快捷導(dǎo)航

Java項(xiàng)目添加慢SQL查詢工具的實(shí)踐指南

更新時(shí)間：2026年03月01日 09:04:27 作者：有志

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Java項(xiàng)目添加慢SQL查詢工具的相關(guān)知識(shí),文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

背景問(wèn)題

項(xiàng)目在高并發(fā)或大數(shù)據(jù)量查詢時(shí)，經(jīng)常出現(xiàn)：

Caused by: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException:
Failed to obtain JDBC Connection; request timed out after 30000ms

初步排查發(fā)現(xiàn)：

Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)連接池配置較小，慢 SQL 導(dǎo)致連接占用過(guò)久
業(yè)務(wù)查詢中存在 LIKE、GROUP BY、分頁(yè)等操作，大數(shù)據(jù)量下執(zhí)行慢

目標(biāo)：快速定位慢 SQL，統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)次數(shù)和耗時(shí)，便于優(yōu)化。

工具選型

選擇 P6Spy + Logback：

P6Spy 攔截 JDBC 調(diào)用，透明記錄 SQL
可配置 慢 SQL 閾值（executionThreshold）
性能損耗極小

Spring Boot 配置示例

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
    url: jdbc:p6spy:oracle:thin:@// **********  /orcl
    username: *********
    password: **********************

spy.properties：

appender=com.p6spy.engine.spy.appender.Slf4JLogger
executionThreshold=1000      # 超過(guò)1秒才記錄
logMessageFormat=com.p6spy.engine.spy.appender.SingleLineFormat
resultSetLoggable=false

logback.xml：

<appender name="SLOW_SQL_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <file>${LOG_PATH}/slow-sql.log</file>
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
        <fileNamePattern>${LOG_PATH}/slow-sql-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
        <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
        <maxHistory>30</maxHistory>
    </rollingPolicy>
    <encoder>
        <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %msg%n</pattern>
    </encoder>
</appender>

<logger name="p6spy" level="INFO" additivity="false">
    <appender-ref ref="SLOW_SQL_FILE"/>
</logger>

這樣就可以單獨(dú)輸出慢 SQL 到 slow-sql.log，不干擾 info.log、error.log。

分析思路

慢 SQL 日志樣例：

2026-02-28 17:03:13.617 1772269393616|1073|statement|connection 0|url jdbc:p6spy:oracle:thin:@//...|SELECT COUNT(*) ...

字段說(shuō)明：

字段	含義
1073	SQL 執(zhí)行耗時(shí)（ms）
statement	SQL 類型
connection 0	JDBC 連接編號(hào)
SELECT ...	實(shí)際執(zhí)行 SQL

分析方法：

找出耗時(shí) > 閾值的 SQL
判斷 SQL 是否包含 LIKE、GROUP BY 或分頁(yè)
統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)次數(shù)、最大耗時(shí)、平均耗時(shí)
結(jié)合連接池監(jiān)控判斷是否是連接占用導(dǎo)致超時(shí)

Java 分析工具實(shí)現(xiàn)

可以直接在 Java 環(huán)境運(yùn)行，無(wú)需 Python。

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.regex.*;

public class SlowSqlAnalyzer {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        if (args.length < 1) {
            System.out.println("Usage: java SlowSqlAnalyzer <slow-sql.log>");
            return;
        }

        String logFile = args[0];

        // 正則匹配 P6Spy SQL 日志行
        Pattern sqlPattern = Pattern.compile("\\|\\d+\\|statement\\|.*?\\|(SELECT|INSERT|UPDATE|DELETE).*", Pattern.CASE_INSENSITIVE);

        Map<String, SqlStats> statsMap = new HashMap<>();

        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(logFile))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                String[] parts = line.split("\\|", 6);
                if (parts.length < 6) continue;
                int execTime;
                try {
                    execTime = Integer.parseInt(parts[1]);
                } catch (NumberFormatException e) {
                    continue;
                }
                String sqlText = parts[5].trim();
                Matcher matcher = sqlPattern.matcher(line);
                if (matcher.find()) {
                    // 用前200字符作為 key，避免重復(fù)太多
                    String key = sqlText.length() > 200 ? sqlText.substring(0, 200) : sqlText;
                    SqlStats s = statsMap.getOrDefault(key, new SqlStats(sqlText));
                    s.count++;
                    s.totalTime += execTime;
                    s.maxTime = Math.max(s.maxTime, execTime);
                    s.like = s.like || sqlText.toUpperCase().contains("LIKE");
                    s.groupBy = s.groupBy || sqlText.toUpperCase().contains("GROUP BY");
                    statsMap.put(key, s);
                }
            }
        }

        // 輸出統(tǒng)計(jì)結(jié)果
        System.out.printf("%5s | %12s | %12s | %6s | %8s | %s%n",
                "次數(shù)", "平均耗時(shí)(ms)", "最大耗時(shí)(ms)", "LIKE", "GROUP BY", "SQL示例前200字符");
        System.out.println("--------------------------------------------------------------------------------------------------------");

        statsMap.values().stream()
                .sorted((a,b) -> Long.compare(b.totalTime, a.totalTime))
                .forEach(s -> {
                    long avg = s.totalTime / s.count;
                    System.out.printf("%5d | %12d | %12d | %6b | %8b | %s%n",
                            s.count, avg, s.maxTime, s.like, s.groupBy, s.sqlSnippet);
                });
    }

    static class SqlStats {
        String sqlSnippet;
        int count = 0;
        long totalTime = 0;
        long maxTime = 0;
        boolean like = false;
        boolean groupBy = false;

        SqlStats(String sql) {
            this.sqlSnippet = sql;
        }
    }
}

執(zhí)行方法：

javac SlowSqlAnalyzer.java
java SlowSqlAnalyzer /data/javaApp/rest-tonp-realization/logs/slow-sql.log

輸出示例：

次數(shù) | 平均耗時(shí)(ms) | 最大耗時(shí)(ms) | LIKE | GROUP BY | SQL示例前200字符
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
3 | 1234 | 1567 | true | true | SELECT ... FROM CERTIFICATION ...
2 | 1050 | 1200 | false| true | SELECT ... FROM PRODUCT_TYPE_NEW ...