Mybatis - 统计SQL执行时间

news2024/9/25 21:24:36

由于系统数据量较大,SQL执行十分低效,我们在做数据库优化时,想在日志中看到每个SQL执行的时间,以方便针对性的优化

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

1、引入aop包,使用aspect切面编程

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
    </dependency>

2、声明环绕通知方法

@Aspect
@Component
@Slf4j
public class MapperAspect {

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


    /**
     * 监控com.xx.mapper..*Mapper包及其子包的所有public方法
     */
    @Pointcut("execution(* com.xx.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;
    }
}

二、Mybatis插件

理论上,业务开发过程中,要关注的是对mapper的接口方法耗时统计,mybatis执行sql的耗时统计应该是没有管sql编译过程

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:   

1、Executor(update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed)   

2、ParameterHandler(getParameterObject, setParameters)   

3、ResultSetHandler(handleResultSets, handleOutputParameters)  

4、StatementHandler(prepare, parameterize, batch, update, query)

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
 */
@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();
            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;
    }
 }

三、Druid

平时用的最多的一种方案

Druid是一个非常好用的数据库连接池,但是他的好并不止体现在作为一个连接池加快数据访问性能上和连接管理上,他带有一个强大的监控工具:Druid Monitor。不仅可以监控数据源和慢查询,还可以监控Web应用、URI监控、Session监控、Spring监控

1、引入依赖

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.10</version>
        </dependency>
        
         <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

2、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
            
            #监控信息   localhost:${server.port}/druid/login.html
            #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
            #url监控
            #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
         

3、spring.datasource.druid配置监控的属性如下

属性功能描述
login-username,login-password设置登录的帐号密码
allow设置登录的机器
stat-view-servlet.enabled设置sql监控的开关
web-stat-filter.enabled设置url监控开关
session-stat-enable设置session监控的开关
log-slow-sql设置打印慢sql 日志

4、访问druid监控页面

端口号需要换成你项目的
访问:

http://localhost:port/druid/login.html

输入 配置文件配置的帐号密码登录

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5、去除广告

@Configuration
@ConditionalOnWebApplication
@AutoConfigureAfter(DruidDataSourceAutoConfigure.class)
@ConditionalOnProperty(name = "spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled", havingValue = "true",
        matchIfMissing = true)
public class RemoveDruidAdConfig {

    /**
     * 除去页面底部的广告
     */
    @Bean
    public FilterRegistrationBean removeDruidAdFilterRegistrationBean(DruidStatProperties properties) {
        // 获取web监控页面的参数
        DruidStatProperties.StatViewServlet config = properties.getStatViewServlet();
        // 提取common.js的配置路径
        String pattern = config.getUrlPattern() != null ? config.getUrlPattern() : "/druid/*";
        String commonJsPattern = pattern.replaceAll("\\*", "js/common.js");

        final String filePath = "support/http/resources/js/common.js";

        //创建filter进行过滤
        Filter filter = new Filter() {
            @Override
            public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
            }

            @Override
            public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws
                    IOException, ServletException {
                chain.doFilter(request, response);
                // 重置缓冲区,响应头不会被重置
                response.resetBuffer();
                // 获取common.js
                String text = Utils.readFromResource(filePath);
                // 正则替换banner, 除去底部的广告信息
                text = text.replaceAll("<a.*?banner\"></a><br/>", "");
                text = text.replaceAll("powered.*?shrek.wang</a>", "");
                response.getWriter().write(text);
            }

            @Override
            public void destroy() {
            }
        };
        FilterRegistrationBean registrationBean = new FilterRegistrationBean();
        registrationBean.setFilter(filter);
        registrationBean.addUrlPatterns(commonJsPattern);
        return registrationBean;
    }

}

【SpringBoot框架篇】12.使用druid的monitor工具查看sql执行性能_druid moniter的端口如何修改_皓亮君的博客-CSDN博客

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/709899.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

C语言初阶之结构体

结构体 1. 结构体的声明1.1 结构的基础知识1.2 结构的声明1.3 结构成员的类型1.4 结构体变量的定义和初始化 2. 结构体成员的访问3. 结构体传参 1. 结构体的声明 1.1 结构的基础知识 结构是一些值的集合&#xff0c;这些值称为成员变量。结构的每个成员可以是不同类型的变量。…

小波变换笔记

突然变化的图像或信号 小波变换 高带宽&#xff1f; 放缩和时延 放缩因子和频率成正比 小波在频域中具有带通特性 Cf 中心频率 s 小波刻度 \delta t 采样间隔 时延 我们需要移动小波&#xff0c;以便使其和信号中寻找的特征对齐 时频分析时域频率成分滤波 连续小波变换 C…

【手撕算法|动态规划系列No.3】leetcode746. 使用最小花费爬楼梯

个人主页&#xff1a;平行线也会相交 欢迎 点赞&#x1f44d; 收藏✨ 留言✉ 加关注&#x1f493;本文由 平行线也会相交 原创 收录于专栏【手撕算法系列专栏】【LeetCode】 &#x1f354;本专栏旨在提高自己算法能力的同时&#xff0c;记录一下自己的学习过程&#xff0c;希望…

三相电机线电流上的锯齿状高频波形的来源

三相电机的线电流上会叠加有一组锯齿状波形&#xff0c;这里&#xff0c;光标可以看到它的频率&#xff1a;这是40KHz。当前线电流基频大约35 Hz。我们把变频器载波频率切至6.0&#xff0c;小的杂波频率变至60KHz&#xff1a; 所以&#xff0c;这类波形上的一级肉眼可见的杂波是…

