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有没有办法优化这种灾难性的正则表达式回溯？

正则表达式回溯是指在匹配过程中，当一个匹配失败后，引擎会回溯到之前的位置重新尝试其他的匹配方式，这可能导致性能问题和灾难性的回溯情况。为了优化这种灾难性的正则表达式回溯，可以采取以下几种方法：

使用更高效的正则表达式引擎：不同的正则表达式引擎在回溯处理上有不同的优化策略和算法。可以尝试使用一些性能更好的正则表达式引擎，如PCRE（Perl Compatible Regular Expressions）或RE2。
优化正则表达式模式：正则表达式的模式设计也会影响回溯的性能。可以尝试优化正则表达式模式，避免使用复杂的回溯逻辑和嵌套过深的分组。可以使用非贪婪匹配（使用?修饰符）来减少回溯的次数。
使用原子组（Atomic Group）：原子组是一种特殊的正则表达式语法，可以将一组模式视为一个整体，从而避免回溯。原子组使用(?>...)语法表示，可以在需要的地方使用。
避免过度使用回溯：正则表达式中的回溯是为了处理复杂的匹配逻辑，但有时候可以通过其他方式来达到相同的效果，避免使用回溯。例如，可以使用非回溯的分支结构（使用|符号）来替代回溯的分组。
使用正则表达式引擎的优化选项：一些正则表达式引擎提供了一些优化选项，可以通过设置这些选项来优化回溯的性能。具体的优化选项可以参考对应正则表达式引擎的文档。

总结起来，优化正则表达式回溯可以通过选择更高效的正则表达式引擎、优化正则表达式模式、使用原子组、避免过度使用回溯以及使用优化选项等方式来实现。这样可以提高正则表达式的匹配性能，减少灾难性的回溯情况。

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相关搜索:正则表达式模式导致边缘情况下的灾难性回溯有没有办法减少这种重复的代码？有没有办法修复这种类型的推断？有没有办法让GCC优化掉多余的指令？Mapbox -->有没有办法优化超过12站的路线？有没有办法用c#优化mongodb中的排序？有没有办法使用剑道网格来创建这种类型的网格？有没有办法优化/减少这个赋值变量的序列？(C++)有没有办法使用静态代码分析器来显示函数的所有可能的回溯？有没有办法优化KMP算法以包含我们正在比较的字符？有没有办法为应用程序保留永久禁用的电池优化？在这种情况下，有没有办法在连接之后避免重复的记录？有没有办法在C++或python中执行这种类型的递归？正则表达式：有没有办法设置模式的最大尺寸？有没有办法让这种石头剪刀更具代码效率？(以更好的方式减少行数)有没有办法改变这种选择排序方法，使其适用于任何类型的ArrayList？有没有办法优化一个大的二维数组？FCM:有没有办法订阅所有匹配正则表达式的主题？有没有办法组合两个不同的正则表达式？有没有办法优化这段代码，因为这需要几个小时的执行时间

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如何彻底避免正则表达式的灾难性回溯？

题图：negative space from pexels 正则表达式的灾难性回溯（Catastrophic Backtracking）是指，正则在匹配的时候回溯过多，造成 CPU 100%，正常服务被阻塞...这里简单归纳下，你就可以不用花费时间去了解背景了：大部分开发语言的正则引擎是用基于回溯的 NFA 来实现（而不是基于 Thompson’s NFA）；如果回溯次数过多，就会导致灾难性回溯，CPU 100%...；需要用 gdb 分析 dump，或者 systemtap 分析线上环境来定位；这种问题很难在代码上线前发现，需要逐个 review 正则表达式；站在开发的角度，修复完有问题的正则表达式，就告一段落了...我们有以下两种自动化的方法来解决：静态检测这类工具可以扫描代码中正则表达式，根据一定的算法，从中找出有灾难性回溯的正则。...即使我们用了这类工具，有难免会有误报和漏报，那么有没有一劳永逸的方式来解决 ReDoS 呢？那么我们就要回到问题产生的根源去寻找答案：正则引擎使用了回溯的方式来匹配。

