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导言

正则虽好，但不可滥用，要节制。在使用正则表达式的时候，性能不得不考虑，用不好有宕机的风险。在学习如何优化性能之前，我们先了解下正则是如何编译运行的，才好对症下药。

性能优化

有穷状态自动机

这个名词估计你没怎么听过。什么是有穷状态自动机呢？可以这样理解：在一个系统中，存在可枚举数量的状态，每个状态都是有其独特意义的。

有穷状态自动机的具体实现称为正则引擎，主要有两种：DFA和NFA，其中NFA又分为传统的NFA和POSIX NFA。POSIX我们前面提到过POSIX流派，你应该有点印象。下面我们主要来看看DFA和NFA是什么，两者又有什么区别？

匹配过程

const reg = /a(bb)+a/
const str = 'abbbba'
reg.test(str) // true

在上述正则表达式被编译的过程中，可能有如下两种情况：

如果正则匹配完abb之后到了s3状态后，图1中不需要再做任何输入，也能到s1状态，所以说当前状态是在s1还是s3是无感的，这种状态机就称为非确定性有穷状态自动机NFA（Non-deterministic finite automaton），而图2则完全不同，每个状态都需要对应的输入，称为确定性有穷状态自动机DFA（Deterministic finite automaton）。那两者工作方式有什么不同呢？继续往下看：

const reg = /zhangyi(han|nuo|mei)/
const str = 'My name is zhangyinuo.'
reg.test(str)

NFA的工作机制是先看正则，后看文本，以正则为主，就是用正则各分支来不断匹配文本；而DFA的工作机制恰好相反，以文本为主，用文本不断的去和正则去匹配。相比之下，DFA运行效率会更高，因为NFA是以正则为主，文本不断的来匹配正则，而正则是动态的，文本是静态固定的，这样当量词出现的时候会发生回溯。我们现在主流的都是用NFA方式，它虽然可能会有性能问题，但更灵活，功能更强。下面我们就来说说需要注意的性能问题。

优化

提前编译

第一点：在上一篇也说了，构建正则时我们尽量使用字面量方式，其次就是提前编译。

// 建议
const reg = /\w{2,6}\d+/
reg.exec('hyper5')
reg.test('css3')
// 不可取
/\w{2,6}\d+/.exec('hyper5')
/\w{2,6}\d+/.test('css3')

尽量准确表示匹配范围

能确定的部分尽量确定，如校验手机号\d{11}可以，但不够精确，1[3-9]\d{9}更能准确表示匹配范围。

提取公共部分

/abcd|abef/

存在公共的部分要提取出来：

/ab(cd|ef)/

可能性大的放左边

正则是从左往右执行的，例如我们在匹配网址的时候，.com一般比.net常用，那我们尽量把.com放在左边提高匹配效率。

使用子组要节制

正则中括号用于归组，除了少数像环视不作为子组存储外，其他大部分情况默认括号的子组都是保存起来供后续使用的，这样也会降低正则的性能。我们在不需要保存的子组加个?:来表示仅作为归组用而不保存。

警惕嵌套的子组

如果一个组里面包含重复，接着这个组整体也可以重复，比如 (.*)* 这个正则，匹配的次数会呈指数级增长，所以尽量不要写这样的正则。