正则表达式CPU占用100%的问题

.NET技术 > C# [问题点数:50分,结帖人goscan]
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记录一个正则表达式 cpu 100%的问题

占用cpu最高的是他的进程,怀疑写了死循环,jstack发现如下 明显是有循环调用了,cpu爆的原因和 https://yq.aliyun.com/articles/25576 的一样,都是Curly方式,不过连接里很多是源码解析比如type=0,回到我们的问题...

java 正则 cpu 100_一个正则表达式导致CPU 利用率居高不下

藏在正则表达式里的陷阱,一个正则表达式导致CPU 利用率居高不下我们可以看到所有的堆栈都指向了一个名为 validateUrl 的方法,这样的报错信息在堆栈中一共超过 100 处。通过排查代码,我们知道这个方法的主要...

Java正则表达式引起tomcat占用CUP100%

症状:在一次Java项目开发中,需要对用户的口令进行正则判断(字母、数字、下划线和减号),正则表示式为^(\w*-*)*$,(ps:初次使用正则表达式,各位见谅!)测试时可以正常匹配。当项目部署在tomcat上运行的时候,...

一个正则表达式导致CPU 利用率居高不下

藏在正则表达式里的陷阱,一个正则表达式导致CPU 利用率居高不下 我们可以看到所有的堆栈都指向了一个名为 validateUrl 的方法,这样的报错信息在堆栈中一共超过 100 处。通过排查代码,我们知道这个方法的主要功能...

一个正则表达式引发的血案,让线上CPU100%异常!

前几天线上一个项目监控信息突然报告异常,上到机器上后查看相关资源的使用情况,发现 CPU 利用率将近 100%。通过 Java 自带的线程 Dump 工具,我们导出了出问题的堆栈信息。 我们可以看到所有的堆栈都指向了一个名...

正则表达式回溯导致CPU飙高,贪婪、勉强、独占模式

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谈谈正则表达式的性能优化问题

来源:cnblogs.com/huangrenhui/p/13893903.html一.背景正则表达式是计算机科学的一个概念,很多语言都实现了它。正则表达式使用一些特定的元字符来检索、匹配...

线上 CPU100% 异常案例:一个正则表达式引发的血案

前几天线上一个项目监控信息突然报告异常,上到机器上后查看相关资源的使用情况,发现 CPU 利用率将近 100%。通过 Java 自带的线程 Dump 工具,我们导出了出问题的堆栈信息。...很奇怪,一个正则表达式...

c++ 正则表达式_正则表达式性能优化的探究

作者:huangrenhui出处:https://www.cnblogs.com/huangrenhui/正则表达式是计算机科学的一个概念,很多语言都实现了它。正则表达式使用一些特定...正则表达式引擎正则表达式是一个用正则符号写出的公式,程序对这个...

惊爆!一行正则表达式引发的 CPU 惨案

导读:正则表达式是程序员经常使用的工具之一。本文作者通过一个正则表达式的陷阱,先深入剖析了出现问题的原因,后给出怎么处理这类问题的方法。最后还给出了一些检测常见正则表达式...

正则表达式引起的异常,CPU100%

正则表达式造成CPU100%的问题回溯 线上正常运行,突然在某个瞬间发现线上几十台机器突然全部出现CPU100%的报警,马上手动使用工具下载jstack日志,发现已经无法下载,接着联系运维获取jstack日志;得到jstack日志...

c++ 崩溃 正则表达式regex_正则表达式引发的惨痛代价

案例在一次小型项目开发中,我遇到过这样一个问题。为了宣传新品,我们开发了一个小程序,按照之前评估的访问量,这次活动预计参与用户量 30W+,TPS(每秒事务处理量)最高 3000 左右。这个结果来自我对接口做的微基准...

python正则表达式匹配中文标点符号_python正则表达式去除所有标点

展开全部#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"string.h"structPCB{charNAME[10];/*进程名*/intROUND;/*进程轮转时间片*/intREACHTIME;.../*进程占用CPU时间*/intCOUNT;/*计数器*/intNEEDTIME;/...

正则表达式回溯

前几天有小伙伴来求救说页面上有一个 input 框,随着用户不断输入内容,页面响应会越来越慢直到完全失去响应。 简单沟通过后得知具体场景是这样的: input 框中允许用户输入一连串逗号分隔的商品id在用户...