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讲给前端的正则表达式(4)：避免灾难性回溯

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input()这个有没有什么优化的办法可以记住前面的数据？

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由Java正则表达式的灾难性回溯引发的高CPU异常：java.util.regex.Pattern$Loop.match

而这个问题，是由正则表达式的灾难性回溯（Catastrophic Backtracking），或者说回溯陷阱造成的。...这也就是所谓的灾难性回溯，或者说回溯陷阱。...这种做法我认为其实不太好，独占模式也是会尽可能地匹配更多的字符，但是却不会发生回溯，如果正则表达式写得不好，就可能会校验漏。...当这条很长的sql被上述的正则表达式匹配时，就会发生灾难性回溯，导致系统长时间假死。这里就不贴出来具体的sql了，就简单分析下上述正则表达式存在什么问题。...所以在匹配之前，把这些模糊匹配的部分直接去掉了。第二部分是修改正则表达式，测试时直接拿简化前的sql去匹配，如果不会发生灾难性回溯就算过关了。

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正则表达式是如何让你的网页卡住的

我们可以看看上面两个正则表达式，会议是这个正则比较简单，他其实是很多分支的集合体；引用的这个正则就不同了，他的回溯主要是来源于量词。尤其是[^「]*这种的存在，导致了大量的回溯情况。...但是，那么如果我们继续要匹配比较复杂的正则，同时这个正则又没有办法避免回溯的情况，我们应该怎么去优化这个性能的？...优化正则表达式匹配顺序也就是说在这种情况下，这个正则表达式其实是没有办法再进行优化了，但是我们又需要在日常的项目中使用，不能直接废弃。这就需要我们使用另外的优化方案了。...如果这个正则表达式我没有办法再进行进一步优化了情况下，我们可以先把他的一些特定的规则摘取出来，进行一个前置校验。...在正则表达式已经没有办法再进行优化的情况下，我们可以先选取一些没有回复情况的特征值进行先置条件判断，这样的话，我们能够尽量多的去避免一些无意义的好事匹配，优化我们的性能。

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终于可以彻底告别手写正则表达式了

可以彻底告别手写正则表达式了这篇文章的目的是让你能得到完美的正则表达式，而且还不用自己拼。...后来才知道，那是因为正则写的不合理，发生了回溯现象，越不合理，回溯越严重，加上当时的 PDF 内容很多，所以导致开发工具都卡了，这要是整到线上，那怕是混不下去了。...关于回溯的问题，可以参考下面这篇文章《失控的正则表达式：灾难性的回溯》 https://www.regular-expressions.info/catastrophic.html 后来就不至于那么菜了...还有一个网站很厉害如果你没有办法或者不想用 ChatGPT ，也不想用百度文心一言这些，我还发现一个网站，这个网站我严重怀疑它已经接入了 ChatGPT ，它也支持通过自然语言描述，就能给出相应的正则表达式...如果你写的正则在工作的时候发生了明显的回溯，这里也会给出提示，告诉你问题，让你去优化。总结君子善假于物也，虽然我很菜，但是工具好用啊，我+好用的工具，等于我也很厉害了。

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精通正则表达式 - 打造高效正则表达式

四、常见优化措施 正则表达式实现的优化通常有两种办法：加速某些操作。某些类型的匹配，例如 \d+，极为常见，引擎可能对此有特殊的处理方案，执行速度比通用的处理机制要快。...（1）字符串起始 / 行锚点优化这种优化措施能够推断，任何以 ^ 开头的正则表达式只能在 ^ 能够匹配的情况下才可能匹配，所以只需要在这些位置应用即可。... 这种优化遇到末尾或者其他结束锚点（\Z、\z等）的正则表达式时，能够从字符串末尾倒数若干字符的位置开始尝试匹配。...避免这种情况的简单办法就是限定回溯的次数，在“超限”时停止匹配。在某些实际情况中这非常有用，但是它也为正则表达式能够应用的文本人为设置了限制。 ...固化分组阻止最后的 : 匹配必须进行的回溯，所以匹配必定失败。 8. 主导引擎的匹配提高正则表达式匹配效率的另一个办法是尽可能准确地设置匹配过程中的“控制权”。比如用 th(?

