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mybatis統計每條SQL的執(zhí)行時間的方法示例

背景

最近面試經常被問到關于數據庫的事務的問題，可能平時我就知道加個注解@Transactional之后就一臉懵逼的。現在發(fā)現這一塊真的是常常被忽略了，然而面試官就是最喜歡這種看是不常用，但是非常重要的問題，進而達到出其不意攻其不備。不吹水了，開始正文。

方案一：切面編程@Aspect

此方案主要是通過環(huán)繞切面的方式將mapper包下的接口方法，然后前后計算時間差即可。這就是典型的AOP知識，不過這種計算比較粗糙，但是也是個辦法。具體方法如下：

@Aspect
@Component
@Slf4j
public class MapperAspect {

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


  /**
   * 監(jiān)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() {
  }

  /**
   * 聲明環(huán)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(zhí)行耗時：{}納秒，耗時：{}毫秒",
        pjp.getSignature().toString(), Arrays.toString(pjp.getArgs()),
        (end - begin), (end - begin) / 1000000);
    return obj;
  }
}

方案二：mybatis 的插件

MyBatis在四大對象的創(chuàng)建過程中，都會有插件進行介入。插件可以利用動態(tài)代理機制一層層的包裝目標對象，而實現在目標對象執(zhí)行目標方法之前進行攔截的效果。

MyBatis 允許在已映射語句執(zhí)行過程中的某一點進行攔截調用。

默認情況下，MyBatis 允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(zhí)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();
      ListParameterMapping> 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(zhí)行 SQL：[ , {} ]執(zhí)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 格式化之后的SQL
   */
  private String formatSQL(String sql, Object parameterObject, ListParameterMapping> 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);
  }


  /**
   * 返回限制長度之后的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;
  }
 }

方案三：直接用druid

這種就是我們平時用的最多的，但是面試的話說一下就得了，估計也沒有怎么好問的了。

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

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/testdb1?characterEncoding=utf-8useUnicode=trueuseSSL=falseserverTimezone=UTC
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # mysql8.0以前使用com.mysql.jdbc.Driver
    username: root
    password: root
    platform: mysql
    #通過這句配置將druid連接池引入到我們的配置中，spring會盡可能判斷類型是什么，然后根據情況去匹配驅動類。
    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 # 配置獲取連接等待超時的時間
      time-between-eviction-runs-millis: 60000 # 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位是毫秒
      min-evictable-idle-time-millis: 300000 # 指定一個空閑連接最少空閑多久后可被清除，單位是毫秒
      validationQuery: select 'x'
      test-while-idle: true # 當連接空閑時，是否執(zhí)行連接測試
      test-on-borrow: false # 當從連接池借用連接時，是否測試該連接
      test-on-return: false # 在連接歸還到連接池時是否測試該連接
      filters: config,wall,stat # 配置監(jiān)控統計攔截的filters，去掉后監(jiān)控界面sql無法統計，'wall'用于防火墻
      poolPreparedStatements: true # 打開PSCache，并且指定每個連接上PSCache的大小
      maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
      maxOpenPreparedStatements: 20
      # 通過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
       # 合并多個DruidDataSource的監(jiān)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 #是否啟用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 #是否啟用StatViewServlet默認值true
        url-pattern: /druid/*
        reset-enable: true
        login-username: admin
        login-password: admin

總結

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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