前些天工作中遇到一個問題：
有60萬個短訊息記錄日誌，每條約50 字，5萬關鍵字，長度2-8 字，絕大部分為中文。要求將這 60萬 筆記錄中包含的關鍵字全部提取出來並統計各關鍵字的命中次數。
本文完整介紹了我的實作方式，看我如何將需要運行十小時的任務優化到十分鐘以內。雖然實作語言是 PHP，但本文介紹的更多的思想，應該可以給大家一些幫助。
一開始接到任務的時候，我的小心思立刻轉了起來，日誌+ 關鍵字+ 統計，我沒有想到自己寫程式碼實現，而是先想到了linux 下常用的日誌統計指令grep。
grep指令的用法不再多提，使用grep 'keyword' | wc -l 可以很方便地進行統計關鍵字命中的資訊條數，而php的exec()# 函數允許我們直接呼叫linux 的shell 指令，雖然這樣執行危險指令時會有安全隱患。
上偽代碼：
foreach ($word_list as $keyword) {
$count = intval(exec("grep '{$keyword}' file.log | wc -l"));
record($keyword, $count);
}在一台老機器上跑的，話說老機器效率真的差，跑了6小時。估計最新機器2-3小時吧，後面的優化都使用的新機器，而且需求又有變動，正文才剛開始。
原始，原始在想法和方法。
交了差之後，隔天產品又提出了新的想法，說以後想把某資料來源連結進來，訊息以資料流的形式傳遞，而不再是文件了。而且還要求了訊息統計的即時性，一下把我想把資料寫到檔案再統計的想法也推翻了，為了方案的可擴展性，現在的統計對像不再是一個整體，而是要考慮拿n個單條的訊息來配對了。
這時，略懵的我只好祭了最傳統的工具- 正則。正規的實作也不難，各個語言也都封裝好了正規匹配函數，重點是模式(pattern)的建構。
當然這裡的模式建構也不難，##/keyword優化巨量關鍵字的匹配|keword2|.../，用##|將關鍵字連接起來即可。 正規小坑
pcre.backtrack_limit 參數為最大回溯次數限制，預設值為優化巨量關鍵字的匹配000000，修改或 #php.ini# 或在腳本開始時使用 ini_set('pcre.backtrack_limit', n); 將其設為一個較大的數字可以提高單次符合最大模式長度。當然也可以將關鍵字分批統計（我用了這個=_=）。
unknown modifier 亂碼<strong></strong>#，仔細檢查發現關鍵字中有/字符，可以使用preg_quote()函數過濾一遍關鍵字即可。
$end = 0;
$step = 優化巨量關鍵字的匹配500;
$pattern = array();
// 先将pattern 拆成多个小块
while ($end < count($word_list)) {
$tmp_arr = array_slice($word_list, $end, $step);
$end += $step;
$item = implode('|', $tmp_arr);
$pattern[] = preg_quote($item);
}
$content = file_get_contents($log_file);
$lines = explode("\n", $content);
foreach ($lines as $line) {
// 使用各小块pattern分别匹配
for ($i = 0; $i < count($pattern); $i++) {
preg_match_all("/{$pattern[$i]}/", $line, $match);
}
$match = array_unique(array_filter($match));
dealResult($match);
}當產品又改換了關鍵字策略，替換了一些關鍵字，要求重新運行一遍，並表示還會繼續優化關鍵字時，我完全否定了現有方案。絕對不能用關鍵字去匹配訊息，這樣一條一條用全部關鍵字去匹配，效率實在是不可忍受。
進化，需求和實現的進化覺醒– 拆詞
可是一則短訊息，我如何把它拆分為剛好好的字去配對呢，分詞？分詞也是需要時間的，而且我的關鍵字都是些無語意的詞，建構詞庫、使用分詞工具又是很大的問題，最後我想到
拆詞 为什么叫拆词呢，我考虑以蛮力将一句话拆分为 其实分词并没有完整实现就被后一个方法替代了，只是一个极具实现可能的构想，写这篇文章时用伪代码实现了一下，供大家参考，即使不用在匹配关键词，用在其他地方也是有可能的。 我们知道一个 这里使用了 由于没有真正实现，也不知道效率如何。估算每个短句长度约为 優化巨量關鍵字的匹配0 字左右时，每条短消息约50字左右，会拆出 200 个词。虽然它会拆出很多无意义的词，但我相信效率绝不会低，由于其 hash 的高效率，甚至我觉得会可能比终极方法效率要高。 最终没有使用此方案是因为它对句子要求较高，拆词时的分隔符也不好确定，最重要的是它不够优雅。。。这个方法我不太想去实现，统计标识和语气词等活显得略为笨重，而且感觉拆出很多无意义的词感觉效率浪费得厉害。 觉醒，意识和思路的觉醒 于是我又来找谷哥帮忙了，搜索大量数据匹配，有人提出了 使用 trie 树的方式，没想到刚学习的 trie 树的就派上了用场。我上上篇文章刚介绍了 trie 树，在空间索引 – 四叉树 里 当然也为懒人复制了一遍我当时的解释(看过的可以跳过这一小节了)。 