mybatis统计每条SQL的执行时间

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

大家如果还有什么好的建议，欢迎留言告诉我哈。道路艰难且长，还请各位多多提点。

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