前言
Java 中日期、时间相关的类相当的多，并且分不同的版本提供了不同的实现，包括 Date 、 Calendar 、 LocalDateTime 、 ZoneDateTime 、 OffsetDateTime 等等。针对这些时间类型又通过 SimpleDateFormat 和 DateTimeFormatter 实现不同的日期与字符串之间的格式化和解析。
为了应对各种各样的日期解析，我们通常会封装类似于 DateUtils 的工具类，专门用来处理日期字符串的解析，同时为了兼容不同格式的日期字符串，又需要预先枚举出可能用到的日期格式。这种传统的 DateUtils 通常会面临性能与兼容性的两难问题。
而本文要介绍的，是一个截然不同的日期解析工具 dateparser ，它可以智能地解析几百上千种任意格式的日期字符串，更为难得的是它的性能同样非常出色。
DateUtils 的两难问题
一个比较典型的日期解析函数类似这样（这是 commons-lang3 在其 DateUtils 中提供的函数）：
public static Date parseDate(final String str, final String... parsePatterns) {
return parseDate(str, null, parsePatterns);
}
这种日期解析函数的内部逻辑，往往是根据一批 DATE_FORMAT 轮番尝试，通过异常重试的方式试出来唯一匹配的格式。这种简单粗暴的方式，事实上存在着一个两难问题。
首先，我们很难穷举出全部可能出现的日期格式，年月日的分隔符、排列次序、时分秒、是否有毫秒、时区处理、PM 与 AM 的支持等等，罗列出来的话不计其数。
其次，异常重试的方式存在一些性能损耗，据我粗略测算，在 MBP 硬件环境中异常中断大概需要消耗 2 微秒，而一次日期解析可能消耗 0.75 微秒。如果提供的 parsePatterns 数量很多，则解析一个日期字符串的循环重试的最终耗时甚至会超过 Redis 读写操作。
那么，有没有办法既可以支持无数多个不规则的日期字符串，同时也没有性能问题的技术方案呢？
dateparser
这就是解决日期字符串解析的灵丹妙药，它是一个高性能且非常智能的 datetime 字符串解析工具。
为了实现高性能与可扩展性，它并没有采用 SimpleDateFormat 或 DateTimeFormatter ，而是正则表达式。通过预定义的正则表达式来自动地捕捉不同格式的日期片段，它可以自动抽取出字符串中存在的 year , month , day , hour , minute , second , zone 等熟悉。
这些预定义的正则表达式片段包括：
(?<week>%s)W* 可以将 Monday 解析为 week
?(?<year>d{4})$ 可以将 2019 解析为 year
^(?<year>d{4})(?<month>d{2})$ 可以抽取出 201909 内部的 year 和 month
?(?<hour>d{1,2}) o’clockW* 可以将 12 o’clock 解析为 hour
更多规则参见 DateParserBuilder.java
如此多的正则表达式，会不会也存在性能隐患呢？如果使用的是 java.util.regex 包来进行循环匹配，随着规则增加，确实会有性能问题。
但是 dateparser 使用 retree 将预定义的一大批正则表达式合并为一颗树，也就是正则匹配树。它可以非常快速地对一大批正则表达式执行并行匹配，内部结构可以理解为字典树，但是树中的节点并不是字母，而是正则匹配节点。
安装 Maven 依赖
可以通过此 maven 坐标引入依赖
<dependency>
<groupId>com.github.sisyphsu</groupId>
<artifactId>dateparser</artifactId>
<version>1.0.2</version>
</dependency>
基础使用
dateparser 提供了一个 DateParserUtils 工具类，可以直接使用它将字符串解析为 Date 、 Calendar 、 LocalDateTime 、 OffsetDateTime 等：
Date date = DateParserUtils.parseDate("Mon Jan 02 15:04:05 -0700 2006");
// Tue Jan 03 06:04:05 CST 2006
Calendar calendar =
DateParserUtils.parseCalendar("Fri Jul 03 2015 18:04:07 GMT+0100 (GMT Daylight Time)");
// 2015-07-03T17:04:07Z
LocalDateTime dateTime =
DateParserUtils.parseDateTime("2019-09-20 10:20:30.12345678 +0200");
// 2019-09-20T16:20:30.123456780
OffsetDateTime offsetDateTime =
