mybatis統計每條SQL的執行時間

背景

最近面試常常被問到關於數據庫的事務的問題，可能平時我就知道加個註解@Transactional以後就一臉懵逼的。如今發現這一塊真的是經常被忽略了，然而面試官就是最喜歡這種看是不經常使用，可是很是重要的問題，進而達到出其不意趁火打劫。不吹水了，開始正文。

方案一：切面編程@Aspect

此方案主要是經過環繞切面的方式將mapper包下的接口方法，而後先後計算時間差便可。這就是典型的AOP知識，不過這種計算比較粗糙，可是也是個辦法。具體方法以下：

@Aspect
@Component
@Slf4j
public class MapperAspect {

    @AfterReturning("execution(* cn.xbmchina.mybatissqltime.mapper.*Mapper.*(..))")
    public void logServiceAccess(JoinPoint joinPoint) {
        log.info("Completed: " + joinPoint);
    }


    /** * 監控cn.xbmchina.mybatissqltime.mapper..*Mapper包及其子包的全部public方法 */
    @Pointcut("execution(* cn.xbmchina.mybatissqltime.mapper.*Mapper.*(..))")
    private void pointCutMethod() {
    }

    /** * 聲明環繞通知 * * @param pjp * @return * @throws Throwable */
    @Around("pointCutMethod()")
    public Object doAround(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        long begin = System.nanoTime();
        Object obj = pjp.proceed();
        long end = System.nanoTime();

        log.info("調用Mapper方法：{}，參數：{}，執行耗時：{}納秒，耗時：{}毫秒",
                pjp.getSignature().toString(), Arrays.toString(pjp.getArgs()),
                (end - begin), (end - begin) / 1000000);
        return obj;
    }
}

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方案二：mybatis 的插件

MyBatis在四大對象的建立過程當中，都會有插件進行介入。插件能夠利用動態代理機制一層層的包裝目標對象，而實如今目標對象執行目標方法以前進行攔截的效果。   MyBatis 容許在已映射語句執行過程當中的某一點進行攔截調用。   默認狀況下，MyBatis 容許使用插件來攔截的方法調用包括：   ①Executor(update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed)   ②ParameterHandler(getParameterObject, setParameters)   ③ResultSetHandler(handleResultSets, handleOutputParameters)   ④StatementHandler(prepare, parameterize, batch, update, query)

下面是代碼:

import org.apache.ibatis.executor.statement.StatementHandler;
import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql;
import org.apache.ibatis.mapping.ParameterMapping;
import org.apache.ibatis.plugin.Interceptor;
import org.apache.ibatis.plugin.Intercepts;
import org.apache.ibatis.plugin.Invocation;
import org.apache.ibatis.plugin.Plugin;
import org.apache.ibatis.plugin.Signature;
import org.apache.ibatis.session.ResultHandler;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.sql.Statement;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

/** * Sql執行時間記錄攔截器 * * @author zero * 2019年12月13日17:05:28 */
@Intercepts({@Signature(type = StatementHandler.class, method = "query", args = {Statement.class, ResultHandler.class}),
        @Signature(type = StatementHandler.class, method = "update", args = {Statement.class}),
        @Signature(type = StatementHandler.class, method = "batch", args = {Statement.class})})
@Component
public class SqlExecuteTimeCountInterceptor implements Interceptor {

    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SqlExecuteTimeCountInterceptor.class);

    /** * 打印的參數字符串的最大長度 */
    private final static int MAX_PARAM_LENGTH = 50;

    /** * 記錄的最大SQL長度 */
    private final static int MAX_SQL_LENGTH = 200;


    @Override
    public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
        Object target = invocation.getTarget();
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        StatementHandler statementHandler = (StatementHandler) target;
        try {
            return invocation.proceed();
        } finally {
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            long timeCount = endTime - startTime;

            BoundSql boundSql = statementHandler.getBoundSql();
            String sql = boundSql.getSql();
            Object parameterObject = boundSql.getParameterObject();
            List<ParameterMapping> parameterMappingList = boundSql.getParameterMappings();

