前言

我（@董伟明9 ）经常看到很多程序员， 运维在代码搜索上使用ack， 甚至ag(the_silver_searcher )， 而我工作中95%都是用grep，剩下的是ag。 我觉得很有必要聊一聊这个话题。

我以前也是一个运维， 我当时也希望找到最好的最快的工具用在工作的方方面面。 但是我很好奇为什么ag和ack没有作为linux发行版的内置部分。 内置的一直是grep。 我当初的理解是受各种开源协议的限制， 或者发行版的boss个人喜好。 后来我就做了实验， 研究了下他们到底谁快。 当时的做法也无非跑几个真实地线上log看看用时。 然后我也有了我的一个认识: 大部分时候用grep也无妨， 日志很大的时候用ag。

ack原来的域名是betterthangrep.com， 现在是beyondgrep.com。 好吧，其实我理解使用ack的同学， 也理解ack产生的原因。 这里就有个故事。

最开始我做运维使用shell， 经常做一些分析日志的工作。 那时候经常写比较复杂的shell代码实现一些特定的需求。 后来来了一位会perl的同学。 原来我写shell做一个事情， 写了20多行shell代码， 跑一次大概5分钟， 这位同学来了用perl改写， 4行， 一分钟就能跑完。 亮瞎我们的眼， 从那时候开始， 我就觉得需要学perl，以至于后来的python。

perl是天生用来文本解析的语言， ack的效率确实很高。 我想着可能是大家认为ack要更快更合适的理由吧。 其实这件事要看场景。 我为什么还用比较’土’的grep呢？

看一下这篇文章， 希望给大家点启示。不耐烦看具体测试过程的同学，可以直接看结论：

1. 在搜索的总数据量较小的情况下， 使用grep， ack甚至ag在感官上区别不大
2. 搜索的总数据量较大时， grep效率下滑的很多， 完全不要选
3. ack在某些场景下没有grep效果高(比如使用-v搜索中文的时候)
4. 在不使用ag没有实现的选项功能的前提下， ag完全可以替代ack/grep

实验条件

PS: 严重声明， 本实验经个人实践， 我尽量做到合理。 大家看完觉得有异议可以试着其他的角度来做。 并和我讨论。

• 我使用了公司的一台开发机(gentoo)

• 我测试了纯英文和汉语2种， 汉语使用了结巴分词的字典， 英语使用了miscfiles中提供的词典

1. # 假如你是ubuntu: sudo apt-get install miscfiles
2. wget https://raw.githubusercontent.com/fxsjy/jieba/master/extra_dict/dict.txt.big

实验前的准备

我会分成英语和汉语2种文件， 文件大小为1MB， 10MB， 100MB， 500MB， 1GB， 5GB。 没有更多是我觉得在实际业务里面不会单个日志文件过大的。 也就没有必要测试了(就算有， 可以看下面结果的趋势)。用下列程序深入测试的文件：

1. cat make_words.py
2. # coding=utf-8
4. import os
5. import random
6. from cStringIO import StringIO
8. EN_WORD_FILE = '/usr/share/dict/words'
9. CN_WORD_FILE = 'dict.txt.big'
10. with open(EN_WORD_FILE) as f:
11. EN_DATA = f.readlines()
12. with open(CN_WORD_FILE) as f:
13. CN_DATA = f.readlines()
14. MB = pow(1024, 2)
15. SIZE_LIST = [1, 10, 100, 500, 1024, 1024 * 5]
16. EN_RESULT_FORMAT = 'text_{0}_en_MB.txt'
17. CN_RESULT_FORMAT = 'text_{0}_cn_MB.txt'
20. def write_data(f, size, data, cn=False):
21. total_size = 0
22. while 1:
23. s = StringIO()
24. for x in range(10000):
25. cho = random.choice(data)
26. cho = cho.split()[0] if cn else cho.strip()
27. s.write(cho)
28. s.seek(0, os.SEEK_END)
29. total_size += s.tell()
30. contents = s.getvalue()
31. f.write(contents + '\n')
32. if total_size > size:
33. break
34. f.close()
37. for index, size in enumerate([
38. MB,
39. MB * 10,
40. MB * 100,
41. MB * 500,
42. MB * 1024,
43. MB * 1024 * 5]):
44. size_name = SIZE_LIST[index]
45. en_f = open(EN_RESULT_FORMAT.format(size_name), 'a+')
46. cn_f = open(CN_RESULT_FORMAT.format(size_name), 'a+')
47. write_data(en_f, size, EN_DATA)
48. write_data(cn_f, size, CN_DATA, True)

好吧， 效率比较低是吧？ 我自己没有vps， 公司服务器我不能没事把全部内核的cpu都占满(不是运维好几年了)。 假如你不介意htop的多核cpu飘红， 可以这样，耗时就是各文件生成的时间短板。这是生成测试文件的多进程版本：

