需求:
Spring Boot + Mybatis web项目,统计sql运行时间,用于分析慢sql,优化系统速度。
方案有两种:
- 自定义实现
Interceptor
,更加灵活。- 使用现有依赖库(Druid):优点是简单好上手,但是统计的只有sql 信息 没有调用参数信息。
一、 Mybatis 原生拦截器
在 MyBatis 中记录 SQL 查询的执行时间和 SQL 语句,可以使用 MyBatis 的拦截器(Interceptor)。通过实现自定义拦截器,你可以捕获 SQL 执行的开始时间和结束时间,从而计算出执行时间,并将 SQL 语句记录到日志中。
- 自定义拦截器,示例:
import org.apache.ibatis.executor.statement.StatementHandler;
import org.apache.ibatis.plugin.*;
import org.apache.ibatis.session.ResultHandler;
import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql;
import org.apache.ibatis.logging.Log;
import org.apache.ibatis.logging.LogFactory;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;
@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})
})
public class SqlExecutionInterceptor implements Interceptor {
private static final Log logger = LogFactory.getLog(SqlExecutionInterceptor.class);
@Override
public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
// 获取 SQL 语句
StatementHandler statementHandler = (StatementHandler) invocation.getTarget();
BoundSql boundSql = statementHandler.getBoundSql();
String sql = boundSql.getSql().replaceAll("\\s+", " ").trim();
// 记录开始时间
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 执行 SQL
Object result = invocation.proceed();
// 计算执行时间
long endTime = System.currentTimeMillis();
long executionTime = endTime - startTime;
// 记录 SQL 语句和执行时间
logger.info("SQL: " + sql);
logger.info("Execution time: " + executionTime + " ms");
return result;
}
@Override
public Object plugin(Object target) {
return Plugin.wrap(target, this);
}
@Override
public void setProperties(Properties properties) {
// 可以通过配置文件传递参数到拦截器
}
}
- 注入Bean
@Configuration
public class MyBatisConfig {
@Bean
public SqlExecutionInterceptor sqlExecutionInterceptor() {
return new SqlExecutionInterceptor();
}
}
备注:可以结合logback等配置将日志打印到单独的日志文件中。
二、使用 Druid进行监控
2.1 Druid
- 添加依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.2.8</version> <!-- 使用最新的版本号 -->
</dependency>
- 配置Druid数据源
spring:
datasource:
druid:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
username: your_username
password: your_password
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 启用Druid监控功能
filters: stat
# 配置慢SQL记录
maxActive: 20
initialSize: 1
minIdle: 1
maxWait: 60000
# 设置慢查询阈值,单位为毫秒
slowSqlMillis: 2000
logSlowSql: true
- 启用Druid监控Servlet和Filter
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class DruidConfig {
// 注册Druid的监控Servlet
@Bean
public ServletRegistrationBean<StatViewServlet> druidServlet() {
ServletRegistrationBean<StatViewServlet> servletRegistrationBean =
new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 设置登录的用户名和密码
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "admin");
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "admin123");
return servletRegistrationBean;
}
// 注册Druid的监控过滤器
@Bean
public FilterRegistrationBean<WebStatFilter> filterRegistrationBean() {
FilterRegistrationBean<WebStatFilter> filterRegistrationBean =
new FilterRegistrationBean<>(new WebStatFilter());
// 设置过滤的URL模式
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
// 忽略的资源
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.css,/druid/*");
return filterRegistrationBean;
}
}
- 访问Druid监控页面:启动应用后,可以在浏览器访问 http://localhost:8080/druid(默认端口为8080),登录后查看SQL执行情况、慢SQL等详细信息。
2.2 druid-spring-boot-starter
就像 Spring Boot 和 Spring,阿里提供了 druid-spring-boot-starter 可以更加方便的基于配置启用相关 Filter。
- 添加依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.8</version>
</dependency>
- 配置数据源和监控信息
########### 监控配置
# 是否启用StatFilter,默认值为false
spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true
# 设置监控拦截的url pattern,如果不配置默认所有请求都被拦截
spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/*
# 设置不拦截的url,多个用英文逗号分隔
spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=/druid/*
# 是否开启Session统计功能,默认值为true
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-enable=true
# 设置Session统计的最大数量,-1表示不限制,默认值为1000
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-max-count=1000
# 设置Session统计的Principal名称,默认值为“sessionStat”
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-session-name=sessionStat
# 设置保存Session ID的cookie名称,默认值为“sessionStatMaxCount”
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-cookie-name=sessionStatMaxCount
# 是否开启profile,如果开启,需要配置druid监控的filter:profile
spring.datasource.druid.web-stat-filter.profile-enable=true
######### StatViewServlet配置
# 是否启用StatViewServlet,默认值为false(考虑到安全问题默认并未启动,如需启用建议设置密码或白名单以保障安全)
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true
# 设置监控页面的访问路径,默认为/druid/*
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
# 是否允许重置监控数据,默认值为true
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=true
# 设置监控页面的登录用户名,默认为空(如果设置了登录用户名和密码,访问监控页面时会弹出登录框)
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin
# 设置监控页面的登录密码,默认为空(如果设置了登录用户名和密码,访问监控页面时会弹出登录框)
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=123456
# 设置允许访问监控页面的IP地址列表,多个IP地址之间用英文逗号分隔,默认为空(如果设置了白名单,只有在白名单内的IP地址才能访问监控页面)
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=127.0.0.1,192.168.1.1
# 设置禁止访问监控页面的IP地址列表,多个IP地址之间用英文逗号分隔,默认为空(如果设置了黑名单,黑名单内的IP地址不能访问监控页面)
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=192.168.1.2
#### 慢sql
# 开启 Druid 监控过滤器
spring.datasource.druid.filter.stat.enabled=true
# 是否记录慢 SQL 查询
spring.datasource.druid.filter.stat.log-slow-sql=true
# 数据库类型,这里是 MySQL
spring.datasource.druid.filter.stat.db-type=mysql
# 定义慢 SQL 查询的阈值,单位为毫秒
spring.datasource.druid.filter.stat.slow-sql-millis=1000
- 日志配置
<!-- 慢sql -->
<appender name="slowSqlLog" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<File>${log.path}/slow_sql-${log.env}.log</File>
<!--滚动策略,按照时间滚动 TimeBasedRollingPolicy-->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
<!--文件路径,定义了日志的切分方式——把每一天的日志归档到一个文件中,以防止日志填满整个磁盘空间-->
<FileNamePattern>${log.path}/arch/slow_sql/slow_sql.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log.gz</FileNamePattern>
<!-- 单个日志文件最多 100MB -->
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
<!--只保留最近10天的日志-->
<maxHistory>10</maxHistory>
<!--用来指定日志文件的上限大小,那么到了这个值,就会删除旧的日志-->
<totalSizeCap>1GB</totalSizeCap>
</rollingPolicy>
<!--日志输出编码格式化-->
<encoder>
<charset>UTF-8</charset>
<pattern>[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}|%mdc{traceId}|] - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<logger name="com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter" level="info" additivity="false">
<appender-ref ref="slowSqlLog"/>
</logger>