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深入正则表达式(3):正则表达式工作引擎流程分析与原理释义

优化正则表达式 现在我们知道了控制回溯是控制正则表达式性能的关键。控制回溯又可以拆分成两部分：第一是控制备选状态的数量，第二是控制备选状态的顺序。...上面提到过，JavaScript是传统NFA引擎，当然每种浏览器的正则表达式引擎也有不同的内部优化。为了有效地使用正则表达式，重要的是理解它们的工作原理。...下面是一个正则表达式处理的基本步骤：第一步：编译当你创建了一个正则表达式对象之后（使用一个正则表达式直接量或者RegExp构造器），浏览器检查你的模板有没有错误，然后将它转换成一个本机代码例程，用于执行匹配工作...浏览器优化正则表达式引擎的办法是，在这一阶段中通过早期预测跳过一些不必要的工作。...另一个例子是匹配第三个字母是x的字符串，一个聪明的办法是先找到x，然后再将起始位置回溯两个字符。

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藏在正则表达式里的陷阱

其实这里导致 CPU 使用率高的关键原因就是：Java 正则表达式使用的引擎实现是 NFA 自动机，这种正则表达式引擎在进行字符匹配时会发生回溯（backtracking）。...文章首发于【博客园-陈树义】，点击跳转到原文《藏在正则表达式里的陷阱》 NFA自动机的回溯了解了 NFA 是如何进行字符串匹配的，接下来我们就可以讲讲这篇文章的重点了：回溯。...我们可以发现正则表达式校验协议 http:// 这部分是没有问题的，但是在校验 www.fapiao.com 的时候，其使用了 xxxx. 这种方式去校验。...解决方案明白了回溯是导致问题的原因之后，其实就是减少这种回溯，你会发现如果我在第三部分加上下划线和百分号之后，程序就正常了。...：catastrophic backgracking（灾难性回溯）。

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藏在正则表达式里的陷阱，一个正则表达式导致CPU 利用率居高不下

其实这里导致 CPU 使用率高的关键原因就是：Java 正则表达式使用的引擎实现是 NFA 自动机，这种正则表达式引擎在进行字符匹配时会发生回溯（backtracking）。...我们可以发现正则表达式校验协议 http:// 这部分是没有问题的，但是在校验 www.fapiao.com 的时候，其使用了 xxxx. 这种方式去校验。...这样就会导致前面匹配了一长串的字符之后，发现不匹配，最后回溯回去。这是这个正则表达式存在的第二个问题。...解决方案明白了回溯是导致问题的原因之后，其实就是减少这种回溯，你会发现如果我在第三部分加上下划线和百分号之后，程序就正常了。...例如我本文中存在问题的那个 URL 使用该网站检查后会提示：catastrophic backgracking（灾难性回溯）。 ?

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藏在正则表达式里的陷阱

其实这里导致 CPU 使用率高的关键原因就是：Java 正则表达式使用的引擎实现是 NFA 自动机，这种正则表达式引擎在进行字符匹配时会发生回溯（backtracking）。...这种方式。那么匹配过程是这样的：匹配到 www. 匹配到 fapiao. 匹配到 com/dzfp-web/pdf/download?request=6e7JGm38jf........，你会发现因为贪婪匹配的原因，所以程序会一直读后面的字符串进行匹配，最后发现没有点号，于是就一个个字符回溯回去了。这是这个正则表达式存在的第一个问题；另外一个问题是在正则表达式的第三部分。...这是这个正则表达式存在的第二个问题。解决方案明白了回溯是导致问题的原因之后，其实就是减少这种回溯，你会发现如果我在第三部分加上下划线和百分号之后，程序就正常了。...catastrophic backgracking（灾难性回溯）。

