循环 1 万次是不是性能很 low ,有什么优化解吗
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icyalala 2022-01-13 14:54:55 +08:00
看着很奇葩的问题啊,最初的需求是什么?
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murmur 2022-01-13 14:57:37 +08:00
应该是敏感词过滤吧,
这个只能老老实实匹配,漏一个问题就大了,不要想着诀窍,真出了问题大事 |
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ebingtel 2022-01-13 14:59:55 +08:00
搞个多进程的 daemon 服务,每个进程负责 部分正则
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dallaslu 2022-01-13 15:01:18 +08:00
如果不是正则的话,可以构造一个包含一万个节点的匹配树。如果是正则的话,好像也有可能啊,怕不是要自己魔改一个正则实现来构造匹配树
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nekoneko 2022-01-13 15:03:32 +08:00
多线程并发呗
java 直接 parallelStream |
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ch2 2022-01-13 15:05:48 +08:00
与每个模式串的复杂度有关,如果模式串复杂度都很低,那么 1 万次匹配也是秒出
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dallaslu 2022-01-13 15:07:50 +08:00
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chihiro2014 2022-01-13 15:08:31 +08:00
前缀树?
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murmur 2022-01-13 15:10:14 +08:00
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shyrock 2022-01-13 15:22:56 +08:00 2
正则就是匹配条件吧?所以要想保持匹配结果不变,又想提升效率。要么并行、要么提升单次匹配的效率。
对了,还有一个思路是利用已经匹配的正则所加入的信息,也就是说要先分析这一万个正则的相关性,把匹配 A 的必然匹配 B 这种关系找出来;或者匹配 C 的必然不匹配 D 。这样可以构建一个匹配的顺序,尽量减少匹配次数。 |
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lianyue 2022-01-13 15:35:27 +08:00
如果只需要某一个匹配的结果那
吧 10000 个正则 合并成 一个正则 用 `|` 分开 并且每个正则分组好(?<id1>正则规则 1) (?<id2>正则规则 2) 然后 响应结果 看哪个下标不为 null 就知道是哪个正则匹配成功了 |
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ys2016814 2022-01-13 15:36:02 +08:00
FST
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lianyue 2022-01-13 15:37:31 +08:00
(?<id1>原始的正则规则 1)|(?<id2>原始的正则规则 2)
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GeruzoniAnsasu 2022-01-13 16:20:07 +08:00 6
…… 你应该尝试把那 1w 个正则编译到一起去
既然是路由分发,那么这些正则就必然是静态的,你完全可以把时间都放到编译期。 之前做过一些极重规则的东西,数以万计内置规则,我们用了这个 http://www.colm.net/open-source/ragel/ 虽然编译要跑一个小时,但是运行快啊( |
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wszgrcy 2022-01-13 16:56:23 +08:00
把 1w 个正则合并成一个正则,让引擎自己优化?[doge]
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litmxs 2022-01-13 17:00:21 +08:00 via Android
试试 Intel 的 hyperscan ,多模正则库
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Chinsung 2022-01-13 17:45:20 +08:00
给正则构建一个树,一万个正则之间肯定有互斥的和包含关系,根据正则之间的关系简单分组,在正则树上匹配查找。
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SteveWoo 2022-01-13 18:42:38 +08:00
弄 1w 台主机,发给 1w 个主机,算完了给你结果
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popvlovs 2022-01-13 18:50:41 +08:00
hyperscan
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jianhua 2022-01-13 18:58:10 +08:00
包括:
1. 缓存匹配结果和类型。记录上次匹配结果和特征,引入特征查找算法。 2. 通过分析正则的含义,打标签(数字、字母、字符等匹配规则): 2.1 通过建立离线测试集,暴力测试正则的匹配含义 2.2 通过分析正则语法 基于正则的标签,优化原始数据特征提取和检索算法。最简单的,当你知道输入字符串是一个数字,那么应该排除掉所有字母、字符类的正则。 |
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timi OP @GeruzoniAnsasu 感觉路子很野但是又很有道理😂
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paopjian 2022-01-14 09:53:26 +08:00
@GeruzoniAnsasu 第一次看到这么厉害的库,英语都没怎么读懂,好难
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seanzxx 2022-01-14 11:44:52 +08:00
@GeruzoniAnsasu 我也是第一时间想到了 ragel ,以前拿这个来重写了一堆手写的正则匹配,真的很好用
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yesterdaysun 2023-07-07 09:52:41 +08:00
合并正则+多线程
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