字典树，又称前缀树或 trie 树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。 我们可以类比字典的特性：我们在字典里通过拼音查找晃( 那么 trie 树怎么实现关键字的匹配呢? 这里以一幅图来讲解 trie 树匹配的过程。 其中要点： 将关键词用上面介绍的 在最后一个字符后添加一个特殊字符 检查根部是否有第一个字符(科)节点，如果有了此节点，到 依次检查并添加 在结尾添加 然后我们以 首先我们将句子拆分为单个字符 从根查询第一个字符 接着在节点 如此遍历，直到最后，返回所有匹配结果。 完整代码我已经放到了GitHub上：Trie-GitHub-zhenbianshu，这里放上核心。 首先是数据结构树结点的设计，当然它也是重中之重： 然后是树构建时子结点的插入： 最后是查询时的操作： 结果当然是喜人的，如此匹配，处理一千条数据只需要3秒左右。找了 Java 的同事试了下，Java 处理一千条数据只需要優化巨量關鍵字的匹配秒。 这里来分析一下为什么这种方法这么快： 正则匹配：要用所有的关键词去信息里匹配匹配次数是 而 trie 树效率最差的时候是 至此方法的优化到此结束，从每秒钟匹配 優化巨量關鍵字的匹配0 个，到 300 个，30 倍的性能提升还是巨大的。 终级，却不一定是终极 匹配方法的优化结束了，开头说的优化到十分钟以内的目标还没有实现，这时候就要考虑一些其他方法了。 我们一提到高效，必然想到的是 那么一个日志文件，用多个进程怎么读呢？这里当然也提供几个方案： 在進程內新增日誌行數計數器，各個進程支援傳入參數n，進程只處理第行數 使用linux 的 使用 Redis 的 list 佇列暫存日誌，開啟多個行程消費佇列。此方法需要另外向 Redis 內寫入數據，多了一個步驟，但它擴展靈活，而且程式碼簡單優雅。 最終使用了第三種方式來進行。 這種方式雖然也會有瓶頸，最後應該會落在 Redis 的網路 IO 上。我也沒有閒心開 n 個進程去挑戰公司 Redis 的效能，運行 優化巨量關鍵字的匹配0 個進程三四分鐘就完成了統計。即使再加上 Redis 寫入的耗時，優化巨量關鍵字的匹配0分鐘以內也妥妥的。 一開始產品對匹配速度已經有了小時的定位了，當我優化巨量關鍵字的匹配0 分鐘就拿出了新的日誌匹配結果，看到產品驚訝的表情，心裡也是略爽的，哈哈~ 他徑，也能幫你走得更遠 解決問題的方法有很多種，我認為在解決各種在問題之前，要先了解很多知識，即使只知道它的作用。就像一個工具架，你要先把工具盡量擺得多，才能在遇到問題時選取一個最適合的。接著當然要把這些工具用是純熟了，這樣才能用它們去解決一些怪異問題。 工欲善其事，必先利其器，要解決效能問題，掌握系統層級的方法還略顯不夠，有時候換一種資料結構或演算法，效果可能會更好。感覺自己在這方面還略顯薄弱，慢慢加強吧，各位也共勉。 以上是優化巨量關鍵字的匹配的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！ 。 <strong>所有可能</strong>的词。如（我是好人）就可以拆成（我是、是好、好人、我是好、是好人、我是好人）等词，我的关键词长度为 2-8，所以可拆词个数会随着句子长度迅速增加。不过，可以用标点符号、空格、语气词（如的、是等）作为分隔将句子拆成小短语再进行拆词，会大大减少拆出的词量。代码
$str_list = getStrList($msg);
foreach ($str_list as $str) {
$keywords = getKeywords($str);
foreach ($keywords as $keyword) {
// 直接通过PHP数组的哈希实现来进行快速查找
if (isset($word_list[$keyword])) {
record($keyword);
}
}
}
/**
* 从消息中拆出短句子
*/
function getStrList($msg) {
$str_list = array();
$seperators = array('，', '。', '的', ...);
$words = preg_split('/(?<!^)(?!$)/u', $msg);
$str = array();
foreach ($words as $word) {
if (in_array($word, $seperators)) {
$str_list[] = $str;
$str = array();
} else {
$str[] = $word;
}
}
return array_filter($str_list);
}
/**
* 从短句中取出各个词
*/
function getKeywords($str) {
if (count($str) < 2) {
return array();
}
$keywords = array();
for ($i = 0; $i < count($str); $i++) {
for ($j = 2; $j < 9; $j++) {
$keywords[] = array_slice($str, $i, $j); // todo 限制一下不要超过数组最大长度
}
}
return $keywords;
