为什么防火墙引擎的性能变得紧迫
Cloudflare 的防火墙规则产品（Firewall Rules）背后是一个叫做 Wirefilter 的表达式匹配引擎。用户写下类似这样的规则：
ip.geoip.country eq "CN" and http.request.uri.path contains "/wp-admin/"
每一条进入 Cloudflare 网络的 HTTP 请求，都要被拿来和这些规则做匹配，判断是否需要拦截、放行或者做其他处理。
Wirefilter 最初只为防火墙规则服务。但随着 WAF（Web 应用防火墙）等更多产品计划接入同一套引擎，它的 CPU 使用量将在不久后占到整个边缘节点相当可观的份额。
在安全产品里做性能优化，是一件需要格外谨慎的事。本文记录的正是 Cloudflare 的工程师们在这个约束下所做的一系列工作。
原文地址：https://blog.cloudflare.com/building-even-faster-interpreters...
先解决"怎么量"的问题
在动手优化之前，需要一套可靠的测量方法。
最直觉的指标是时间，但时间在分布式环境下太不稳定——同样的代码跑两次可能差出 20%。Cloudflare 的工程师转向了硬件计数器，其中指令数（instruction count）被证明是最稳定的一个指标，而 CPU 周期数则波动太大，不适合做对比。
测量工具选用了 Linux 内核提供的 perf_event_open 系统调用，直接在 Wirefilter 的二进制内部插桩，分阶段采集数据：解析（parsing）、编译（compilation）、分析（analysis）、执行（execution）各自单独记录，互不干扰。这个思路来源于 Rust 编译器的自剖析机制。
还有一个容易被忽视的工程细节：Cloudflare 常规的 CI 节点使用了虚拟化和沙箱技术，这让访问硬件计数器几乎不可能。他们最终在专用的裸机节点上运行基准测试，才拿到了可复现的结果。
这套框架还被嵌入到发布流程里：每次发新版本之前，都会跑一次完整的基准测试，用于检测性能回退。
让基准测试本身跑得起来
有了测量框架之后，第一个实际问题出现了：基准测试太慢了。
Cloudflare 存储了大量真实客户的防火墙规则，如果把所有规则都跑一遍，需要好几个小时，这完全不现实。工程师们用了三个办法把这个时间压到 20 分钟以内：
去重：检查后发现，大约三分之二的规则在结构上和其他规则是重复的。Wirefilter 可以把规则序列化为 JSON，结构相同的规则序列化结果也相同，去掉这些重复的规则之后，测试集直接缩减到三分之一。
采样：去重之后规则量仍然很大，随机采样是简单有效的解法。关键是要保证每次采样的结果相同，否则不同时间的跑分结果就没有可比性。
分区：直接采样有一个风险，可能某些重要的语言特性恰好没被采到。解决方案是先按 Wirefilter 的语言特性对规则分区，再在每个分区内采样。这样不仅保证了覆盖面，还让测试结果能按特性拆开来看，更容易定位优化效果来自哪里。
优化从哪里入手：先看数据
有了基准测试框架，接下来是找优化点。
最直觉的猜测是：Wirefilter 是一个解释器，动态分派（dynamic dispatch）应该是性能瓶颈——每次执行操作都要通过虚函数表查找，有开销。JIT 编译、选择性内联、复制等解释器优化技术都在考虑范围内。
但 profiler 的数据打破了这个预期：
| 操作 | CPU 时间占比 |
|---|
matches 操作符 | 0.6% |
in 操作符 | 1.1% |
eq 操作符 | 11.8% |
contains 操作符 | 51.5% |
| 其他 | 35.0% |
动态分派的开销不是主要矛盾。真正的瓶颈是 contains 这一个操作符，独占了超过一半的 CPU 时间。
优化方向从此清晰了：先搞定 contains。
一次意外发现引出的优化路径
contains 是字符串子串搜索：给定一段文本（haystack），判断其中是否包含某个子串（needle）。
Wirefilter 最初用的是 memmem crate，它实现了经典的两路（two-way）子串搜索算法，在理论上是高效的。
但有工程师注意到一个奇怪的现象：把 contains 改写成等价的正则表达式，速度反而更快。
# 原写法
http.host contains "example"
# 改成正则表达式后，莫名其妙更快
http.host matches "example"
正则表达式比 contains 功能强大得多，在简单场景里不应该更快。
顺着这个线索查下去，发现了原因：Rust 的 regex crate 内部对它认为"简单"的模式做了特殊处理，会自动分派到专门的 SIMD 加速路径，而不是走通用的正则匹配逻辑。
