Сегодня мы померяемся парсерами. Точнее, померяем эффективность разных вариантов JavaScript-парсеров на примере одной простой задачи преобразования строки конкретного формата в объект.
![](https://habrastorage.org/r/w1560/webt/s6/dk/4z/s6dk4zwhqda6qg-umi2pu0zpumu.png)
Вопросы сложностей организации многопоточности в JavaScript оставим за рамками этой статьи и сосредоточимся на различных вариантах и малоизвестных способах использования регулярных выражений для разбора строки buffers-атрибута узла плана PostgreSQL.
То есть из строки вида
Выглядит вроде все тривиально, правда же?
![](https://habrastorage.org/r/w1560/webt/6g/et/ly/6getlyxcjulh9v1nlggc8llndwc.png)
Откуда вообще возникла такая задача — разбирать строки как можно быстрее?
Я уже рассказывал, что у нас в «Тензоре» используется много сотен серверов PostgreSQL. И чтобы приглядывать за актуальной производительностью запросов на них, мы разработали коллектор-анализатор логов этой СУБД, который «выцепляет» из потока от сервера планы запросов, разбирает их и вычисляет нагрузку для каждого отдельного узла, что не так уж и просто.
То есть надо уметь «сидеть на потоке» и быстро-быстро анализировать (а потому — иметь максимальную производительность и минимальный прирост памяти) примерно вот такие блоки текста, а среди них — и наши buffers-строки:
В общем случае, формат описан в исходниках PostgreSQL. Если представить его в виде JS-кода, то получится что-то вроде:
Но поскольку парсить пробелы неинтересно совсем, давайте сразу договоримся, что экспериментировать мы будем на уже нормализованном наборе, где они убраны:
Чтобы исключить возможное влияние GC, запускать наши тесты будем с ключами
Шаблон нашего теста будет выглядеть примерно так:
Что ж… Приступим, и постараемся грамотно использовать все возможности, которые дают нам современные версии языка.
![](https://habrastorage.org/r/w1560/webt/p6/6s/g1/p66sg12saub2yzx9xe7mvjeq2t8.png)
И начнем с самого простого.
Итак, сделаем выводы из предыдущего теста: .slice и .split нам не друзья, как и динамическая генерация имен ключей.
С именами ключей все понятно — давайте сгенерируем их все заранее, их же всего 10 вариантов. А вот
Оказывается, можно, если использовать принудительную установку
На этот раз будем искать в строке только те ключевые слова, которые нас интересуют:
Но ни в одном из предыдущих вариантов мы никак не использовали информацию о том, что наши потенциальные ключи идут в строго определенном порядке.
Чтобы не заниматься «двухуровневым» спуском по словарю за именами ключей, построим такойстрашный RegExp, каждая захватываемая позиция которого всегда соответствует одному и тому же имени ключа. Позиции отсутствующих в строке ключей будут заполнены в
Наблюдательный читатель сразу же задаст вопрос — разве не будет быстрее, если убрать из регулярки константное начало
Ведь результат от этого не должен никак измениться? Но — нет, такой вариант на четверть хуже:
Дело в том, что наш «полный» RegExp
В предыдущем варианте мы все-таки внесли начало строки в регулярку, и оно проверяется каждый раз! Давайте же воспользуемся методом с
![](https://habrastorage.org/r/w1560/webt/7k/4p/8i/7k4p8ixjqso58pf6nsxbcjd2oq8.png)
То есть наш странный гибрид по памяти никакого выигрыша не дал, а по скорости проиграл обоим своим родителям.
В сегодняшнем забеге кубок вручается обычному полнопозиционному
Вариант из серии «и никогда так не делайте!»
![](https://habrastorage.org/webt/s6/dk/4z/s6dk4zwhqda6qg-umi2pu0zpumu.png)
Вопросы сложностей организации многопоточности в JavaScript оставим за рамками этой статьи и сосредоточимся на различных вариантах и малоизвестных способах использования регулярных выражений для разбора строки buffers-атрибута узла плана PostgreSQL.
То есть из строки вида
'Buffers: shared hit=123 read=456, local hit=789'
мы хотим как можно быстрее получить JSON такого формата:{
"shared-hit" : 123
, "shared-read" : 456
, "local-hit" : 789
}
Выглядит вроде все тривиально, правда же?
![](https://habrastorage.org/webt/6g/et/ly/6getlyxcjulh9v1nlggc8llndwc.png)
Немного предыстории
Откуда вообще возникла такая задача — разбирать строки как можно быстрее?
