地址：https://github.com/jd-opensource/sql-analysis

一、背景

开发中，无疑会遇到慢SQL问题，而常见的处理思路都是等上线，然后由监控报警之后再去定位对应慢SQL，随后定位问题，进行优化处理，这一出现是在慢SQL已经发生了的情况下的。

而这个 sql-analysis 开源组件是作用于 慢SQL发生之前，这种方式可以在事前尽可能地对慢SQL进行控制和处理。实现思路也很简单，就是通过Mybatis的插件机制，拦截语法分析前，以 Explain 分析结果 + 规则引擎匹配 的方式进行分析，以一种积分的判断的方式得出这个是否符合最终慢SQL的条件，符合的话进行采集，而后开发人员可以针对SQL看是否可以优化。

有了它即可：即可提前发现慢 SQL，提前做好一定的防控。

像这种使用Mybatis插件机制去实现某一功能还有很多：
像我之前实现的分库分表组件，是否需要进行分表逻辑，修改SQL表的信息（对应starters地址：https://github.com/koxumeiqi/-starters- ）；
像Mybatis-plus对Mybatis拓展实现的插件；
像Mybatis分页插件等等…

使用的话很简单，就正常使用，然后它会拦截做一些事情就是，现在咱看一下它到底咋实现的，做了哪些事情。

二、源码简析

1. 对语法分析阶段进行个采集：
   

2. 去获取对应执行SQL的完整语句

   • 获取对应的MappedStatement，然后获取到对应的sql，这个sql是待预处理的，就是说带 ？

     • 

   • 对这个SQL进行个检查（是否分析过、是否是需要分析的类型Type、是否是黑名单里的SQL）

     • 

   • 获取到转换后的SQL，就是把？转换为了对应真实值

     • 
       提取出来的SQL长下面这样：
       

3. 拿到提取的SQL去Explain做分析，把分析的结果封装成 List，SqlAnalysisResult里面存了我们Explain出来的各种信息
   

4. 然后去拿到分析出来的结果去做评估，去打分

   • 匹配减分规则
     • 这些规则都是配的（启动的时候会解析）
       

随后去减分，去统计综合的分数，看是否达到了预警，达到了设个标志位为true，后续采集/输出时可以作为判别依据：

5. 做输出/采集处理（这里默认是打印Error日志）

默认实现就是打印对应规则的原因和建议：

三、总结

总流程如下：

整体给人感觉还是很简单的，但是它确实是一个慢SQL预防的一个思路吧，而且是提前预防。