Mybatis-SQL分析组件
背景
大促备战,最大的隐患项之一就是慢sql,带来的破坏性最大,也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患,而且对sql好坏的评估有一定的技术要求,有一些缺乏经验或者因为不够仔细造成一个坏的sql成功走到了线上,等发现的时候要么是造成了线上影响、报警、或者后置的慢sql采集发现,这时候一般无法快速止损,需要修改代码上线、或者调整数据库索引。
核心痛点:
1、无法提前发现慢sql,可能恶化为慢sql的语句
2、线上出现慢sql后,无法快速止损
解决思路
1、把问题解决在上线之前,最好的办法就是在测试阶段,甚至在开发阶段就发现一个sql的好坏
2、线上发现慢sql后除了改代码上线、调整数据库表索引的方式外,支持热更新的方式替换sql语句。
部门内部,目前大部分数据库框架采用的mybatis,然后基于mybatis本身的实现机制中,开发一个mybatis组件,可以自动对运行的sql进行提取和分析,定制一套默认的分析规则,让sql在开发环境和测试环境执行的时候,就能够做初步的评估,把有问题的慢sql在这个阶段暴露出来;同时具备sql替换功能,在线上出现问题sql的时候,可以通过ducc配置快速完成对一个sql的在线替换,大大降低线上问题的止损时间。
开源方案调研
目前,主流的sql分析组件,核心功能主要放在了两个方向:1、慢sql的分析和优化建议 2、sql的优化重写功能,而且主要偏运维的辅助功能无法做到无侵入的和应用代码进行集成。也就无法实现我们的核心痛点,慢sql提前分析预警和动态sql替换。
设计方案
核心功能:SQL分析预警能力、SQL替换能力
详细设计
主要分为8个功能模块
模块一:core 主要负责组件的接入到mybatis,以及其它模块的编排调用
模块二:config 主要负责组件配置信息的初始化
模块三:extrat 主要通过解析mybatis 相关对象,提取完整的待执行sql
模块四:analysis 主要拼接分析语句,执行explain分析语句并获取分析结果
模块五:rule sql分析规则的加载和初始化,支持自定义规则
目前默认规则(持续扩展):
1、查询未匹配索引
2、匹配索引过滤效果较差
3、返回行数过多
4、使用了文件排序
模块六:score 基于分析结果和配置的评分规则进行匹配打分,优化建议组装
模块七:out 输出模块,对于输出结果进行输出,目前已error日志、MQ两种输出方式
模块八:replace替换模块,可以对sql语句基于ducc配置进行动态替换
使用方法
1、引入依赖jar包
<dependency>
<groupId>com.jd.sql.analysis</groupId>
<artifactId>sql-analysis</artifactId>
<version>1.2-SNAPSHOT</version>
</dependency>
2、配置组件xml
<configuration>
<plugins>
<plugin interceptor="com.jd.sql.analysis.core.SqlAnalysisAspect" >
<!-- 开启sql分析功能最简配置 -->
<property name="analysisSwitch" value="true"/>
<!-- 开启sql替换功能最简配置 -->
<property name="sqlReplaceModelSwitch" value="true"/>
<property name="duccAppName" value="workbench-backend"/>
<property name="duccUri" value="ucc://workbench-backend:2d6991cb865f4e6bac6c3e1cf7794cdf@test.ducc.jd.local/v1/namespace/workbench_backend/config/default/profiles/test?longPolling=60000&necessary=false"/>
<property name="duccMonitorKey" value="refundBugFlag"/>
</plugin>
</plugins>
</configuration>
3、核心配置项
| 属性 | 用途 | 是否必填 | 默认值 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| analysisSwitch | 是否开启分析功能 | 是 | false | |
| onlyCheckOnce | 是否对一个sqlid只分析一次 | 非 | true | |
| checkInterval | 每个sqlid分析间隔 | 非 | 300000毫秒 | onlyCheckOnce 为false才生效 |
| exceptSqlIds | 需要过滤不分析的sqlid | 非 | ||
| sqlType | 分析的sql类型 | 非 | 默认select、update | 支持 |
| scoreRuleLoadClass | 评分规则加载器,用于扩展自定义规则 | 非 | ||