Я уже рассказывал, что у нас в «Тензоре» используется много сотен серверов PostgreSQL. И чтобы приглядывать за актуальной производительностью запросов на них, мы разработали коллектор-анализатор логов этой СУБД, который «выцепляет» из потока от сервера планы запросов, разбирает их и вычисляет нагрузку для каждого отдельного узла, что не так уж и просто.
То есть надо уметь «сидеть на потоке» и быстро-быстро анализировать (а потому — иметь максимальную производительность и минимальный прирост памяти) примерно вот такие блоки текста, а среди них — и наши buffers-строки:
Hash Left Join (actual time=9.248..51.659 rows=551 loops=1)
Hash Cond: (c.reloftype = t.oid)
Buffers: shared hit=5814 read=251 dirtied=63
-> Hash Join (actual time=2.990..7.148 rows=551 loops=1)
Hash Cond: (c.relnamespace = nc.oid)
Buffers: shared hit=4249 read=2
-> Seq Scan on pg_class c (actual time=0.046..3.922 rows=555 loops=1)
Filter: ((relkind = ANY ('{r,v,f,p}'::"char"[])) AND (pg_has_role(relowner, 'USAGE'::text) OR has_table_privilege(oid, 'SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, REFERENCES, TRIGGER'::text) OR has_any_column_privilege(oid, 'SELECT, INSERT, UPDATE, REFERENCES'::text)))
Rows Removed by Filter: 3308
Buffers: shared hit=1829
-> Hash (actual time=2.931..2.931 rows=7 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
Buffers: shared hit=2420 read=2
-> Seq Scan on pg_namespace nc (actual time=0.035..2.912 rows=7 loops=1)
Filter: (NOT pg_is_other_temp_schema(oid))
Rows Removed by Filter: 784
Buffers: shared hit=2420 read=2
-> Hash (actual time=6.199..6.199 rows=1629 loops=1)
Buckets: 2048 Batches: 1 Memory Usage: 277kB
Buffers: shared hit=105 read=162 dirtied=63
-> Hash Join (actual time=0.338..5.640 rows=1629 loops=1)
Hash Cond: (t.typnamespace = nt.oid)
Buffers: shared hit=105 read=162 dirtied=63
-> Seq Scan on pg_type t (actual time=0.015..4.910 rows=1629 loops=1)
Buffers: shared hit=57 read=162 dirtied=63
-> Hash (actual time=0.307..0.307 rows=791 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 86kB
Buffers: shared hit=48
-> Seq Scan on pg_namespace nt (actual time=0.004..0.121 rows=791 loops=1)
Buffers: shared hit=48
Формат строки
В общем случае, формат описан в исходниках PostgreSQL. Если представить его в виде JS-кода, то получится что-то вроде:
const keys = [
['shared', ['hit', 'read', 'dirtied', 'written']]
, ['local', ['hit', 'read', 'dirtied', 'written']]
, ['temp', ['read', 'written']] // да, тут другой набор ключей 2-го уровня
];
let str = 'Buffers: ' + // константное начало
keys
.filter(([keyo, keysi]) => node[keyo])
.map(([keyo, keysi]) => [
keyo
, ...keysi
.filter(keyi => node[keyo][keyi] > 0)
.map(keyi => `${keyi}=${node[keyo][keyi]}`)
].join(' ') // внутри собираем сегменты через пробел
)
.join(', '); // снаружи - через запятая-пробел
Методика тестирования
Но поскольку парсить пробелы неинтересно совсем, давайте сразу договоримся, что экспериментировать мы будем на уже нормализованном наборе, где они убраны:
Buffers: shared hit=31770
Buffers: shared hit=1159
Buffers: shared hit=255
Buffers: shared hit=2579 read=2961 dirtied=3
Buffers: shared hit=3 read=1
Buffers: shared hit=205 read=44
Buffers: shared hit=230 read=34 dirtied=3
Buffers: shared hit=13
Buffers: shared hit=5
Buffers: shared hit=6
...
Чтобы исключить возможное влияние GC, запускать наши тесты будем с ключами
--expose-gc --initial-old-space-size=1024
. Оцениваем всех участников по двум показателям: общее время работы и прирост объема памяти, который пришлось использовать (и на чистку которого потом придется потратить время GC и ресурсы CPU).Шаблон нашего теста будет выглядеть примерно так:
const fs = require('fs');
const heapdump = require('heapdump');
const buffers = fs.readFileSync('buffers.txt').toString().split('\n');
const parseBuffers = line => {
// -- 8< --
// ...
