作者简介：昌昊，英特尔软件工程师，负责Hyperscan算法开发和性能调优相关工作。主要研究领域包括自动机与正则表达式匹配等。

文章转载自DPDK与SPDK开源社区

Hyperscan作为高性能的正则表达式匹配库，使用者通常乐意将其与传统的正则表达式匹配库进行比较。“为什么要用Hyperscan？”“使用Hyperscan对我有怎样的好处？”本文以一款广泛使用的传统的正则表达式匹配库PCRE为例，说明Hyperscan与PCRE的差异与优势。

PCRE简介

PCRE是Perl Compatible Regular Expressions的简称，是一款十分流行的用C语言编写的正则表达式匹配库，其灵感来源于Perl语言中的正则表达式功能，其语法比POSIX和其他许多正则表达式库更强大更灵活。

PCRE与Hyperscan的功能对比

PCRE只支持块模式编译和匹配，而Hyperscan不仅支持块模式，还支持流模式。流模式在真实的网络应用场景中更加实用和灵活。
PCRE只支持单条正则表达式的编译和匹配，而Hyperscan可支持多条正则表达式的编译和匹配。在实际应用中经常会遇到多条正则规则的场景，对此Hyperscan可以做到一次编译和一次匹配即完成所有任务，非常高效。

从PCRE到Hyperscan的接口替换

PCRE与Hyperscan的常用接口类似，也分为编译期和运行期。

编译期接口替换：

在使用PCRE的产品中，通常用下面的接口对每一条正则规则分别进行编译:

若要替换为Hyperscan的编译接口十分方便：

参数说明：

expression – 单条正则规则。对应pcre的pattern。
flags – 正则规则的标志。对应pcre的options。
mode – 模式选择，与pcre对应的是块模式。
platform – 平台信息。
db – 返回编译生成的Hyperscan数据库。对应pcre编译的返回值。
error – 返回编译错误信息。
返回值为成功或错误码。

另外Hyperscan为多模式匹配提供了接口：

该接口支持多条正则规则同时编译生成一个Hyperscan数据库，其中参数与hs_compile()的区别为：

expressions – 多条正则规则的数组。
flags – 多条正则规则的标志数组。
Ids – 多条正则规则的id数组。
elements – 正则规则的数量。
其余部分保持不变。

运行期接口替换：

得到编译好的pcre数据库后，通常使用下面的接口对输入语料进行扫描：

替换为Hyperscan的运行接口也很方便：

参数说明：

db – Hypersan数据库。对应pcre的code。
data – 输入语料。对应pcre的subject。
length – 输入语料长度。对应pcre的length。
flags – 保留选项。
scratch – 运行中保存临时状态的空间，由hs_alloc_scratch()分配。
onEvent – 匹配命中时的回调函数，由用户自定义。
context – 回调函数参数，用户自定义。
返回值为成功或错误码。

更多API信息请参考：http://01org.github.io/hyperscan/dev-reference/api_constants.html

PCRE与Hyperscan的性能对比

本次对比演示选取了15条正则表达式，既有纯字符串，又有各种正则规则:

id Signature
1 Twain
2 (?i)Twain
3 [a-z]shing
4 Huck[a-zA-Z]+|Saw[a-zA-Z]+
5 \b\w+nn\b
6 [a-q][^u-z]{13}x
7 Tom|Sawyer|Huckleberry|Finn
8 (?i)Tom|Sawyer|Huckleberry|Finn
9 .{0,2}(Tom|Sawyer|Huckleberry|Finn)
10 .{2,4}(Tom|Sawyer|Huckleberry|Finn)
11 Tom.{10,25}river|river.{10,25}Tom
12 [a-zA-Z]+ing
13 \s[a-zA-Z]{0,12}ing\s
14 ([A-Za-z]awyer|[A-Za-z]inn)\s
15 [“‘][^”‘]{0,30}[?!.][“‘]

测试运行于Intel Xeon E5-2699 @ 2.30GHz的单核上，选取本地随机语料作输入（random-1500b，大小750000Byte）循环2000次。PCRE与Hyperscan完成测试的用时以及吞吐量如下表：

从结果可见，对以上每一个规则，Hyperscan对比PCRE都有巨大性能优势，吞吐量最少提升7.54倍，最多提升多达773倍。

Hyperscan的另一个优势也在结果中体现，那就是当需要对多条正则规则进行匹配时。Hyperscan可以将所有规则编译进一个数据库，运行时只需以此数据库对输入语料运行一遍，完成全部工作用时4.879秒，少于15次用时的累加10.086秒。而PCRE只能对单条规则做编译和运行，对于全部15条规则，每条规则都需要单独编译并对输入语料运行一次，完成全部工作用时1276.84秒，为15次用时的累加。

以下是根据吞吐量生成的柱状图：

PCRE与Hyperscan的差距如此之大？事实上PCRE也有快速选项pcre_jit，在编译时花费更多的时间和资源来加速运行时的扫描速度，我们也将Hyperscan与pcre_jit进行了对比试验。

随机语料作为输入，其中匹配数量较少，那么对于匹配数量较多的情形呢？为此我们选取一本20M左右（18905427Bytes）的合适的电子书（http://www.gutenberg.org/files/3200/old/mtent12.zip）作为输入语料，在相同测试环境下循环20次。pcre_jit与Hyperscan完成测试的用时如下表：

可见pcre_jit大幅度提升了pcre的扫描速度，但在每单条正则规则的表现上还是Hyperscan占优；而对于全部15条规则的多模式匹配，Hyperscan相对pcre_jit的优势更加明显。根据吞吐量生成的柱状图为：

除了性能上的巨大优势，Hyperscan对流模式的支持更是功能优势，因为快和实用，Hyperscan适合在越来越多的使用场景中替换原有的正则表达式匹配引擎，前景大好。