既然 regex crate 能做到，为什么不直接用呢？问题在于 Wirefilter 是一个解释器，使用了动态分派机制。如果把 contains 的匹配逻辑塞进 regex crate 深处的某个 enum 分支里，额外的调度开销会抵消 SIMD 带来的收益。更理想的方案是：在 contains 表达式被调用时，直接分派到一个专用的 SIMD 实现，不走任何中间层。
工程师们找到了 Wojciech Muła 此前开源的 sse4-strstr 库，把它接入了 Wirefilter。结果令人满意：
| 基准 | 指令数改善 |
|---|
使用 contains 的表达式 | 72.3% |
简单表达式（无 contains） | 0.0% |
| 所有表达式综合 | 31.6% |
SIMD 子串搜索：算法是怎么工作的
这个算法的核心思想是用 SIMD 指令做批量过滤，把大量不可能匹配的位置快速排除掉，只对少数候选位置做精确比较。
以在一段文本里搜索 "example" 为例，步骤如下：
第一步：把 needle 的第一个字节（'e'）填满一个 SIMD 寄存器，比如 AVX2 的 32 字节寄存器里放 32 个 'e'。
第二步：把 haystack 的前 32 个字节加载进另一个寄存器，与第一个寄存器做按位相等比较。结果中，不等于 'e' 的位置全部置 0——这些位置不可能是匹配的起点，直接排除。
第三步：对 needle 的最后一个字节（'e'）重复同样的操作，但把 haystack 偏移 needle 长度减一的距离。
第四步：把两次比较的结果按位 AND，进一步缩小候选集合。
第五步：对剩余的候选位置，用 memcmp 做完整比较。
第六步：如果没找到，移动到 haystack 的下一段，重复直到搜索完毕。
这个算法快的本质是：SIMD 寄存器一次比较 32 个字节，而且绝大多数位置在前两步就被过滤掉了，真正需要 memcmp 的候选极少。
一个必须解决的安全问题
原始的 sse4-strstr 有一个问题：当 haystack 的长度不是 32 字节的整数倍时，最后一批数据装不满一个寄存器，算法会继续读取 haystack 末尾之后的内存，直到填满寄存器为止，然后用位掩码忽略越界部分。
这种行为在 Cloudflare 的环境里是不可接受的。读取越界内存属于未定义行为，在安全产品里有不可预测的风险。
Cloudflare 的工程师把 sse4-strstr 移植到了 Rust，并引入了"重叠寄存器"技巧：当最后一批数据装不满时，把寄存器往前移，让它和前一个寄存器有所重叠，用已经读过的合法内存来填满寄存器，而不是越界读取。重复的字节不会影响最终的匹配结果，修改是安全的。
当 haystack 本身就小于一个寄存器宽度时，重叠技巧无法使用，这时会降级到更小的指令集（AVX2 → SSE2 → SWAR），直到能容纳 haystack 为止。再小的情况则使用 Rabin-Karp 算法。
这个移植版本以 sliceslice 为名开源在了 crates.io 上。
还有一个最坏情况问题
选用 needle 的首字节和末字节作为过滤条件是个聪明的设计，但也引入了一个可被利用的弱点。
考虑这条规则：
http.request.uri.path contains "/wp-admin/"
needle 是 /wp-admin/，首字节和末字节都是 /。如果攻击者构造一个全是 / 的超长请求路径，每个位置都会通过前两步的过滤，导致每个位置都要做 memcmp，整个算法退化为暴力搜索。
对于首末字节的选择，无论选哪两个字节，攻击者都可以针对性地构造最坏情况。
解决方案是引入随机性：第一个比较字节仍然固定选 needle 的首字节，但第二个比较字节每次随机选取 needle 中的某个位置。攻击者无法预知这个随机选择，因此无法稳定地构造最坏情况。
代价是性能有所损失——指令数提升从 72.3% 回落到 49.1%，但这仍然是对原方案的巨大改进，而且不以牺牲安全性为代价。
| 基准 | sse4-strstr（原版） | sliceslice（Cloudflare 版） |
|---|
使用 contains 的表达式 | 72.3% | 49.1% |
| 简单表达式 | 0.0% | 0.1% |
| 所有表达式综合 | 31.6% | 24.0% |
几点值得记住的东西
性能测量先于性能优化。这篇文章花了相当篇幅在讲测量框架的建设，不是凑字数，而是因为没有可靠的测量，所有优化都是在猜。用时间作指标、在虚拟化环境里跑基准——这两个常见做法在 Cloudflare 的实践里都被证明是不够的。
Profiler 的结果经常打破直觉。动态分派被认为是解释器的主要开销，但实测下来只占一小部分，真正的瓶颈在一个具体的字符串操作上。在数据面前，预设的性能模型需要修正。
安全边界不能因为性能压力而放松。原始的 sse4-strstr 在边界处理上走了捷径，这在通用工具里或许可以接受，但在防火墙引擎里不行。额外的移植工作是必要成本。
随机化是对抗最坏情况攻击的有效手段。当算法的确定性行为可以被预测和利用时，引入随机性能以较低的性能代价换来对攻击者的不可预测性。
