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優化巨量關鍵字的匹配

炎欲天舞
炎欲天舞原創
2017-08-21 10:19:243683瀏覽


問題由來

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。

原始– grep

設計

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。

代碼

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

進化– 正規

設計

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

這裡介紹兩個使用中遇到的小坑:

    正規模式長度太長導致匹配失敗:PHP 的正規有回溯限制,以防止消耗掉所有的進程可用堆疊, 最終導致php 崩潰。太長的模式會導致 PHP 偵測到回溯過多,中斷匹配,經測試預設設定時最大模式長度為 32000 位元組 左右。 php.ini 內
  • 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=_=)。

  • 模式中含有特殊字元導致大量warning:匹配過程中發現PHP 報出大量warning:
  • 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。

  • 程式碼

上偽程式碼:

$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(&#39;|&#39;, $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);
}

為了完成任務,硬著頭皮進程跑了一夜。當第二天我發現跑了將近十個小時的時候內心是崩潰的。 。 。太慢了,完全達不到使用要求,這時,我已經開始考慮改換方法了。

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

設計

我終於開始意識到要拿訊息去關鍵字比較。如果我用關鍵字為鍵建立一個 hash 表,用資訊裡的字去 hash 表裡查找,如果查到就認為匹配命中,這樣不是能達到 O(優化巨量關鍵字的匹配) 的效率了麼?

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<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。

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。

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(&#39;,&#39;, &#39;。&#39;, &#39;的&#39;, ...);
 
    $words = preg_split(&#39;/(?<!^)(?!$)/u&#39;, $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;
}

结果

我们知道一个 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。

这里使用了 preg_split('/(? 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

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

终级 – Trie树

trie树

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 里字典树这一小节,大家可以查看一下。

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(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

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。

優化巨量關鍵字的匹配

其中要点:

构造trie树

  1. 将关键词用上面介绍的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。

  2. 在最后一个字符后添加一个特殊字符`,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)。

  3. 检查根部是否有第一个字符()节点,如果有了此节点,到步骤4。 如果还没有,在根部添加值为的节点。

  4. 依次检查并添加学、家 两个节点。

  5. 在结尾添加 ` 节点,并继续下一个关键词的插入。

匹配

然后我们以 <strong>这位科学家很了不起</strong>!为例来发起匹配。

  • 首先我们将句子拆分为单个字符 这、位、...

  • 从根查询第一个字符,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;

  • 接着在节点下寻找值为 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。

  • 如此遍历,直到最后,返回所有匹配结果。

代码

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:

$node = array(
    &#39;depth&#39; => $depth, // 深度,用以判断已命中的字数
    &#39;next&#39; => 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
        ...
    ),
);

然后是树构建时子结点的插入:

// 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($node[&#39;next&#39;][$word])) {
            $this->insert($node[&#39;next&#39;][$word], $words);
        } else {
            // 子结点不存在时,构造子结点插入结果
            $tmp_node = array(
                &#39;depth&#39; => $node[&#39;depth&#39;] + 優化巨量關鍵字的匹配,
                &#39;next&#39; => array(),
            );
            $node[&#39;next&#39;][$word] = $tmp_node;
            $this->insert($node[&#39;next&#39;][$word], $words);
        }
    }

最后是查询时的操作:

// 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($node[&#39;next&#39;][$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[&#39;next&#39;] > 優化巨量關鍵字的匹配 && isset($node[&#39;next&#39;][$word][&#39;next&#39;][&#39;`&#39;])) {
                return true;
            }
            return $this->query($node[&#39;next&#39;][$word], $words, $matched);
        } else {
            $matched = array();
            return false;
        }
    }

结果

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 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。

  • 而 trie 树效率最差的时候是 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。

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

他径 – 多进程

设计

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 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。

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 % 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。

  • 使用linux 的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。

  • 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。

結果

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

總結

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。

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陳述:
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