parsing java很慢

### 提高Java解析性能的方法

#### 优化数据结构的选择
选择合适的数据结构对于提升解析效率至关重要。例如，在处理大量HTML标签时，使用`HashMap`来存储和查找标签属性可能比线性搜索更高效[^1]。

#### 使用高效的第三方库
采用高性能的第三方库能够显著改善解析速度。比如Jsoup用于HTML解析不仅功能强大而且执行速度快；Flexmark-Java作为Markdown解析器同样表现出色，其内部实现了多种优化措施以加快解析过程[^2]。

#### 减少不必要的对象创建
频繁的对象实例化会消耗大量的时间和内存资源。可以通过重用现有对象或利用缓存机制减少新对象的生成次数，从而降低GC频率并加速程序运行。

// 不推荐的做法：每次循环都新建StringBuilder对象
for (String line : lines) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
}

// 推荐做法：提前声明并重复使用同一个StringBuilder对象
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String line : lines) {
    // 清空缓冲区而不是重新创建新的对象
    sb.setLength(0);
}

#### 并行多线程处理
如果待解析的内容规模较大，则可考虑通过多线程技术实现并发解析操作。合理分配任务给多个CPU核心有助于充分利用硬件资源，进而缩短整体耗时。

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
List<Future<?>> futures = Lists.newArrayList();

for (int i = 0; i < files.size(); ++i) {
    final File file = files.get(i);
    Future<?> future = executor.submit(() -> parseFile(file));
    futures.add(future);
}

futures.forEach(Future::join); // 等待所有子任务完成后再继续后续逻辑
executor.shutdownNow();

#### 预编译正则表达式模式
当涉及到复杂的字符串匹配工作时，预编译正则表达式的Pattern对象可以在一定程度上节省时间开销。因为这一步骤只需做一次即可在整个应用程序生命周期内多次复用。

private static final Pattern PATTERN = Pattern.compile("<title>(.*?)</title>", Pattern.DOTALL);

public String extractTitle(String htmlContent){
    Matcher matcher = PATTERN.matcher(htmlContent);
    if(matcher.find()){
        return matcher.group(1).trim();
    }
    throw new IllegalArgumentException("No title found");
}