为基础过滤资源。

技术原理

敏感词过滤系统的核心在于其词库的质量和覆盖范围。houbb/sensitive-word项目为了提高开箱即用的便利性，默认内置了一套全面的敏感词库，包含：

1. 常见敏感词汇
2. 特定领域术语
3. 不当用语
4. 违规相关词汇
5. 其他各类受限信息

这套内置字典经过精心整理和优化，采用高效的数据结构（如DFA算法）存储，确保过滤性能的同时也带来了较大的内存占用。

内存占用来源

35MB的内存占用主要来自以下几个方面：

1. 基础词库数据：包含数万条敏感词及其变体
2. 索引结构：为快速查找而构建的树形索引
3. 算法数据结构：支持模糊匹配、拼音匹配等高级功能的数据结构
4. 多语言支持：可能包含多种语言的敏感词映射

优化方案

对于内存敏感的应用场景，项目提供了灵活的配置选项：

1. 禁用内置字典：通过配置可以关闭默认字典加载
2. 自定义词库：只加载业务真正需要的敏感词
3. 按需加载：实现词库的动态加载机制
4. 分布式缓存：将词库放在Redis等外部存储中

设计权衡

这种默认加载大词库的设计体现了典型的技术权衡：

优点：

• 开箱即用的过滤效果
• 减少初次配置的工作量
• 确保基础过滤质量

缺点：

• 较高的初始内存占用
• 可能包含业务不需要的词汇

最佳实践

在实际项目中，建议根据具体场景选择合适的使用方式：

1. 小型应用：可直接使用默认配置，接受一定的内存开销
2. 大型系统：建议自定义词库，精确控制内存使用
3. 云原生环境：考虑将词库外部化，实现弹性扩展

总结

houbb/sensitive-word项目通过默认加载内置字典的设计，牺牲了一定的内存空间换取了更好的开发者体验和更全面的默认过滤能力。理解这一设计背后的考量，有助于开发者根据实际需求做出合理的技术决策，在过滤效果和系统资源之间找到最佳平衡点。