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="XXx"/>
            <property name="duccUri" value="ucc://xxxx@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

4、默认分析效果展示

1、慢sql分析效果

2、sql动态替换效果

5、实践使用方案

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>

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="xxx-backend"/>
            <property name="analysisSwitch" value="true"/>
            <property name="outputModel" value="mq"/>
            <property name="mqApp" value="xxx"/>
            <property name="mqUser" value="xxx"/>
            <property name="mqPassword" value="xxx"/>
            <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

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="zzz-backend"/>
            <property name="duccUri" value="ucc://xxx/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。

源码地址： http://xingyun.jd.com/codingRoot/huhaitao21/sql-analysis/

共建/使用咨询群号：10203740800

欢迎感兴趣的同学一起共建，完善这款组件。