因为需要分析 tfs 提交日志，并按照一定条件（比如，提交信息或者用户名）分类整理，特意写了这个小工具。在使用过程中发现，某些情况下会花费很长时间才能返回处理结果，当时稍稍做了一些优化，已经能满足当时的应用场景了。但是在处理大文件的时候依然会花费很长时间。忍了这么久了，终于有机会做一次效率优化了。

整体实现逻辑并不复杂，这里稍微作下介绍：

打开需要处理的日志文件（通过 -t 参数传递，如果没指定就默认打开 tfs.txt），然后按行读取，并通过 IsSplitter() 函数判断当前行是否是分割符（由很多 - 组成），如果是就继续读取相关的字段（变更集，用户，日期，注释，项 等），直到遇到下一个分隔符或者文件结尾。找出一条完整的提交记录后，会根据用户指定的过滤条件进行过滤分组，把结果输出到对应的文件中。整个过程完全是在主线程中完成的，没有用到辅助线程。

这里列出两个关键的结构定义：

背景介绍完毕，下面可以进行优化了。

启动 ParseTfsLog.exe，然后使用 process explorer 观察运行情况。我录制了一段视频，如下：

可以看出，ParseTfsLog.exe 在运行过程中占满了一个核心（我的 cpu 是 8 核的，ParseTfsLog.exe 的 cpu 占用率是 12.5 左右）。仔细观察每次刷新时出现在调用栈中的函数名，名为 IsSplitter 的函数基本上每次都会出现。如果每次刷新，同一个函数都出现的话，这个函数就很值得怀疑了。

但是这个函数的实现非常简单，只有三行代码，实现如下：

使用正则表达式判断当前字符串中是否包含 100+ 的 -，如果包含就认为当前行是分隔符。难道正则表达式很慢？不管三七二十一，使用 string.Contains 来替换正则表达式，代码如下：

再次编译运行，一眨眼的功夫结果就出来了。

为了更好的感受一下效率的提升，我换了一个更大一些的日志文件来分析，大概有 18.6MB，没优化之前耗时 8676448 毫秒（8676 秒，144 分钟），如下图：

优化后耗时 9428 毫秒，不到 10 秒，如下图：

居然提高了 800 多倍！说实话，我真没想到，没优化的时候居然会花那么久才完成。

在开始分析之前，脑子中有各种猜想（有时候想想，自己的脑洞真是够大的）：

是不是按行读取文件导致的慢（一般涉及到磁盘，网络的操作都很慢）？

是不是解析的太慢了？

看来，遇到问题时，可以大胆猜测，但是不能武断，一定要仔细验证。

关于这个小工具的代码经过客户同意后，我已经上传到 github 了，地址为：2eeK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6n7K9h3q4F1b7$3S2W2L8X3N6z5j5h3&6Q4x3V1k6b7j5i4u0K6k6g2c8X3M7@1I4G2k6H3`.`.

欢迎 clone，pr, star。如果觉得 github 慢，也可以到 gitee 下载，地址为：b88K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8W2k6g2)9J5k6h3y4G2L8g2)9J5c8X3u0A6j5h3&6U0K9r3g2F1k6$3&6S2L8W2)9J5c8Y4m8S2M7Y4y4W2i4K6u0V1N6r3k6K6i4K6u0V1L8r3!0Y4

也可以下载压缩包（后续不会更新）

CSDN 下载：b1eK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6V1L8%4N6F1L8r3!0S2k6q4)9J5k6h3y4K6k6r3&6Q4x3X3g2F1k6i4c8Q4x3V1k6V1L8%4N6F1L8r3!0S2k6q4)9J5c8Y4S2A6j5h3!0&6j5h3&6A6L8s2N6Q4x3V1j5J5x3o6j5%4x3e0R3K6x3R3`.`.

百度云下载：c83K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6H3j5h3&6Q4x3X3g2T1j5h3W2V1N6g2)9J5k6h3y4G2L8g2)9J5c8Y4y4Q4x3V1j5I4y4X3I4Z5K9h3y4Y4y4$3q4E0b7X3E0f1N6h3p5^5d9h3W2*7x3X3&6u0f1b7`.`. 提取码: 1sx1

process explorer 真的是观察进程，线程运行情况的神器。很多情况下不用调试器，也不用性能分析工具就能帮我们快速定位问题。

虽然用 process explorer 定位到了问题，也解决了问题，但是多少有些猜的意味。而且正则表达式真这么慢吗？你想知道的尽在续文中。

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