正则表达式引发的惨痛代价

关注Java后端技术栈“回复“面试”获取最新资料案例在一次小型项目开发中,我遇到过这样一个问题。为了宣传新品,我们开发了一个小程序,按照之前评估的访问量,这次活动预计参与用户量 30W+...

一个正则表达式怎么会引起线上CPU狂飙?

我们可以看到所有的堆栈都...很奇怪,一个正则表达式怎么会导致 CPU 利用率居高不下。为了弄清楚复现问题,我们将其中的关键代码摘抄出来,做了个简单的单元测试。 public static void main(String[] args) { ...

正则表达式 多个关键字_zabbix 主动模式监控日志(多关键字)

zabbix3.4.7需求:监控tomcat日志/data/Application/tomcat-etl-platform/logs/catalina.out日志文件,出现关键字OutOfMemoryError则告警 。日志监控原理1、Zabbix Server和Zabbix Agent会追踪日志文件的大小和最后...

c++ 崩溃 正则表达式regex_Java正则表达式详细解析

元字符正则表达式使用一些特定的元字符来检索、匹配和替换符合规则的字符串元字符:普通字符、标准字符、限定字符(量词)、定位字符(边界字符)正则表达式引擎正则表达式是一个用正则符号写出来的公式程序对正则表达式...

java注解的正则表达_Java 正则表达式 解释说明

Java 正则表达式 解释说明更新时间:2009年06月11日 02:39:02 作者:java正则知识小结,一些常见的正则都包括在里面,推荐收藏。表达式意义:1.字符x 字符 x。例如a表示字符a\\ 反斜线字符。在书写时要写为\\\\。...

正则表达式性能优化的探究

 前文的String字符串性能优化的探究中的第3点讲述了Split() 方法使用了正则表达式实现了其强大的分割功能,而正则表达式的性能是非常不稳定的,使用不恰当会引起回溯问题。那么今天详细探讨下正则表达式。  正则...

探究正则表达式性能优化

正则表达式是计算机科学的一个概念,很多语言都实现了它。正则表达式使用一些特定的元字符来检索、匹配以及替换符合规定的字符串。 构造正则表达式语法的元字符,由普通字符、标准字符、限定字符(量词)、定位符...

qt正则表达式截取字符串_Java性能调优002聊聊字符串

前言:我们知道,String对象作为Java语言中重要的数据类型,是内存中占据空间最大的一个对象。高效地使用字符串,可以提升系统的整体性能。今天就继续站在金山刘超大佬的肩膀上和大家分享一下,针对咱们日常开发过程...

elasticsearch实现正则表达式查询的思路

ElasticSearch 2.4版本支持Java正则表达式查询,但是,在对大段的文本(Text Block)进行挖掘之前,必须了解正则表达式查询的特殊之处。由于分析器会对文本字段进行分词,移除停用词,小写转换等操作,最终存储在倒转...

java 正则死循环_Java 正则表达式漏洞

主要说一下“java 正则表达式中的一个漏洞”,详细问题描述目前使用 1.6 和 1.7 都没有修补该漏洞。来个白话文吧案例代码 Test.java1 final Pattern pattern = Pattern.compile("(0*)*A");2 final String i...

nginx location 正则表达式匹配多个地址_nginx配置详解

#安全问题,建议用nobody,不要用root.#user nobody;#worker数和服务器的cpu数相等是最为适宜worker_processes 2;#work绑定cpu(4 work绑定4cpu)worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000#work绑定cpu (4 work绑定8cpu...

Js正则表达式——引用匹配组

先看个问题:我要一个正则,匹配2080-02-26和2080.02.26这两个时间格式,怎么写呢?/^\d+[.\-]\d+[.\-]\d+$/显然是不行的,因为它也能匹配2080-02.26,2080.02-26,直接扑街。这时我们就可以使用正则提供的引用功能。...

python 倒排索引 正则表达式查询_ElasticSearch入门 第九篇:实现正则表达式查询的思路...

这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第九篇:ElasticSearch 2.4版本支持Java正则表达式查询,但是,在对大段的文本(Text Block)进行挖掘之前,必须了解正则表达式查询的特殊之处。由于分析器会对文本字段进行分词,...

正则表达式一个问号引发的血案

一个java进程,通过top命令查看到其CPU使用量400%多(八核CPU),于是通过进程查线程,再通过线程查询调用堆栈发现是Java的replaceAll方法在消耗CPU,再具体一点就是Java的正则表达式处理在消耗大量CPU 进程查线程,查...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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