mybatis统计每条SQL的执行时间的方法示例-巨人网络通讯

mybatis统计每条SQL的执行时间的方法示例

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
@Slf4j
public 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})})
@Component
public 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();
      ListParameterMapping> 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, ListParameterMapping> 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-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脚本之家。

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