}登入後複製结果
utf-8 的中文字符要占用三个字节，为了拆分出包含中英文的每一个字符，使用简单的 split() 函数是做不到的。preg_split('/(?<!^)(?!$)/u', $msg) 是通过正则匹配到两个字符之间的''来将两个字符拆散，而两个括号里的 (?<!^)(?!$) 是分别用来限定捕获组不是第一个，也不是最后一个（不使用这两个捕获组限定符也是可以的，直接使用//作为模式会导致拆分结果在前后各多出一个空字符串项）。 捕获组的概念和用法可见我之前的博客 PHP正则中的捕获组与非捕获组终级 – Trie树
trie树
字典树这一小节，大家可以查看一下。huang)这个字的时候，我们会发现它的附近都是读音为huang的，可能是声调有区别，再往前翻，我们会看到读音前缀为huan的字，再往前，是读音前缀为hua的字… 取它们的读音前缀分别为 h qu hua huan huang。我们在查找时，根据 abc...xyz 的顺序找到h前缀的部分，再根据 ha he hu找到 hu 前缀的部分…最后找到 huang，我们会发现，越往后其读音前缀越长，查找也越精确，这种类似于字典的树结构就是字典树，也是前缀树。设计
构造trie树
preg_split()函数拆分为单个字符。如科学家就拆分为科、学、家三个字符。`，此字符作为一个关键词的结尾（图中的粉红三角），以此字符来标识查到了一个关键词（不然，我们不知道匹配到科、学两个字符时算不算匹配成功）。步骤4。 如果还没有，在根部添加值为科的节点。学、家 两个节点。` 节点，并继续下一个关键词的插入。匹配
<strong>这位科学家很了不起</strong>！为例来发起匹配。这、位、...；这，并没有以这个字符开头的关键词，将字符“指针”向后移，直到找到根下有的字符节点科;科下寻找值为 学节点，找到时，结果子树的深度已经到了2，关键词的最短长度是2，此时需要在学结点下查找是否有`，找到意味着匹配成功，返回关键词，并将字符“指针”后移，如果找不到则继续在此结点下寻找下一个字符。代码
$node = array(
'depth' => $depth, // 深度，用以判断已命中的字数
'next' => array(
$val => $node, // 这里借用php数组的哈希底层实现，加速子结点的查找
...
),
);登入後複製// 这里要往节点内插入子节点，所以将它以引用方式传入
private function insert(&$node, $words) {
if (empty($words)) {
return;
}
$word = array_shift($words);
// 如果子结点已存在，向子结点内继续插入
if (isset($node['next'][$word])) {
$this->insert($node['next'][$word], $words);
} else {
// 子结点不存在时，构造子结点插入结果
$tmp_node = array(
'depth' => $node['depth'] + 優化巨量關鍵字的匹配,
'next' => array(),
);
$node['next'][$word] = $tmp_node;
$this->insert($node['next'][$word], $words);
}
}登入後複製// 这里也可以使用一个全局变量来存储已匹配到的字符，以替换$matched
private function query($node, $words, &$matched) {
$word = array_shift($words);
if (isset($node['next'][$word])) {
// 如果存在对应子结点，将它放到结果集里
array_push($matched, $word);
// 深度到达最短关键词时，即可判断是否到词尾了
if ($node['next'] > 優化巨量關鍵字的匹配 && isset($node['next'][$word]['next']['`'])) {
return true;
}
return $this->query($node['next'][$word], $words, $matched);
} else {
$matched = array();
return false;
}
}登入後複製结果
key_len * msg_len，当然正则会进行优化，但基础这样，再优化效率可想而知。msg_len * 9(最长关键词长度 + 優化巨量關鍵字的匹配个特殊字符)次 hash 查找，即最长关键词类似 AAA，信息内容为 AAA...时，而这种情况的概率可想而知。他径 – 多进程
设计
并发，那么接下来的优化就要从并发说起。PHP 是单线程的（虽然也有不好用的多线程扩展），这没啥好的解决办法，并发方向只好从多进程进行了。
% n = n 的日誌，這種hack 的反向分散式我已經用得很熟練了，哈哈。這種方法需要進程傳參數，還需要每個進程都分配讀取整個日誌的的內存，而且不夠優雅。 split -l n file.log output_pre 指令，將檔案分割成每份為n 行的文件，然後用多個行程去讀取多個檔案。此方法的缺點就是不靈活，想換一下進程數時需要重新切分檔。 結果
總結
