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：

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@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:

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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();        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：

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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

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服务器之家。

原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000021456684