背景
最近面試經常被問到關于數據庫的事務的問題，可能平時我就知道加個注解@Transactional之后就一臉懵逼的。現在發現這一塊真的是常常被忽略了，然而面試官就是最喜歡這種看是不常用，但是非常重要的問題，進而達到出其不意攻其不備。不吹水了，開始正文。
方案一：切面編程@Aspect
此方案主要是通過環繞切面的方式將mapper包下的接口方法，然后前后計算時間差即可。這就是典型的AOP知識，不過這種計算比較粗糙，但是也是個辦法。具體方法如下：
@Aspect
@Component
@Slf4j
public class MapperAspect {
@AfterReturning("execution(* cn.xbmchina.mybatissqltime.mapper.*Mapper.*(..))")
public void logServiceAccess(JoinPoint joinPoint) {
log.info("Completed: " + joinPoint);
}
/**
* 監控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() {
}
/**
* 聲明環繞通知
*
* @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("調用Mapper方法：{}，參數：{}，執行耗時：{}納秒，耗時：{}毫秒",
pjp.getSignature().toString(), Arrays.toString(pjp.getArgs()),
(end - begin), (end - begin) / 1000000);
return obj;
}
}
方案二：mybatis 的插件
MyBatis在四大對象的創建過程中，都會有插件進行介入。插件可以利用動態代理機制一層層的包裝目標對象，而實現在目標對象執行目標方法之前進行攔截的效果。
MyBatis 允許在已映射語句執行過程中的某一點進行攔截調用。
默認情況下，MyBatis 允許使用插件來攔截的方法調用包括：
①Executor(update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed)
②ParameterHandler(getParameterObject, setParameters)
③ResultSetHandler(handleResultSets, handleOutputParameters)
④StatementHandler(prepare, parameterize, batch, update, query)
下面是代碼:
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執行時間記錄攔截器
*
* @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);
/**
* 打印的參數字符串的最大長度
*/
private final static int MAX_PARAM_LENGTH = 50;
/**
* 記錄的最大SQL長度
*/
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語句，去除換行符，替換參數
sql = formatSQL(sql, parameterObject, parameterMappingList);
logger.info("執行 SQL：[ , {} ]執行耗時[ {} ms]", sql, timeCount);
}
}
/**
* 格式化/美化 SQL語句
*
* @param sql sql 語句
* @param parameterObject 參數的Map
* @param parameterMappingList 參數的List
* @return 格式化之后的SQL
*/
private String formatSQL(String sql, Object parameterObject, ListParameterMapping> parameterMappingList) {
// 輸入sql字符串空判斷
if (sql == null || sql.length() == 0) {
return "";
}
// 美化sql
sql = beautifySql(sql);
// 不傳參數的場景，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);
}
/**
* 返回限制長度之后的SQL語句
*
*
* @param sql 原始SQL語句
*/
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) {
}
/**
* 替換SQL 中? 所對應的值, 只保留前50個字符
*
* @param sql sql語句
* @param valueOf ?對應的值
*/
private String replaceValue(String sql, String valueOf) {
//超過50個字符只取前50個
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語句
*/
private String beautifySql(String sql) {
sql = sql.replaceAll("[\\s\n ]+", " ");
return sql;
}
}
方案三：直接用druid
這種就是我們平時用的最多的，但是面試的話說一下就得了，估計也沒有怎么好問的了。
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
#通過這句配置將druid連接池引入到我們的配置中，spring會盡可能判斷類型是什么，然后根據情況去匹配驅動類。
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 # 配置獲取連接等待超時的時間
time-between-eviction-runs-millis: 60000 # 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位是毫秒
min-evictable-idle-time-millis: 300000 # 指定一個空閑連接最少空閑多久后可被清除，單位是毫秒
validationQuery: select 'x'
test-while-idle: true # 當連接空閑時，是否執行連接測試
test-on-borrow: false # 當從連接池借用連接時，是否測試該連接
test-on-return: false # 在連接歸還到連接池時是否測試該連接
filters: config,wall,stat # 配置監控統計攔截的filters，去掉后監控界面sql無法統計，'wall'用于防火墻
poolPreparedStatements: true # 打開PSCache，并且指定每個連接上PSCache的大小
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
maxOpenPreparedStatements: 20
# 通過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄
connectionProperties: druid.stat.slowSqlMillis=200;druid.stat.logSlowSql=true;config.decrypt=false
# 合并多個DruidDataSource的監控數據
#use-global-data-source-stat: true
#WebStatFilter配置，說明請參考Druid Wiki，配置_配置WebStatFilter
web-stat-filter:
enabled: true #是否啟用StatFilter默認值true
url-pattern: /*
exclusions: /druid/*,*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico
session-stat-enable: true
session-stat-max-count: 10
#StatViewServlet配置，說明請參考Druid Wiki，配置_StatViewServlet配置
stat-view-servlet:
enabled: true #是否啟用StatViewServlet默認值true
url-pattern: /druid/*
reset-enable: true
login-username: admin
login-password: admin
總結
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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