Скам и безопасность

Компилятор one-more-re-nightmare: революция в работе с регулярными выражениями

Скам и безопасность
The one-more-re-nightmare compiler

Обзор новаторского компилятора one-more-re-nightmare, который использует современные методы построения автомата Мили и SIMD-ускорение для повышения производительности обработки регулярных выражений.

Компилятор one-more-re-nightmare представляет собой одно из самых ярких достижений в области обработки регулярных выражений за последнее время. Несмотря на то, что идея разработки изначально возникла в учебных целях, проект вырос в полноценный движок, способный обрабатывать строки с невероятной скоростью. Его успех связан с сочетанием новых математических подходов, нестандартных архитектурных решений и современного аппаратного ускорения. Регулярные выражения давно служат мощным инструментом для поиска и анализа текстовых данных, но эффективность их выполнения часто зависит от способа трансляции выражения в конечный код и используемых алгоритмов. Традиционные движки, такие как CL-PPCRE, уже были признаны достаточно быстрыми, однако они зачастую не реализуют полный потенциал возможностей языков программирования, на которых построены.

В случае CL-PPCRE, хоть Common Lisp и является мощным языком, движок опирается на цепочку замыканий, что ограничивает скорость при сравнении с современными JIT-компиляторами, например PCRE2. Основой one-more-re-nightmare стал подход, основанный на производных регулярных выражений, которые позволяют рассматривать языки и выражения через призму удаления первых символов с последующим анализом нового состояния. Этот метод был вдохновлён работами Гилберта Баумана и несколькими исследовательскими статьями, посвящёнными регулярным типам и производным. Первоначальный компилятор реализовывал построение детерминированных конечных автоматов (DFA) с помощью вычисления производных на каждом шаге анализа. Такие автоматы, хоть и надёжны и достаточно быстры, приводят к определённым ограничениям при работе с более сложными функциями, например, подвычленными группами или рекурсивными шаблонами.

Чтобы решить эти трудности, создатель one-more-re-nightmare реализовал более совершенный подход, переведя логику на автоматы Мили. Автоматы Мили значительно расширяют возможности DFA, позволяя не просто принимать или отклонять последовательность символов, но и генерировать сигналы при переходах из состояний, что особенно актуально при работе с подвыражениями и тегированием. Такая мощная модель позволила в one-more-re-nightmare реализовать полнофункциональное подсовпадение (submatching), которое обычно сложно в традиционных библиотеках регулярных выражений. Подход с автоматами Мили требует аккуратного управления регистрами и их репликации для обработки неоднозначностей, возникающих при разборе выражений с повторениями, например, в случае замыкания Клини. Одной из ключевых проблем при разработке движка было эффективное управление различными вариантами подсовпадений и записей тегов, что могло порождать рост сложности автомата.

Для решения этого была введена концепция аффинных тегированных регулярных выражений, которые ограничивают количество дублирующихся структур и способствуют оптимизации конечного автомата. Традиционные регулярные выражения, особенно используемые в популярных движках, часто полагаются на методы бэктрекинга. Это приводит к экспоненциальному времени работы в худших случаях и снижает производительность при поиске совпадений в больших текстах. one-more-re-nightmare избегает прямого бэктрекинга, используя специальные трансформации DFA, которые 'запоминают' последние успешные позиции искомых совпадений. Такой подход позволяет эффективно сканировать текст, находя все возможные совпадения без возврата назад, и при этом увеличивает скорость работы движка.

Применение SIMD-инструкций стало важной вехой для повышения производительности one-more-re-nightmare. Использование таких инструкций, как SSE2 и AVX2, позволило значительно ускорить поиск подстрок и проверку символов, особенно когда регулярное выражение содержит постоянные префиксы. Например, при поиске выражения вида ab|ac SIMD-ускорение даёт прирост скорости в несколько раз по сравнению с традиционным скалярным кодом. Автор отмечает, что большинство движков, включая Hyperscan и Rust regex, эффективно используют только поиск постоянных строк или отдельных байтов, но не комбинируют это с последовательностями множественных наборов символов, что оставляет пространство для оптимизации. Понимание и корректная работа с Юникодом также учитывались в проекте.

Представление наборов символов в виде объединения половинных интервалов и использование правил трансформации сравнений для корректной обработки различных диапазонов кодов позволяет one-more-re-nightmare работать как с байтовыми строками, так и с полноценными Юникодными текстами без потери производительности и достоверности. Примеры тестирования скорости показывают, что one-more-re-nightmare превосходит многие популярные движки по пропускной способности, достигая обработки свыше 11 гигабайт текста в секунду на оптимальных конфигурациях и с использованием AVX2. Несмотря на огромные успехи, разработчик признает, что есть куда развиваться. В числе перспектив – внедрение более универсальных методов поиска константных строк в любой части регулярного выражения, а не только в префиксе, что позволило бы приблизиться к методам Hyperscan. Также рассматриваются гибридные подходы, которые совмещают полноту DFA и ограниченное количество клонов автоматов для снижения сложности при работе с очень большими или многообразными регулярными выражениями.