            // 格式化Sql語句，去除換行符，替換參數
            sql = formatSQL(sql, parameterObject, parameterMappingList);

            logger.info("執行 SQL：[ , {} ]執行耗時[ {} ms]", sql, timeCount);
        }
    }


    /** * 格式化/美化 SQL語句 * * @param sql sql 語句 * @param parameterObject 參數的Map * @param parameterMappingList 參數的List * @return 格式化以後的SQL */
    private String formatSQL(String sql, Object parameterObject, List<ParameterMapping> parameterMappingList) {
        // 輸入sql字符串空判斷
        if (sql == null || sql.length() == 0) {
            return "";
        }
        // 美化sql
        sql = beautifySql(sql);
        // 不傳參數的場景，直接把sql美化一下返回出去
        if (parameterObject == null || parameterMappingList == null || parameterMappingList.size() == 0) {
            return sql;
        }
        return LimitSQLLength(sql);
    }


    /** * 返回限制長度以後的SQL語句 * * * @param sql 原始SQL語句 */
    private String LimitSQLLength(String sql) {
        if (sql == null || sql.length() == 0) {
            return "";
        }
        if (sql.length() > MAX_SQL_LENGTH) {
            return sql.substring(0, MAX_SQL_LENGTH);
        } else {
            return sql;
        }
    }


    @Override
    public Object plugin(Object target) {
        return Plugin.wrap(target, this);
    }

    @Override
    public void setProperties(Properties properties) {

    }




    /** * 替換SQL 中? 所對應的值, 只保留前50個字符 * * @param sql sql語句 * @param valueOf ?對應的值 */
    private String replaceValue(String sql, String valueOf) {
        //超過50個字符只取前50個
        if (valueOf != null && valueOf.length() > MAX_PARAM_LENGTH) {
            valueOf = valueOf.substring(0, MAX_PARAM_LENGTH);
        }
        sql = sql.replaceFirst("\\?", valueOf);
        return sql;
    }

    /** * 美化sql * * @param sql sql語句 */
    private String beautifySql(String sql) {
        sql = sql.replaceAll("[\\s\n ]+", " ");
        return sql;
    }
 }

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方案三：直接用druid

這種就是咱們平時用的最多的，可是面試的話說一下就得了，估計也沒有怎麼好問的了。

Springboot+druid的配置application.yml文件以下：

spring:
 datasource:
 url: jdbc:mysql://localhost:3306/testdb1?characterEncoding=utf-8&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC
 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver  # mysql8.0之前使用com.mysql.jdbc.Driver
 username: root
 password: root
 platform: mysql
        #經過這句配置將druid鏈接池引入到咱們的配置中，spring會盡量判斷類型是什麼，而後根據狀況去匹配驅動類。
 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
 druid:
 initial-size: 5  # 初始化大小
 min-idle: 5  # 最小
 max-active: 100  # 最大
 max-wait: 60000  # 配置獲取鏈接等待超時的時間
 time-between-eviction-runs-millis: 60000  # 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測須要關閉的空閒鏈接，單位是毫秒
 min-evictable-idle-time-millis: 300000  # 指定一個空閒鏈接最少空閒多久後可被清除，單位是毫秒
 validationQuery: select 'x'
 test-while-idle: true  # 當鏈接空閒時，是否執行鏈接測試
 test-on-borrow: false  # 當從鏈接池借用鏈接時，是否測試該鏈接
 test-on-return: false  # 在鏈接歸還到鏈接池時是否測試該鏈接
 filters: config,wall,stat  # 配置監控統計攔截的filters，去掉後監控界面sql沒法統計，'wall'用於防火牆
 poolPreparedStatements: true # 打開PSCache，而且指定每一個鏈接上PSCache的大小
 maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
 maxOpenPreparedStatements: 20
            # 經過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄
 connectionProperties: druid.stat.slowSqlMillis=200;druid.stat.logSlowSql=true;config.decrypt=false
             # 合併多個DruidDataSource的監控數據
            #use-global-data-source-stat: true
            #WebStatFilter配置，說明請參考Druid Wiki，配置_配置WebStatFilter
 web-stat-filter:
 enabled: true #是否啓用StatFilter默認值true
 url-pattern: /*
 exclusions: /druid/*,*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico
 session-stat-enable: true
 session-stat-max-count: 10
            #StatViewServlet配置，說明請參考Druid Wiki，配置_StatViewServlet配置
 stat-view-servlet:
 enabled: true #是否啓用StatViewServlet默認值true
 url-pattern: /druid/*
 reset-enable: true
 login-username: admin
 login-password: admin

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總結

你們若是還有什麼好的建議，歡迎留言告訴我哈。道路艱難且長，還請各位多多提點。