这篇文章主要是分享最近在开发中正则的学习心得体会。我们开发，一开始是采用python的正则库，后来为了适应Spring Cloud兼容Java所以正则也相应的修改成为了Java版本，经过测试，Java在匹配速度上相对慢了好多，平台一天需要处理一亿多条日志，但按照当时的处理速度，每天差不多就只能处理了2千多万条，这样的速度，实在扎心，提单申请扩容，那边的负责人说资源不足，好咯，将Java所使用的正则库替换成C++，C++够快了吧，不过，这个库是通过牺牲功能换取性能来实现的。

性能比较

正则表达式的原理

理论模型是有穷自动机,具体的实现为正则引擎(Regex Engine)分两类确定型有穷自动机(Definite Finite Automata，DFA,其状态都是确定)和非确定型有穷自动机(Non-definite Finite Automate，NFA,其状态在某个时刻是不确定的)。DFA和NFA是可以证明存在等价关系,不过这是两种不同的自动机。在这里，我才不会深入讨论它们的原理。简单地说，DFA 的时间复杂度是线性的。它更稳定，但功能有限。NFA 的时间复杂度相对不稳定。根据正则表达式的不同，时间有时长，有时短。NFA 的优点是它的功能更强大，所以被 Java、.NET、Perl、Python、Ruby 和 PHP 用来处理正则表达式。 NFA 是怎样进行匹配的呢？我用下面的字符串和表达式作为例子。

text="A lovely cat."
regex="cat"

NFA 匹配是基于正则表达式的。也就是说，NFA 将依次读取正则表达式的匹配符，并将其与目标字符串进行匹配。如果匹配成功，它将转到正则表达式的下一个匹配符。否则，它将继续与目标字符串的下一个字符进行比较。让我们一步一步地来看一下上面的例子。

首先，提取正则表达式的第一个匹配符：c。然后，将它与字符串的第一个字符 A 进行比较。不匹配，所以转到下一个。第二个字符是 l，也不匹配。继续转到下一个，也就是 o。匹配失败。于是，继续读取text的字符直到c，匹配成功猴，读取正则表达式的第二个字符： a。
正则表达式的第二个匹配符是：a。将它与字符串的第九个字符 a进行比较。又匹配了。于是继续读取正则表达式的第三个字符 t。
正则表达式的第三个匹配符是 t。让我们继续与字符串的第十个字符比较。匹配成功。接着，尝试读取正则表达式的下一个字符，发现没有字符了，因此匹配结束。

回溯（backtracking）

为了应对NFA状态不确定，可能会匹配出错误的结果，因此需要“尝试失败-重新选择”的过程，现在，我已经解释了 NFA 是如何进行字符串匹配的——回溯法。我们将使用下面的例子，以便更好的解释回朔法。

text="xyyyyyyz"
regex="xy{1,10}z"

这是一个比较简单的例子。正则表达式以 x 开始，以 z 结束。它们之间有以 1-10 个 y 组成的字符串。NFA 的匹配过程如下：

首先，读取正则表达式的第一个匹配符 x，并将其与字符串的第一个字符 x 进行比较。两者匹配，所以，接下来是移动到正则表达式的第二个字符。
读取正则表达式的第二个匹配符 y{1,10}，将它与字符串的第二个字符 y 进行比较。它们又匹配了。y{1,10} 代表 1-10 个 y，基于 NFA 的贪婪特性（即，尽可能地进行匹配），此时它不会读取正则表达式的下一个匹配符，而是仍然使用y{1,10} 与字符串的第三个字符 y 进行比较。它们匹配了。于是继续用 y{1,10} 与字符串的第n个字符 y 进行比较，直到第七个，它们不匹配。回溯就出现在这里
那么回溯是如何进行的？回溯后，字符串中已被读取的第七个字符 y 将被放弃。指针将返回到字符串的第三个字符。接着，正则表达式的下一个匹配符 z 会被用来与待匹配字符串当前指针的下一个字符 z 进行对比。两者是匹配的。这时，字符串最后一个字符已经被读取。匹配结束。

正则表达式的三种模式

贪婪模式
- 这个就是最简单的匹配模式，也是最先接触的匹配模式
勉强模式
- 在正则表达式中添加一个?标志，贪婪模式将变成勉强模式。此时，它将尽可能少地匹配。然而，勉强模式下回溯仍可能出现。
独占模式
- 如果添加+标志，则原来的贪婪模式将变成独占模式。也就是说，它将匹配尽可能多的字符，但不会回溯。

text="xyyyyyyz"
regex="xy{1,10}?z"