1. # coding=utf-8
3. import os
4. import random
5. import multiprocessing
6. from cStringIO import StringIO
8. EN_WORD_FILE = '/usr/share/dict/words'
9. CN_WORD_FILE = 'dict.txt.big'
10. with open(EN_WORD_FILE) as f:
11. EN_DATA = f.readlines()
12. with open(CN_WORD_FILE) as f:
13. CN_DATA = f.readlines()
14. MB = pow(1024, 2)
15. SIZE_LIST = [1, 10, 100, 500, 1024, 1024 * 5]
16. EN_RESULT_FORMAT = 'text_{0}_en_MB.txt'
17. CN_RESULT_FORMAT = 'text_{0}_cn_MB.txt'
19. inputs = []
21. def map_func(args):
22. def write_data(f, size, data, cn=False):
23. f = open(f, 'a+')
24. total_size = 0
25. while 1:
26. s = StringIO()
27. for x in range(10000):
28. cho = random.choice(data)
29. cho = cho.split()[0] if cn else cho.strip()
30. s.write(cho)
31. s.seek(0, os.SEEK_END)
32. total_size += s.tell()
33. contents = s.getvalue()
34. f.write(contents + '\n')
35. if total_size > size:
36. break
37. f.close()
39. _f, size, data, cn = args
40. write_data(_f, size, data, cn)
43. for index, size in enumerate([
44. MB,
45. MB * 10,
46. MB * 100,
47. MB * 500,
48. MB * 1024,
49. MB * 1024 * 5]):
50. size_name = SIZE_LIST[index]
51. inputs.append((EN_RESULT_FORMAT.format(size_name), size, EN_DATA, False))
52. inputs.append((CN_RESULT_FORMAT.format(size_name), size, CN_DATA, True))
54. pool = multiprocessing.Pool()
55. pool.map(map_func, inputs, chunksize=1)

等待一段时间后，测试的文件生成了。目录下是这样的：

1. $ls -lh
2. total 14G
3. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 2.2K Mar 14 05:25 benchmarks.ipynb
4. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 8.2M Mar 12 15:43 dict.txt.big
5. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1.2K Mar 12 15:46 make_words.py
6. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 101M Mar 12 15:47 text_100_cn_MB.txt
7. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 101M Mar 12 15:47 text_100_en_MB.txt
8. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1.1G Mar 12 15:54 text_1024_cn_MB.txt
9. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1.1G Mar 12 15:51 text_1024_en_MB.txt
10. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 11M Mar 12 15:47 text_10_cn_MB.txt
11. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 11M Mar 12 15:47 text_10_en_MB.txt
12. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1.1M Mar 12 15:47 text_1_cn_MB.txt
13. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1.1M Mar 12 15:47 text_1_en_MB.txt
14. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 501M Mar 12 15:49 text_500_cn_MB.txt
15. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 501M Mar 12 15:48 text_500_en_MB.txt
16. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 5.1G Mar 12 16:16 text_5120_cn_MB.txt
17. -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 5.1G Mar 12 16:04 text_5120_en_MB.txt

确认版本

1. $ ack --version # ack在ubuntu下叫`ack-grep`
2. ack 2.12
3. Running under Perl 5.16.3 at /usr/bin/perl
5. Copyright 2005-2013 Andy Lester.
7. This program is free software. You may modify or distribute it
8. under the terms of the Artistic License v2.0.
9. $ ag --version
10. ag version 0.21.0
11. $ grep --version
12. grep (GNU grep) 2.14
13. Copyright (C) 2012 Free Software Foundation, Inc.
14. License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html>.
15. This is free software: you are free to change and redistribute it.
16. There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law.
18. Written by Mike Haertel and others, see <http://git.sv.gnu.org/cgit/grep.git/tree/AUTHORS>.

实验设计

为了不产生并行执行的相互响应， 我还是选择了效率很差的同步执行， 我使用了ipython提供的%timeit。 测试程序的代码如下：

1. import re
2. import glob
3. import subprocess
4. import cPickle as pickle
5. from collections import defaultdict
7. IMAP = {
8. 'cn': ('豆瓣', '小明明'),
9. 'en': ('four', 'python')
10. }
11. OPTIONS = ('', '-i', '-v')
12. FILES = glob.glob('text_*_MB.txt')
13. EN_RES = defaultdict(dict)
14. CN_RES = defaultdict(dict)
15. RES = {
16. 'en': EN_RES,
17. 'cn': CN_RES
18. }
19. REGEX = re.compile(r'text_(\d+)_(\w+)_MB.txt')
20. CALL_STR = '{command} {option} {word} {filename} > /dev/null 2>&1'
22. for filename in FILES:
23. size, xn = REGEX.search(filename).groups()
24. for word in IMAP[xn]:
25. _r = defaultdict(dict)
26. for command in ['grep', 'ack', 'ag']:
27. for option in OPTIONS:
28. rs = %timeit -o -n10 subprocess.call(CALL_STR.format(command=command, option=option, word=word, filename=filename), shell=True)
29. best = rs.best
30. _r[command][option] = best
31. RES[xn][word][size] = _r
33. # 存起来
35. data = pickle.dumps(RES)
37. with open('result.db', 'w') as f:
38. f.write(data)

温馨提示， 这是一个灰常耗时的测试。 开始执行后 要喝很久的茶…

我来秦皇岛办事完毕(耗时超过1一天)， 继续我们的实验。

我想要的效果

我想工作的时候一般都是用到不带参数/带-i(忽略大小写)/-v(查找不匹配项)这三种。 所以这里测试了:

1. 英文搜索/中文搜索
2. 选择了2个搜索词(效率太低， 否则可能选择多个)
3. 分别测试’’/’-i’/’-v’三种参数的执行
4. 使用%timeit， 每种条件执行10遍， 选择效率最好的一次的结果
5. 每个图代码一个搜索词， 3搜索命令， 一个选项在搜索不同大小文件时的效率对比

我先说结论

1. 在搜索的总数据量较小的情况下， 使用grep， ack甚至ag在感官上区别不大
2. 搜索的总数据量较大时， grep效率下滑的很多， 完全不要选
3. ack在某些场景下没有grep效果高(比如使用-v搜索中文的时候)
4. 在不使用ag没有实现的选项功能的前提下， ag完全可以替代ack/grep

渲染图片的gist可以看这里benchmarks.ipynb。 它的数据来自上面跑的结果在序列化之后存入的文件。

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原文发布时间：2015-03-18

本文来自云栖合作伙伴“linux中国”