mybatis统计每条SQL的执行时间的方法示例

数据库  /  管理员 发布于 5年前   946

背景

最近面试经常被问到关于数据库的事务的问题，可能平时我就知道加个注解@Transactional之后就一脸懵逼的。现在发现这一块真的是常常被忽略了，然而面试官就是最喜欢这种看是不常用，但是非常重要的问题，进而达到出其不意攻其不备。不吹水了，开始正文。

方案一：切面编程@Aspect

此方案主要是通过环绕切面的方式将mapper包下的接口方法，然后前后计算时间差即可。这就是典型的AOP知识，不过这种计算比较粗糙，但是也是个办法。具体方法如下：

@Aspect@Component@Slf4jpublic class MapperAspect {  @AfterReturning("execution(* cn.xbmchina.mybatissqltime.mapper.*Mapper.*(..))")  public void logServiceAccess(JoinPoint joinPoint) {    log.info("Completed: " + joinPoint);  }  /**   * 监控cn.xbmchina.mybatissqltime.mapper..*Mapper包及其子包的所有public方法   */  @Pointcut("execution(* cn.xbmchina.mybatissqltime.mapper.*Mapper.*(..))")  private void pointCutMethod() {  }  /**   * 声明环绕通知   *   * @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("调用Mapper方法：{}，参数：{}，执行耗时：{}纳秒，耗时：{}毫秒",        pjp.getSignature().toString(), Arrays.toString(pjp.getArgs()),        (end - begin), (end - begin) / 1000000);    return obj;  }}

方案二：mybatis 的插件

MyBatis在四大对象的创建过程中，都会有插件进行介入。插件可以利用动态代理机制一层层的包装目标对象，而实现在目标对象执行目标方法之前进行拦截的效果。

MyBatis 允许在已映射语句执行过程中的某一点进行拦截调用。

默认情况下，MyBatis 允许使用插件来拦截的方法调用包括：

①Executor(update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed)
②ParameterHandler(getParameterObject, setParameters)
③ResultSetHandler(handleResultSets, handleOutputParameters)
④StatementHandler(prepare, parameterize, batch, update, query)

下面是代码:

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执行时间记录拦截器 * * @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})})@Componentpublic class SqlExecuteTimeCountInterceptor implements Interceptor {  private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SqlExecuteTimeCountInterceptor.class);  /**   * 打印的参数字符串的最大长度   */  private final static int MAX_PARAM_LENGTH = 50;  /**   * 记录的最大SQL长度   */  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语句，去除换行符，替换参数      sql = formatSQL(sql, parameterObject, parameterMappingList);      logger.info("执行 SQL：[ , {} ]执行耗时[ {} ms]", sql, timeCount);    }  }  /**   * 格式化/美化 SQL语句   *   * @param sql         sql 语句   * @param parameterObject   参数的Map   * @param parameterMappingList 参数的List   * @return 格式化之后的SQL   */  private String formatSQL(String sql, Object parameterObject, List<ParameterMapping> parameterMappingList) {    // 输入sql字符串空判断    if (sql == null || sql.length() == 0) {      return "";    }    // 美化sql    sql = beautifySql(sql);    // 不传参数的场景，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);  }  /**   * 返回限制长度之后的SQL语句   *   *   * @param sql 原始SQL语句   */  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) {  }  /**   * 替换SQL 中? 所对应的值, 只保留前50个字符   *   * @param sql   sql语句   * @param valueOf ?对应的值   */  private String replaceValue(String sql, String valueOf) {    //超过50个字符只取前50个    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语句   */  private String beautifySql(String sql) {    sql = sql.replaceAll("[\\s\n ]+", " ");    return sql;  } }

方案三：直接用druid

这种就是我们平时用的最多的，但是面试的话说一下就得了，估计也没有怎么好问的了。

Springboot+druid的配置application.yml文件如下：

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以前使用com.mysql.jdbc.Driver    username: root    password: root    platform: mysql    #通过这句配置将druid连接池引入到我们的配置中，spring会尽可能判断类型是什么，然后根据情况去匹配驱动类。    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 # 配置获取连接等待超时的时间      time-between-eviction-runs-millis: 60000 # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒      min-evictable-idle-time-millis: 300000 # 指定一个空闲连接最少空闲多久后可被清除，单位是毫秒      validationQuery: select 'x'      test-while-idle: true # 当连接空闲时，是否执行连接测试      test-on-borrow: false # 当从连接池借用连接时，是否测试该连接      test-on-return: false # 在连接归还到连接池时是否测试该连接      filters: config,wall,stat # 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙      poolPreparedStatements: true # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小      maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20      maxOpenPreparedStatements: 20      # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录      connectionProperties: druid.stat.slowSqlMillis=200;druid.stat.logSlowSql=true;config.decrypt=false       # 合并多个DruidDataSource的监控数据      #use-global-data-source-stat: true      #WebStatFilter配置，说明请参考Druid Wiki，配置_配置WebStatFilter      web-stat-filter:        enabled: true #是否启用StatFilter默认值true        url-pattern: /*        exclusions: /druid/*,*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico        session-stat-enable: true        session-stat-max-count: 10      #StatViewServlet配置，说明请参考Druid Wiki，配置_StatViewServlet配置      stat-view-servlet:        enabled: true #是否启用StatViewServlet默认值true        url-pattern: /druid/*        reset-enable: true        login-username: admin        login-password: admin

总结

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。