// -- 8< --
};
global.gc();
// нулевое состояние до теста
heapdump.writeSnapshot();
const hrb = process.hrtime();
for (let line of buffers) {
let obj = parseBuffers(line);
}
const hre = process.hrtime(hrb);
// состояние памяти после теста
heapdump.writeSnapshot();
const usec = hre[0] * 1e+9 + hre[1];
console.log(usec);
Что ж… Приступим, и постараемся грамотно использовать все возможности, которые дают нам современные версии языка.
![](https://habrastorage.org/webt/p6/6s/g1/p66sg12saub2yzx9xe7mvjeq2t8.png)
И начнем с самого простого.
Бронза: обыкновенный .split
const parseBuffers = line => {
let rv = {};
line.slice('Buffers: '.length) // "константное" начало нас не интересует
.split(', ').forEach(part => { // 'shared ..., local ..., temp ...' => ['shared ...', 'local ...', 'temp ...']
let [kind, ...pairs] = part.split(' '); // 'shared hit=1 read=2' => ['shared', ['hit=1', 'read=2']]
pairs.forEach(pair => {
let [type, val] = pair.split('='); // 'hit=1' => ['hit', '1']
rv[`${kind}-${type}`] = Number(val); // ['shared-hit'] = 1
});
});
return rv;
};
Time, avg: 544ms
Size Delta: +14.8MB:
- (sliced string) : +6.8 // сегменты строк без 'Buffers: '
- (string) : +6.3 // строки имен ключей
- (array) : +1.7 // массивы pairs
Серебро: .lastIndex + итерация по .matchAll(RegExp)
Итак, сделаем выводы из предыдущего теста: .slice и .split нам не друзья, как и динамическая генерация имен ключей.
С именами ключей все понятно — давайте сгенерируем их все заранее, их же всего 10 вариантов. А вот
.slice
строки мы использовали, только лишь чтобы каждый раз «сдвинуть» начало анализа на одинаковое начало 'Buffers: '
. А нельзя ли как-то сделать это без порождения новых строк?Оказывается, можно, если использовать принудительную установку
re.lastIndex
для «глобального» RegExp.Подробнее проg-
иy-
ключи и использование.lastIndex
для более точного применения RegExp.
На этот раз будем искать в строке только те ключевые слова, которые нас интересуют:
const buffersRE = /(shared|local|temp)|(hit|read|dirtied|written)=(\d+)/g;
const buffersKeys = {
'shared' : {
'hit' : 'shared-hit'
, 'read' : 'shared-read'
, 'dirtied' : 'shared-dirtied'
, 'written' : 'shared-written'
}
, 'local' : {
'hit' : 'local-hit'
, 'read' : 'local-read'
, 'dirtied' : 'local-dirtied'
, 'written' : 'local-written'
}
, 'temp' : {
'read' : 'temp-read'
, 'written' : 'temp-written'
}
};
const parseBuffers = line => {
let rv = {};
let keys;
buffersRE.lastIndex = 9; // сдвигаем начало поиска на 'Buffers: '.length
for (let match of line.matchAll(buffersRE)) {
if (match[1]) {
keys = buffersKeys[match[1]];
}
else {
rv[keys[match[2]]] = Number(match[3]);
}
}
return rv;
};
Time, avg: 270ms
Size Delta: +8.5MB
Золото: полнопозиционный .match(RegExp)
Но ни в одном из предыдущих вариантов мы никак не использовали информацию о том, что наши потенциальные ключи идут в строго определенном порядке.
Чтобы не заниматься «двухуровневым» спуском по словарю за именами ключей, построим такой
match
-массиве undefined
:const buffersRE = /^Buffers:(?:,? shared(?: hit=(\d+))?(?: read=(\d+))?(?: dirtied=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?(?:,? local(?: hit=(\d+))?(?: read=(\d+))?(?: dirtied=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?(?:,? temp(?: read=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?$/;
const buffersKeys = ['shared-hit', 'shared-read', 'shared-dirtied', 'shared-written', 'local-hit', 'local-read', 'local-dirtied', 'local-written', 'temp-read', 'temp-written'];
const parseBuffers = line =>
line.match(buffersRE)
.slice(1) // в match[0] лежит исходная строка, которая нам не нужна
.reduce(
(rv, val, idx) => (val !== undefined && (rv[buffersKeys[idx]] = Number(val)), rv)
, {}
);
Time, avg: 111ms
Size Delta: +8.5MB
Наблюдательный читатель сразу же задаст вопрос — разве не будет быстрее, если убрать из регулярки константное начало
'^Buffers:'
:const buffersRE = /(?:,? shared(?: hit=(\d+))?(?: read=(\d+))?(?: dirtied=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?(?:,? local(?: hit=(\d+))?(?: read=(\d+))?(?: dirtied=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?(?:,? temp(?: read=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?$/;
Ведь результат от этого не должен никак измениться? Но — нет, такой вариант на четверть хуже:
Time, avg: 140ms
Дело в том, что наш «полный» RegExp
/^...$/
не содержит ни одной переменной части, а в случае «без начала» для каждой позиции этого сегмента приходится проверять, не начинается ли тут один из «хвостов» (shared ...|local ...|temp ...)
