一.背景

正则表达式是计算机科学的一个概念，很多语言都实现了它。正则表达式使用一些特定的元字符来检索、匹配以及替换符合规定的字符串。

构造正则表达式语法的元字符，由普通字符、标准字符、限定字符（量词）、定位符（边界字符）组成，详情如下

二.正则表达式引擎

正则表达式是一个用正则符号写出的公式，程序对这个公式进行语法分析，建立一个语法分析树，再根据这个分析树结合正则表达式的引擎生成执行程序（这个执行程序我们把它称作状态机，也叫状态自动机），用于字符匹配。

而这里的正则表达式引擎就是一套核心算法，用于建立状态机。

目前实现正则表达式引擎的方式有两种：DFA自动机（Deterministic Final Automata 确定有限状态自动机）和 NFA（Non deterministic Finite Automaton 非确定有限状态自动机）。

对比来看，构造 DFA 自动机的代价远大于 NFA 自动机，但 DFA 自动机的执行效率高于 NFA 自动机。

假设一个字符串的长度是 n，如果用 DFA 自动机作为正则表达式引擎，则匹配的时间复杂度为 O(n)；如果用 NFA 自动机作为正则表达式引擎，由于 NFA 自动机在匹配过程中存在大量的分支和回溯，假设 NFA 的状态数为 s，则该匹配算法的时间复杂度为 O(ns)。

NFA 自动机的优势是支持更多功能。例如：捕获 group、环视、占有优先量词等高级功能。这些功能都是基于子表达式独立进行匹配，因此在编程语言里，使用的正则表达式库都是基于 NFA 实现的。

那么 NFA 自动机到底是怎么进行匹配的呢？接下来以下面的例子来进行说明：

text = "aabcab"
regex = "bc"
 
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NFA 自动机会读取正则表达式的每一个字符，拿去和目标字符串匹配，匹配成功就换正则表达式的下一个字符，反之就继续和目标字符串的下一个字符进行匹配。

分解一下过程：

1）读取正则表达式的第一个匹配符和字符串的第一个字符进行比较，b 对 a，不匹配；继续换字符串的下一个字符，也就是 a，不匹配；继续换下一个，是 b，匹配；

2）同理，读取正则表达式的第二个匹配符和字符串的第四个字符进行比较，c 对 c，匹配；继续读取正则表达式的下一个字符，然而后面已经没有可匹配的字符了，结束。

这就是 NFA 自动机的匹配过程，虽然在实际应用中，碰到的正则表达式都要比这复杂，但匹配方法是一样的。

三.NFA自动机的回溯

用 NFA 自动机实现的比较复杂的正则表达式，在匹配过程中经常会引起回溯问题。大量的回溯会长时间地占用 CPU，从而带来系统性能开销。如下面例子：

text = "abbc"
regex = "ab{1,3}c"
 
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上面例子，匹配目的比较简单。匹配以 a 开头，以 c 结尾，中间有 1-3 个 b 字符的字符串。NFA 自动机对其解析的过程是这样的：

1）读取正则表达式第一个匹配符 a 和字符串第一个字符 a 进行比较，a 对 a，匹配；

2）读取正则表达式第一个匹配符 b{1,3} 和字符串的第二个字符 b 进行比较，匹配。但因为 b{1,3} 表示 1-3 个 b 字符串，NFA 自动机又具有贪婪特性，所以此时不会继续读取正则表达式的下一个匹配符，而是依旧使用 b{1,3} 和字符串的第三个字符 b 进行比较，结果还是匹配。

3）继续使用 b{1,3} 和字符串的第四个字符 c 进行比较，发现不匹配了，此时就会发生回溯，已经读取的字符串第四个字符 c 将被吐出去，指针回到第三个字符 b 的位置。

4）那么发生回溯以后，匹配过程怎么继续呢？程序会读取正则表达式的下一个匹配符 c，和字符串中的第四个字符 c 进行比较，结果匹配，结束。

四.如何避免回溯问题？

既然回溯会给系统带来性能开销，那我们如何应对呢？如果你有仔细看上面那个案例的话，你会发现 NFA 自动机的贪婪特性就是导火索，这和正则表达式的匹配模式息息相关。

1.贪婪模式（Greedy）

顾名思义，就是在数量匹配中，如果单独使用 +、？、*或（min,max）等量词，正则表达式会匹配尽可能多的内容。

例如，上面那个例子：

text = "abbc"
regex = "ab{1,3}c"
 