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一个正则表达式酿成的惨案…

其实这里导致 CPU 使用率高的关键原因就是：Java 正则表达式使用的引擎实现是 NFA 自动机，这种正则表达式引擎在进行字符匹配时会发生回溯（backtracking）。...我们可以发现正则表达式校验协议 http:// 这部分是没有问题的，但是在校验 www.javastack.cn 的时候，其使用了 xxxx. 这种方式去校验。...这样就会导致前面匹配了一长串的字符之后，发现不匹配，最后回溯回去。这是这个正则表达式存在的第二个问题。...解决方案明白了回溯是导致问题的原因之后，其实就是减少这种回溯，你会发现如果我在第三部分加上下划线和百分号之后，程序就正常了。 ? 运行上面的程序，立刻就会打印出match!!。...例如我本文中存在问题的那个 URL 使用该网站检查后会提示：catastrophic backgracking（灾难性回溯）。 ?

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正则表达式和 CPU 100%有什么故事？

其实这里导致 CPU 使用率高的关键原因就是：Java 正则表达式使用的引擎实现是 NFA 自动机，这种正则表达式引擎在进行字符匹配时会发生回溯（backtracking）。...文章首发于【博客园-陈树义】，点击跳转到原文《藏在正则表达式里的陷阱》 NFA自动机的回溯了解了 NFA 是如何进行字符串匹配的，接下来我们就可以讲讲这篇文章的重点了：回溯。...我们可以发现正则表达式校验协议 http:// 这部分是没有问题的，但是在校验 www.fapiao.com 的时候，其使用了 xxxx. 这种方式去校验。...解决方案明白了回溯是导致问题的原因之后，其实就是减少这种回溯，你会发现如果我在第三部分加上下划线和百分号之后，程序就正常了。...：catastrophic backgracking（灾难性回溯）。

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藏在正则表达式里的陷阱

其实这里导致 CPU 使用率高的关键原因就是：Java 正则表达式使用的引擎实现是 NFA 自动机，这种正则表达式引擎在进行字符匹配时会发生回溯（backtracking）。...我们可以发现正则表达式校验协议 http:// 这部分是没有问题的，但是在校验 www.fapiao.com 的时候，其使用了 xxxx. 这种方式去校验。...这样就会导致前面匹配了一长串的字符之后，发现不匹配，最后回溯回去。这是这个正则表达式存在的第二个问题。...解决方案明白了回溯是导致问题的原因之后，其实就是减少这种回溯，你会发现如果我在第三部分加上下划线和百分号之后，程序就正常了。...：catastrophic backgracking（灾难性回溯）。

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一个正则表达式引发的血案，让线上CPU100%异常！

其实这里导致 CPU 使用率高的关键原因就是：Java 正则表达式使用的引擎实现是 NFA 自动机，这种正则表达式引擎在进行字符匹配时会发生回溯（backtracking）。...我们可以发现正则表达式校验协议 http:// 这部分是没有问题的，但是在校验 www.fapiao.com 的时候，其使用了 xxxx. 这种方式去校验。...这样就会导致前面匹配了一长串的字符之后，发现不匹配，最后回溯回去。这是这个正则表达式存在的第二个问题。...解决方案明白了回溯是导致问题的原因之后，其实就是减少这种回溯，你会发现如果我在第三部分加上下划线和百分号之后，程序就正常了。...：catastrophic backgracking（灾难性回溯）。