— что требует гораздо больше ресурсов, чем просто впустую проверить совпадение двух подстрок.Вне конкурса: скрещиваем ужа и ежа
В предыдущем варианте мы все-таки внесли начало строки в регулярку, и оно проверяется каждый раз! Давайте же воспользуемся методом с
.lastIndex
:- но он работает только с «глобальными» RegExp
- для «глобального» RegExp обычный
.match
захватывает сразу всю строку, а не позиционно - для получения позиционного набора нам придется использовать первый (а на самом деле, единственный) результат итератора
.matchAll
![](https://habrastorage.org/webt/7k/4p/8i/7k4p8ixjqso58pf6nsxbcjd2oq8.png)
const buffersRE = /(?:,? shared(?: hit=(\d+))?(?: read=(\d+))?(?: dirtied=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?(?:,? local(?: hit=(\d+))?(?: read=(\d+))?(?: dirtied=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?(?:,? temp(?: read=(\d+))?(?: written=(\d+))?)?$/g;
const buffersKeys = ['shared-hit', 'shared-read', 'shared-dirtied', 'shared-written', 'local-hit', 'local-read', 'local-dirtied', 'local-written', 'temp-read', 'temp-written'];
const parseBuffers = line => {
buffersRE.lastIndex = 8; // 'Buffers:'.length
return line.matchAll(buffersRE).next().value
.slice(1)
.reduce(
(rv, val, idx) => (val !== undefined && (rv[buffersKeys[idx]] = Number(val)), rv)
, {}
);
};
Time, avg: 304ms
Size Delta: +8.5MB
То есть наш странный гибрид по памяти никакого выигрыша не дал, а по скорости проиграл обоим своим родителям.
Итого
В сегодняшнем забеге кубок вручается обычному полнопозиционному
.match(RegExp)
. Ура, товарищи!![]() |
![]() |
UPD: Hardcore State Machine
Вариант из серии «и никогда так не делайте!»
const buffersKeys = ['shared-hit', 'shared-read', 'shared-dirtied', 'shared-written', 'local-hit', 'local-read', 'local-dirtied', 'local-written', 'temp-hit', 'temp-read', 'temp-dirtied', 'temp-written'];
const parseBuffers = line => {
let rv = {};
let state;
for (let off = 9 /*'Buffers: '*/, ln = line.length; off < ln; ) {
if (state === undefined) {
switch (line.charCodeAt(off)) {
case 0x73: // s = shared
state = 0;
off += 7;
break;
case 0x6c: // l = local
state = 4;
off += 6;
break;
case 0x74: // t = temp
state = 8;
off += 5;
break;
}
}
else {
let key;
switch (line.charCodeAt(off)) {
case 0x68: // h = hit
key = 0;
off += 4;
break;
case 0x72: // r = read
key = 1;
off += 5;
break;
case 0x64: // d = dirtied
key = 2;
off += 8;
break;
case 0x77: // w = written
key = 3;
off += 8;
break;
}
let sp = line.indexOf(' ', off);
let eos = sp == -1 || line.charCodeAt(sp - 1) == 0x2c; // ','
// let val = Number(line.slice(off, sp == -1 ? undefined : sp - (eos ? 1 : 0)));
let val = 0;
for (let i = off, lim = sp == -1 ? line.length : sp - (eos ? 1 : 0); i< lim; i++) {
val *= 10;
val += line.charCodeAt(i) - 0x30; // '0'
}
rv[buffersKeys[state + key]] = val;
if (sp == -1) {
break;
}
else {
off = sp + 1;
}
if (eos) {
state = undefined;
}
}
}
return rv;
};
Time, avg: 58ms