时间序列分解 | Matlab经验模态分解(EMD)的信号分解

文章目录 效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览 文章概述 时间序列分解 | Matlab经验模态分解(EMD)的信号分解 部分源码 %----------------------

libevent实践09:交叉编译并运行定时器测试

交叉编译 执行命令&#xff1a; ./configure --prefix/big/libevent/libevent-2.1.12-stable/_arm_install --hostarm-linux-gnueabihf CC/arm-gcc/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc CXX/arm-gcc/bin/arm-linux-gnueabihf-g --disable-openssl ./configure --prefix/big/libevent/…

GO 多线程工具使用和分析

GO 多线程工具使用和分析 Go 语言中的 sync 包提供了一些用于同步和互斥访问共享资源的原语&#xff0c;使用这些可以避免多个goroutine同时访问共享资源时出现的问题&#xff0c;他们有&#xff1a; 互斥锁读写锁condWaitGroupmaponcepoolatomic 本文介绍它们的使用方式 互…

【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 (数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度)

【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 &#xff08;数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度&#xff09; 目录 【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 &#xff08;数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度&#x…

4、PCB设计快捷键与关键步骤

4、PCB设计快捷键与关键步骤 一、简介 1.1 常用快捷键&#xff1a; shiftc清除测量的结果&#xff0c;退出高亮。F2进入Board Insight查看板子的细节&#xff0c;相当于放大镜。q切换英制和米制。g切换移动的最小单位。L设置各层的颜色和显示选中元件&#xff0c;再按L是将元…

C#使用XML和Treeview结合实现复杂数据采集功能

一个项目的数据表暂时没有定下来&#xff0c;但是有了一些确定性&#xff1a;   1、比较复杂&#xff0c;可能变化&#xff1b;   2、大部分是选择项目&#xff0c;因为输入项目都差不多&#xff1b;   3、应用程序是C/S的窗体应用。   对于这样的用户需求&#xff0c;…

C++ 基础知识 面试题(一)

1.变量的声明与定义 声明&#xff1a;int x; //告诉编译器这个变量的类型和名称 定义&#xff1a;int x 0; //告诉编译器这个变量的类型和名称&#xff0c;为该变量分配内存空间&#xff0c;并初始化该变量 主要区别在于是否为变量分配内存空间 2.extern关键字 用法一&…

Apache IoTDB 论文入选数据库领域顶级学术会议 ACM SIGMOD

6 月 18-23 日&#xff0c;ACM SIGMOD 会议在美国西雅图举办。Apache IoTDB 的研究成果论文《Apache IoTDB: A Time Series Database for IoT Applications》在大会做了报告&#xff0c;并进行了 Poster 展示。 01 关于 SIGMOD SIGMOD 数据管理国际会议&#xff08;Special Int…

嵌入式系统BSP开发(二)

快递拿到R16的开发板后&#xff0c;通过官方拿到SOCHIP的相关资料&#xff0c;压缩包的名称是lichee.tar.gz 一&#xff0c;解压相关的资料 tar xzvf r16_lichee.tar.gz 解压后得到的资料如下&#xff1a; yveyve:/data/home/yve/Linux/lichee$ ls brandy buildroot build…

计算物理专题:傅里叶变换与快速傅里叶变换

计算物理专题&#xff1a;傅里叶变换与快速傅里叶变换 傅里叶变换提供一个全新的角度去观察和描述问题&#xff0c;如在量子力学中&#xff0c;动量与坐标表象之间的变换就是傅里叶变换。傅里叶变换同意可以用在数据处理等领域。1965年&#xff0c;Cooley 和 Tukey 提出了快速傅…

redis之主从复制、哨兵、集群

文章目录 一、redis的高可用1.1 redis高可用的概念1.2 Redis的高可用技术 二、redis 主从复制2.1主从复制的原理2.2搭建Redis 主从复制 三、Redis 哨兵模式3.1搭建Redis 哨兵模式3.2启动哨兵模式3.3查看哨兵信息3.4故障模拟 四、Redis 群集模式4.1搭建Redis 群集模式 一、redis…

数据结构--串的定义和基本操作

数据结构–串的定义和基本操作 注:数据结构三要素――逻辑结构、数据的运算、存储结构&#xff08;物理结构) 存储结构不同&#xff0c;运算的实现方式不同 \color{pink}存储结构不同&#xff0c;运算的实现方式不同 存储结构不同&#xff0c;运算的实现方式不同 串的定义 串 …

用Java制作简单的记事本

目录 前言 主界面设计 功能实现 打开 另存为 保存 查找 替换 成员变量 其他方法 警告弹窗 不移动光标更新文本框内容 源代码 总结 转载请注明出处&#xff0c;尊重作者劳动成果。 前言 考完试想写敲一下代码就写了一下这个程序&#xff0c;整个也是写了怎么久…

JavaEE语法第二章之多线程(初级一)

一、认识线程 1.1线程的概念 一个线程就是一个 "执行流"。每个线程之间都可以按照顺序执行自己的代码. 多个线程之间 "同时"执行着多份代码。 一家公司要去银行办理业务&#xff0c;既要进行财务转账&#xff0c;又要进行福利发放&#xff0c;还得进行缴…

Docker常见问题集合

一、Docker安装 1、yum 安装 1&#xff09;更新yum包到最新 yum update2&#xff09;安装软件需要的软件&#xff0c;yum-util&#xff08;提供 yum-config-manager 功能&#xff09;&#xff0c;device-mapper-persistent-data、lvm2&#xff08;devicemapper 驱动依赖&…

mmdetection踩坑记录

1.mmcv-full和mmdetection的版本匹配问题 Readme里应该会给可复现的版本&#xff0c;一定要按照readme里的&#xff0c;这里是一些版本对应关系&#xff0c;像我的mmdet是2.3.0&#xff0c;我就只能装1.0.5的mmcv-full 表格来源&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_55957975/…