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
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
@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:
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：
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每日运维。