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就是在贪婪模式下，NFA自动机读取了最大的匹配范围，即匹配 3 个 b 字符。匹配发生了一次失败，就引起了一次回溯。如果匹配结果是“abbbc”，就会匹配成功。

text = "abbbc"
regex = "ab{1,3}c"
 
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2.懒惰模式（Reluctant）

在该模式下，正则表达式会尽可能少地重复匹配字符，如果匹配成功，它会继续匹配剩余的字符串。

例如，上面的例子的字符后面加一个“?”，就可以开启懒惰模式。

text = "abc"
regex = "ab{1,3}?c"
 
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匹配结果是“abc”，该模式下 NFA 自动机首先选择最小的匹配范围，即匹配 1 个 b 字符，因此就避免了回溯问题。

3.独占模式（Possessive）

同贪婪模式一样，独占模式一样会最大限度地匹配更多内容；不同的是，在独占模式下，匹配失败就会结束匹配，不会发生回溯问题。

还是上面的例子，在字符后面加一个“+”，就可以开启独占模式。

text = "abbc"
regex = "ab{1,3}+c"
 
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结果是不匹配，结束匹配，不会发生回溯问题。

所以综上所述，避免回溯的方法就是：使用懒惰模式或独占模式。

前面讲述了“Split() 方法使用了正则表达式实现了其强大的分割功能，而正则表达式的性能是非常不稳定的，使用不恰当会引起回溯问题。”，比如使用了 split 方法提取域名，并检查请求参数是否符合规定。

split 在匹配分组时遇到特殊字符产生了大量回溯，解决办法就是在正则表达式后加一个需要匹配的字符和“+”解决了回溯问题：

\\?(([A-Za-z0-9-~_=%]++\\&{0,1})+)
 

五.正则表达式的优化

1.少用贪婪模式：多用贪婪模式会引起回溯问题，可以使用独占模式来避免回溯。

2.减少分支选择：分支选择类型 “(X|Y|Z)” 的正则表达式会降低性能，在开发的时候要尽量减少使用。如果一定要用，可以通过以下几种方式来优化：

1）考虑选择的顺序，将比较常用的选择项放在前面，使他们可以较快地被匹配；

2）可以尝试提取共用模式，例如，将 “(abcd|abef)” 替换为 “ab(cd|ef)” ，后者匹配速度较快，因为 NFA 自动机会尝试匹配 ab，如果没有找到，就不会再尝试任何选项；

3）如果是简单的分支选择类型，可以用三次 index 代替 “(X|Y|Z)” ，如果测试话，你就会发现三次 index 的效率要比 “(X|Y|Z)” 高一些。

3.减少捕获嵌套 ：

捕获组是指把正则表达式中，子表达式匹配的内容保存到以数字编号或显式命名的数组中，方便后面引用。一般一个（）就是一个捕获组，捕获组可以进行嵌套。

非捕获组则是指参与匹配却不进行分组编号的捕获组，其表达式一般由（?:exp）组成。

在正则表达式中，每个捕获组都有一个编号，编号 0 代表整个匹配到的内容。可以看看下面的例子：

public static void main(String[] args) {
        String text = "<input high=\"20\" weight=\"70\">test</input>";
        String reg = "(<input.*?>)(.*?)(</input>)";
        Pattern p = Pattern.compile(reg);
        Matcher m = p.matcher(text);
        while (m.find()){
            System.out.println(m.group(0));//整个匹配到的内容
            System.out.println(m.group(1));//<input.*?>
            System.out.println(m.group(2));//(.*?)
            System.out.println(m.group(3));//(</input>)
        }

    }
=====运行结果=====
<input high="20" weight="70">test</input>
<input high="20" weight="70">
test
</input>
 

 

如果你并不需要获取某一个分组内的文本，那么就使用非捕获组，例如，使用 “(?:x)” 代替 “(X)” ，例如下面的例子：

public static void main(String[] args) {
        String text = "<input high=\"20\" weight=\"70\">test</input>";
        String reg = "(?:<input.*?>)(.*?)(?:</input>)";
        Pattern p = Pattern.compile(reg);
        Matcher m = p.matcher(text);
        while (m.find()) {
            System.out.println(m.group(0));//整个匹配到的内容
            System.out.println(m.group(1));//(.*?)
        }

    }
=====运行结果=====
<input high="20" weight="70">test</input>
test