Важным направлением для будущего является поддержка стандартов POSIX для регулярных выражений, что сделало бы проект более применимым в реальных сценариях и индустриальных приложениях. Кроме того, стоит задача решить вопрос реализации сложных конструкций, включая обратные ссылки и проверку вперед или назад, которые пока не поддерживаются. Примечательно, что общий объём кода всего проекта one-more-re-nightmare не превышает 2000 строк, что говорит о лаконичности и хорошо спроектированной архитектуре. Автор подчёркивает, что использование Common Lisp и его системы компиляции позволило не только сократить объём кода, но и обеспечить мощную оптимизацию уже на уровне компилятора. Мир регулярных выражений и поиска всё ещё остаётся ареной для инноваций.

Текущие методы стимулируют улучшения в сочетании теории и практики. one-more-re-nightmare открывает новые горизонты, демонстрируя, что даже на сравнительно небольшом коде можно построить высокопроизводительный и гибкий движок с использованием умных алгоритмических приёмов и многопоточных аппаратных технологий. Для разработчиков, которым важна высокая скорость поиска и возможность реализации сложных шаблонов, one-more-re-nightmare становится интересным выбором и примером того, как теория регулярных выражений находит практическое воплощение. Будущие версии проекта обещают расширять функциональность и совершенствовать производительность, открывая новые возможности для работы с большими объёмами текстовой информации. Таким образом, компилятор one-more-re-nightmare является ярким примером современной эволюции компиляции регулярных выражений, совмещая новаторские методы построения автоматов, эффективное распределение ресурсов и аппаратное ускорение.

Такой комплексный подход делает его одним из самых перспективных инструментов в своей сфере, способных не только конкурировать, но и превосходить существующие аналоги по скорости и функциональности.

Автоматическая торговля на криптовалютных биржах Покупайте и продавайте криптовалюты по лучшим курсам Privatejetfinder.com (RU)

Далее
Shell in Early Talks to Acquire Rival BP
Понедельник, 22 Сентябрь 2025 Shell рассматривает возможность приобретения конкурента BP: что это значит для энергетического рынка

Обсуждение потенциального приобретения BP компанией Shell и влияние этой сделки на мировой энергетический сектор, инвесторов и потребителей.

Show HN: Wordle Implemented in TypeScript Types
Понедельник, 22 Сентябрь 2025 Создание игры Wordle на TypeScript: современные подходы и преимущества

Подробный обзор реализации популярной игры Wordle на языке TypeScript с акцентом на типизацию, производительность и простоту поддержки кода. В статье рассматриваются ключевые особенности, этапы разработки и преимущества использования TypeScript для подобных проектов.

Hacking the Context: How Not to Derail AI Conversations
Понедельник, 22 Сентябрь 2025 Как не сбивать с толку искусственный интеллект: искусство управления контекстом в диалогах с ИИ

Узнайте, как правильно вести беседу с искусственным интеллектом, сохраняя контекст и получая точные ответы. Обсуждение ключевых аспектов управления контекстом в диалогах с ИИ и советы для эффективного взаимодействия.

Computer-vision research powers surveillance technology
Понедельник, 22 Сентябрь 2025 Как исследования компьютерного зрения движут развитием технологий наблюдения

Анализ влияния компьютерного зрения на развитие массового наблюдения: раскрытие механизмов, масштаба и последствий использования технологий искусственного интеллекта в современном обществе.

NLNet: 62 new projects contribute to digital commons
Понедельник, 22 Сентябрь 2025 NLnet Foundation запускает 62 новых проекта для развития цифровых общедоступных ресурсов

NLnet Foundation объявляет о масштабном раунде финансирования 62 проектов, направленных на укрепление открытых технологий и свободного интернета. Эти инициативы охватывают широкий спектр направлений — от открытого аппаратного обеспечения до децентрализованных сетей и инновационных приложений для медицины и коммуникаций.

SF DoorDash exec, parents among 8 victims of Lake Tahoe capsizing during storm
Понедельник, 22 Сентябрь 2025 Трагедия на озере Тахо: исполнитель DoorDash и его семья среди погибших при крушении лодки во время шторма

В результате катастрофического происшествия на озере Тахо погибли восемь человек, включая старшего менеджера DoorDash Джоша Пиклза и его родителей. Рассмотрены детали инцидента, обстоятельства трагедии и воспоминания близких, а также влияние сильного шторма, вызвавшего крушение лодки.

Portia – open-source framework that makes it easy to build Agentic AI workflows
Понедельник, 22 Сентябрь 2025 Portia: Открытый Фреймворк для Создания Эффективных Agentic AI Рабочих Процессов

Portia – инновационный open-source фреймворк, который упрощает разработку сложных агентных искусственных интеллектов, обеспечивая предсказуемость, безопасность и удобство интеграции. Откройте новые возможности для создания автоматизированных сценариев с многоагентными системами и узнайте, как Portia меняет подход к AI-разработке.