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前端性能优化之 JavaScript

如果改变了连接顺序（例如：str = 'a' + str + 'b'）,你会失去这种优化，这与浏览器合并字符串时分配内存的方法有关。...Expression Optimization 正则表达式优化许多因素影响正则表达式的效率，首先，正则适配的文本千差万别，部分匹配时比完全不匹配所用的时间要长，每种浏览器的正则引擎也有不同的内部优化...正则表达式工作原理编译当你创建了一个正则表达式对象之后（使用一个正则表达式直接量或者 RegExp 构造器），浏览器检查你的模板有没有错误，然后将它转换成一个本机代码例程，用执行匹配工作。...理解回溯在大多数现代正则表达式实现中（包括 JavaScript 所需的），回溯是匹配过程的基本组成部分。它很大程度上也是正则表达式如此美好和强大的根源。...字符串的长度越长（包含的分号越多），它占用的时间也越长 var endsWithSemicolon = str.charAt(str.length - 1) == ";"; 这种情况下，更好的办法是跳过正则表达式所需的所有中间步骤

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Java性能调优--代码篇：优化正则表达式的匹配效率

关于回溯机制回溯是造成正则表达式效率问题的根本原因，每次匹配失败，都需要将之前比对过的数据复位且指针调回到数据的上一位置，想要优化正则表达式的匹配效率，减少回溯是关键。...在了解了三种匹配方式的匹配逻辑之后，给出第一个优化建议 ? 优化建议推荐在使用正则表达式的时候，采用独占模式效率最佳，因为触发回溯的概率最小。 ?...2 优化正则中的分支选择通过上面对正则表达式匹配逻辑的了解，我们不难想到，由于回溯机制的存在，带有分支选择的正则表达式必然会降低匹配效率 String testStr = "abbdfg";...对于这种情况我们可以使用"(?:)"来代替"()"，区别在于前者不会将匹配的内容存入数组： String regular = "(?:)(.*?)(?...4 总结本篇针对正则表达式的三个点：匹配模式、选择分支、捕获组，分析出了三个优化建议： 1、推荐在使用正则表达式的时候，采用懒惰模式和独占模式效率最佳，因为触发回溯的概率最小。

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一个由正则表达式引发的血案（解决版）

而刚才denny写的正则表达式正是这样一个有指数级最坏情况例子： js的正则引擎需要匹配丧心病狂的18秒而这种出问题的正则表达式，很可能就被不知不觉部署到了生产环境中！...嗯，有没有想起什么？你写过的各种回溯搜索（比如汉诺塔非递归版本）都是这样的套路嘛，这当然有一个指数级的最坏情况了。...实际上，我们的研究组有相当多此类工作，研究自动化的测试工具。问题分析既然问题的输入和输出都明确了，没啥搞不定的，不就是个最优化问题嘛！只要把所有长度为的字符串都拿来试一试，找一个最慢的就好了。...很不幸的是——实际的正则表达式没那么简单。例如刚才让小霸王服务器垮掉的例子，它匹配的是一个Email地址。因此，如果不生成一个 @ 字符，匹配压根不会进行到后半部分，也不会触发超慢的回溯过程了。...三阶段的检测方法（论文方法概括版）到这里已经比较技术细节了，我们就上个图，具体的办法还请阅读我们的论文，大体思想是说，我们不仅要再遗传算法里考虑字符串的“性价比”，还需要考虑对正则引擎编译出来的NFA

1.2K1 0

正则表达式 - 选择、分组和向后引用

但是这种情况下，匹配第二个子模式不依赖于是否匹配第一个。（最左边的模式会首先匹配。）...这里 \1 或 1 引用的是第一个捕获的分组，而 \2 或 2 引用第二个捕获的分组，以此类推。MySQL只接受 1 这种形式。下面再展示一下后向引用的使用方法。...如果使用的正则表达式引擎进行回溯操作，这种分组就可以将回溯操作关闭，但它只针对原子分组内的部分，而不针对整个正则表达式。其语法为 (?...正则表达式处理过程缓慢的一个因素就是回溯操作。其原因就是回溯操作会尝试每一种可能性，这会消耗时间和计算资源，有时它会占用大量时间。回溯有可能产生巨大的负面效应，这被称为灾难性回溯。来看下面的例子。...这种情况下原子分组会显著提高查询性能。

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实在找不到优化点了，我把系统中的正则给优化了一遍

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。...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。”...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。...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

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