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一般的处理方式，是建立一个正则表达式列表，依次尝试匹配，成功则返回，这种方式往往会遇到性能问题

1. 同样的样本数据， 用传统的newlogp方式仅做re部分，用hp做先定位后匹配，后者有明显的优势

ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~/highperf_re$ time python normaltest.py

11547.538814992658

real 1m27.067s

user 1m26.248s

sys 0m0.212s

说明：上面是用python3跑的一般正则匹配100万条

ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~/highperf_re$ time /home/ubuntu/pypy3/bin/pypy3 normaltest.py

22142.39115540099

real 0m51.722s

user 0m46.440s

sys 0m0.500s

说明：用pypy3跑的结果，几乎快一倍

ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~/highperf_re$ time python hptest.py

379582.7860370719

real 0m4.326s

user 0m3.564s

sys 0m0.188s

说明：用hyperscan仅做模式识别（判断使用哪个RE）速度惊人

ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~/highperf_re$ time python newtest.py

282825.5283797949

real 0m4.742s

user 0m4.540s

sys 0m0.156s

说明： 用hs后，在on_match函数中写re匹配，也没有慢太多，并且，RE表达式越多，hs的方式应该优势越明显

日志处理时，遇到多种re表达式轮循匹配的高性能处理方式

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yeyong/p/12879794.html