| outModel | 默认输出方式 | 非 | 默认值:LOG | 支持LOG、MQ两种方式 |
| outputClass | 评分结果输出类,用于扩展自定义结果输出方式 | 非 | ||
| sqlReplaceModelSwitch | sql替换模块是否开启 | 非 | 默认 false | |
| duccAppName | ducc配置的应用名称(jdos) | 非 | ||
| duccUri | ducc uri配置 | 非 | ||
| duccMonitorKey | sql替换配置文件对应的key | 非 |
4、默认分析效果展示
4.1、慢sql分析效果
4.2、sql动态替换效果
5、实践使用方案
5.1、慢sql分析-日志输出+关键词告警
<configuration>
<plugins>
<plugin interceptor="com.jd.sql.analysis.core.SqlAnalysisAspect" >
<property name="analysisSwitch" value="true"/>
</plugin>
</plugins>
</configuration>
5.2、慢sql分析-日志输出+mq输出+es存储+Kibana分析
<configuration>
<plugins>
<plugin interceptor="com.jd.sql.analysis.core.SqlAnalysisAspect" >
<property name="appName" value="workbench-backend"/>
<property name="analysisSwitch" value="true"/>
<property name="outputModel" value="mq"/>
<property name="mqApp" value="qlstation"/>
<property name="mqUser" value="qlstation"/>
<property name="mqPassword" value="D1BCC547"/>
<property name="mqAddress" value="jmq-testcluster.jd.local:50088"/>
<property name="mqTopic" value="jdl_kds_key_node_log"/>
</plugin>
</plugins>
</configuration>
最终效果
5.3、慢sql替换-ducc配置动态更新sql语句
<configuration>
<plugins>
<plugin interceptor="com.jd.sql.analysis.core.SqlAnalysisAspect" >
<property name="sqlReplaceModelSwitch" value="true"/>
<property name="duccAppName" value="workbench-backend"/>
<property name="duccUri" value="ucc://workbench-backend:2d6991cb865f4e6bac6c3e1cf7794cdf@test.ducc.jd.local/v1/namespace/workbench_backend/config/default/profiles/test?longPolling=60000&necessary=false"/>
<property name="duccMonitorKey" value="sqlReplaceConfig"/>
</plugin>
</plugins>
</configuration>
发现慢sql
ducc配置
线上sql被动态替换
注意:功能正式修复后,需去掉该配置,该功能仅供应急处理线上问题,不建议作为功能长期使用
性能测试
测试环境千次普通sql查询,每种场景进行了5次测试
未启用插件耗时:11108ms,10237ms,9482ms,7938ms,8196ms
开启sql分析耗时:16619ms,17333ms,16321ms,19057ms,18164ms
实际配置,只有首次执行或者间隔时间执行,单次影响10ms左右)
开启sql替换耗时:10642ms,8803ms,8353ms,8830ms,9170ms
基本无影响
适用场景
1、慢sql预防
2、线上问题止损
优势
1、核心优势:执行时分析sql,区别于传统的依赖sql执行耗时来评估慢sql,直接基于语法和索引进行前置分析,不仅能预防某些坏sql在上线后发现是慢sql,还能给出sql优化建议,可以大限度的避免线上产生慢sql。支持动态对线上sql进行替换,可以对线上问题快速止损。
2、性能:基于性能和不同的使用场景考虑,支持定制化配置,每个sql是否仅进行一次检查、或者按某个时间间隔进行配置。sql替换几乎无损耗。
3、扩展:基于后续sql评分规则的扩展、以及分析结果以不同的方式输出的考虑,支持评分规则、输出方式的自定义扩展。
4、成本:接入成本低,无代码侵入。
作者:京东物流 扈海涛
来源:京东云开发者社区
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