正则表达式的第一个字符 x 与字符串的第一个字符 x 相匹配。正则表达式的第二个运算符 y{1,10}? 匹配了字符串的第二个字符 y 。由于最小匹配的原则，正则表达式将读取第三个运算符 z，并与字符串第三个字符 y 进行比较。两者不匹配。因此，程序进行回溯并将正则表达式的第二个运算符 y{1,10}? 与字符串的第三个字符 y 进行比较。还是匹配成功了。之后继续匹配，正则表达式的第三个匹配符 c 与字符串的第七个字符 z 正相匹配。匹配结束。
这三种模式，在Python，Java这些常见的开发工具中是比较常用的，然而在C++中并不是合适，我们开发团队经过一次次的修改、优化，在性能调优上才有了质的飞跃。

调优分析

下面以一份日志为例，介绍利用前面介绍的三种模式所开发出来的模型匹配。

[INFO][08:27:34.260][2b0e7244d940]:LOGIN| client_id=007102| ip=8.8.8.8| uin=66666666 | mailname=123456789@139.com| userip=223.3.3.3|

我们想要的就是将日志中的数据进行提取，获得我们想要的内容，其中包括，clientIP、userID、user、mobileNumber这些，因为还有其他数据描述，后续提高数据挖掘的效率，和对安全风险的分析能力，我们也想对这些日志进行解析。一开始我们使用贪婪模式，也就是常见的使用*，看图中箭头方向，这个步长4635，大概需要11ms，步长其实就是回溯的次数，迭代计算这么多次，对于性能来说确实挺令人失望的，原因已经很明显了，就是由于*导致的，贪婪匹配n次直到和下个符号不匹配为止，因此消耗了大量的计算性能，这个也是我们需要进行优化地方。
正则性能调优

^[(?P<type>.)][(?P<null1>.)][(?P<null2>.)].\=(?P<cid>.)|.\=(?P<ip>.)|.\=(?P<uin>.)|.\=(?P<mailname>.)|.\=(?P<userip>.*)$

接下来开始调优对原来的贪婪模式追加勉强匹配（外文名词翻译真让人抓狂），匹配效果卓著，原因在于勉强模式尽最大努力地减少了回溯次数，在原来的回溯全文之后的基础上，该模式如果遇匹配上了下个字符，立即结束，比如匹配type这个字段，我们的原先的贪婪模式，没遇到一次就会全文都匹配一遍之后在回到起点，确认匹配完成，而勉强模式则是在边界就停下来，比如\],\[等字段。
到了这里我们并不满足，是否还可以更快，对计算资源是否可以更友好？毕竟我们的计算资源很宝贵，于是可以继续尝试使用独占模式。见下图
正则性能调优

^[(?P<type>.?)][(?P<null1>.?)][(?P<null2>.?)].?\=(?P<cid>.?)|.?\=(?P<ip>.?)|.\=(?P<uin>.?)|.?\=(?P<mailname>.?)|.?\=(?P<userip>.*?)$

在这个模式下我们的表达式性能得到了极大的提升，此时相较于初始版本，性能已经提高了十倍，称之为勉强追加独占模式，该匹配已经匹配了，基本上可以交差给服务器日夜不停工作了。

此时性能看起来已经达到了最优了，但我们要考虑到表达式的健壮性，毕竟在众多的日志里，总会出现有些字段为空（并不是null）的情况，如下图所示，我特意删除一些字段，如果是空格还好，当不是的时候又应该怎么处理咧？

正则性能调优

这里需要使用|这个符号，对这样的场景经行适配,此时不管是空的还是有数据的都没啥关系了，我们已经做好了应对准备。

正则性能调优

^[(?P<type>.+?)][(?P<null1>.+?)][(?P<null2>.+?)].+?\=(?P<cid>.+?)|.+?\=(?P<ip>.+?)|.*\=(?P<uin>.+?)|.+?\=(?P<mailname>.+?)|.+?\=(?P<userip>.+?)$

最终版

正则性能调优

[(?P<type>|.+?)][(?P<null1>|.+?)][(?P<null2>|.+?)].+?\=(?P<cid>|.+?)|.+?\=(?P<ip>|.+?)|.*\=(?P<uin>|.+?)|.+?\=(?P<mailname>|.+?)|.+?\=(?P<userip>.+|)

这里我特意删除^和$这两个字符，考虑到在这个场景下，其实没必要规定起止符，因为我们是全文匹配的，起止符的出现反而需要计算机再验证一次是否到了终点，确定一下自己是不是在起点，有点画蛇添足。

结束语

在生产环境中学习很快，尴尬的就是没时间沉淀，生产的过程中遇到了好多我觉得是经典的场景，时间不允许匆匆留在工作笔记中，还没探究出所以然。之前以为我学会了正则，搞爬虫嘛，对正则也是要有一定的理解的，在进行模型分析的这段时间越发看不懂正则，总觉得这个是在写啥，官网说的是啥，看文档，现在写正则舒服很多了，处理日志各种不规范，提供的日志规范和接收到日志70%以上是不匹配的，还有拼写错误，各种命名法，形式翻新，永不重复，这叫一个皮。。。

正则性能调优

正则表达式的原理

回溯（backtracking）

正则表达式的三种模式

调优分析

最终版

结束语

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