DateParserUtils.parseOffsetDateTime("2015-09-30 18:48:56.35272715 +0000 UTC");
// 2015-09-30T18:48:56.352727150Z
需要注意的是，它会根据字符串中标明的 TimeZon e 或 ZoneOffset 自动进行偏移量转换。
创建新 DateParser 实例
由于 DateParser 不是线程安全的，同时 parse 操作通常非常快速（1us），因此 DateParserUtils 内部直接维护了一个 DateParser 单例，然后通过 synchronized 进行并发控制。
如果你想在多线程中高频率、并发地使用它，就应该为不同的线程创建不同的 DateParser 实例：
DateParser parser = DateParser.newBuilder().build();
Date date = parser.parseDate("Mon Jan 02 15:04:05 -0700 2006");
// Tue Jan 03 06:04:05 CST 2006
DateParser 实例相当笨重一些，所以你应该尽量多的复用它以提高性能。
MM/dd 与 dd/MM 的优先级
多数情况下， dateparser 可以按照规则自动地识别出字符串内部的 month 与 day 片段。
但是对于 MM/dd/yy 和 dd/MM/yy ，有时候它就难以区分了。因为世界上多数国家会使用 dd/MM/yy 作为日期的格式，但是也有少数国家会特立独行地使用 MM/dd/yy 作为日期格式，最典型的就是美帝国主义。
因此当 dateparser 遇到类似于 7.8.2019 这样的日期时，它就很难判断到底是 7 月 8 日还是 8 月 7 日。
为解决这个难题， dateparser 内部增加了一个名为 preferMonthFirst 的选项，用于辅助解决这个问题：
DateParserUtils.preferMonthFirst(true);
DateParserUtils.parseCalendar("08.03.71");
// 1971-08-03
DateParserUtils.preferMonthFirst(false);
DateParserUtils.parseCalendar("08.03.71");
// 1971-03-08
默认情况下，如果无法甄别月与日，则视为月在后。如果你指定了 preferMonthFirst 为 true ，则试为月在前。
自定义 Parser
你可以使用 DateParserBuilder 构建自己的日期解析器，通过此 builder ，你可以自定义新的解析规则。
例如，如果你想支持 【2019】 这样的 year 字符串，可以这样做：
DateParser parser = DateParser.newBuilder().addRule("【(?<year>\d{4})】").build();
Calendar calendar = parser.parseCalendar("【1991】");
assert calendar.get(Calendar.YEAR) == 1991;
需要注意的是，正则表达式 【(?<year>\d{4})】 里面的 year 非常重要，它是 dateparser 内置的捕捉关键词。
你也可以增加更加灵活的解析规则，就像这样：
DateParser parser = DateParser.newBuilder()
.addRule("民国(\d{3})年", (input, matcher, dt) -> {
int offset = matcher.start(1);
int i0 = input.charAt(offset) - '0';
int i1 = input.charAt(offset + 1) - '0';
int i2 = input.charAt(offset + 2) - '0';
dt.setYear(i0 * 100 + i1 * 10 + i2 + 1911);
})
.build();
Calendar calendar = parser.parseCalendar("民国101年");
assert calendar.get(Calendar.YEAR) == 2012;
这个例子里面，新增了一个捕捉并解析 民国xxx年 的日期规则。
性能对比
首先，在单一日期格式下，对比一下 dateparser 与 SimpleDateFormat 的性能表现：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
SingleBenchmark.java avgt 6 921.632 ± 12.299 ns/op
SingleBenchmark.parser avgt 6 1553.909 ± 70.664 ns/op
可以看到，在日期格式固定且单一的情况下， dateparser 在性能上处于下风，这也在预料之中。
