为了做到通用性，计划用正则表达式去匹配。

 ^2[0-9]{7}_(.*){1,}_USER_[0-9]{4}.(xls|xlsx)$  

目录下都满足条件还好，很快匹配上了。

 20200512_0011_USER_0001.xls
20200512_0011_USER_0002.xls
20200512_0011_USER_0003.xls  

但是运行一段时间，发现应用卡住半小时才执行完文件名匹配任务。

发现目录下还有其他文件，为啥会这么耗时呢？

sysout测试一下，发现条件不匹配正则表达式时，程序卡住不动了！！

顺便推荐个插件： devutils

base64编解码，Regex匹配，DigestUtil各种MD5/sha算法加密，URLCodec，socketClient，socketServer创建等

再也不用各种在线转换了！

 System.out.println("20200530_m-12321300111M-123_PROD_0001.xlsx"
                   .matches("^2[0-9]{7}_(.*){1,}_USER_[0-9]{4}.(xls|xlsx)$"));  

还在这卡着呢！！

网上搜了半天，有人说正则表达式的效率较低，但是不用正则还有什么办法呢？！

试着把正则表达式写得不要那么严格点，效率正常了。

 ##原来的正则表达式
^2[0-9]{7}_(.*){1,}_USER_[0-9]{4}.(xls|xlsx)$
##新的正则表达式
^2[0-9]{7}_[\w|-]{1,}_USER_[0-9]{4}.(xls|xlsx)$  

通过比对，发现第二段匹配单号条件写为(.*)，在文件名不匹配的时候，单号越长，匹配效率越差。

在明确写为[\w|-]之后，只匹配字母/数字/减号，效率提高很多。

看来针对不匹配模式，如果字符串复杂度或者长度越长，表达式越模糊，执行效率越差。