然后，在单一日期格式下，对比一下 dateparser 与 DateTimeFormatter 的性能表现：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
SingleDateTimeBenchmark.java avgt 6 654.553 ± 16.703 ns/op
SingleDateTimeBenchmark.parser avgt 6 1680.690 ± 34.214 ns/op
可以看到， DateTimeFormatter 的性能表现确实比 S impleDateFormat 更加出色一些。同时 dateparser 的设计初衷是为了应对不规则日期格式，因此在固定格式匹配上存在劣势并不意外。
如果我们将日期格式增加为 16 种时，性能表现就不一样了：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
MultiBenchmark.format avgt 6 47385.021 ± 1083.649 ns/op
MultiBenchmark.parser avgt 6 22852.113 ± 310.720 ns/op
如果换算一下，无论日期格式是一种还是 16 中， dateparser 的性能始终维持在 1.5us ，说明它在算法上是非常稳定的，面对不同的场景不会有什么性能损失
支持的日期格式（部分）
以下为 dateparser 在单元测试中完成测试解析的日期格式样例，具体可以参考源代码。同时需要注意的是，这个列表只是一个子集：
May 8, 2009 5:57:51 PM
oct 7, 1970
oct 7, '70
oct. 7, 1970
oct. 7, 70
Mon Jan 2 15:04:05 2006
Mon Jan 2 15:04:05 MST 2006
Mon Jan 02 15:04:05 -0700 2006
Monday, 02-Jan-06 15:04:05 MST
Mon, 02 Jan 2006 15:04:05 MST
Tue, 11 Jul 2017 16:28:13 +0200 (CEST)
Mon, 02 Jan 2006 15:04:05 -0700
Thu, 4 Jan 2018 17:53:36 +0000
Mon Aug 10 15:44:11 UTC+0100 2015
Fri Jul 03 2015 18:04:07 GMT+0100 (GMT Daylight Time)
September 17, 2012 10:09am
September 17, 2012 at 10:09am PST-08
September 17, 2012, 10:10:09
October 7, 1970
October 7th, 1970
12 Feb 2006, 19:17
12 Feb 2006 19:17
7 oct 70
7 oct 1970
03 February 2013
1 July 2013
2013-Feb-03
3/31/2014
03/31/2014
08/21/71
8/1/71
4/8/2014 22:05
04/08/2014 22:05
4/8/14 22:05
04/2/2014 03:00:51
8/8/1965 12:00:00 AM
8/8/1965 01:00:01 PM
8/8/1965 01:00 PM
8/8/1965 1:00 PM
8/8/1965 12:00 AM
4/02/2014 03:00:51
03/19/2012 10:11:59
03/19/2012 10:11:59.3186369
2014/3/31
2014/03/31
2014/4/8 22:05
2014/04/08 22:05
2014/04/2 03:00:51
2014/4/02 03:00:51
2012/03/19 10:11:59
2012/03/19 10:11:59.3186369
2014年04月08日
2006-01-02T15:04:05+0000
2009-08-12T22:15:09-07:00
2009-08-12T22:15:09
2009-08-12T22:15:09Z
2014-04-26 17:24:37.3186369
2012-08-03 18:31:59.257000000
2014-04-26 17:24:37.123
2013-04-01 22:43
2013-04-01 22:43:22
2014-12-16 06:20:00 UTC
2014-12-16 06:20:00 GMT
2014-04-26 05:24:37 PM
2014-04-26 13:13:43 +0800
2014-04-26 13:13:43 +0800 +08
2014-04-26 13:13:44 +09:00
2012-08-03 18:31:59.257000000 +0000 UTC
2015-09-30 18:48:56.35272715 +0000 UTC
2015-02-18 00:12:00 +0000 GMT
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