一、背景

对于程序员来说，在开发中，我们经常会遇到慢SQL的问题，而我们常见的思路就是当线上遇到慢SQL的问题后，开始解决问题，然后在对齐颗粒度，逐步进行优化和处理，可是大家有没有想过，当慢SQL已经发生的时候，是不是已经对业务有了一定的影响了，这个阶段属于事后的操作，那么我们是否有办法在慢SQL发生前做一些手段和控制方法呢？

先来看看小张同学的故事吧！

从前，有一位叫小张的程序员，他和大多数程序员一样，日常工作中的噩梦之一就是“慢SQL”。每次遇到慢SQL，小张的心情都像一台没装SSD的老电脑——慢得不行。他总是等到系统报警、用户投诉时，才发现有个SQL在后台拖着整个系统的后腿。这时候，小张就像消防员一样，慌忙扑灭这场数据处理的“火灾”：调试SQL，修改索引，重新部署……这一系列操作，耗时耗力，压力山大。

有一天，小张的系统又出现了慢SQL。可这次，他已经熟练掌握了应急手段，迅速把问题解决了。但就在他喝着咖啡准备庆祝的时候，老板走过来说：“小张啊，你的SQL慢了好几分钟了，差点把大促给拖垮了。”小张心里嘀咕：“又不是我故意的，要不老板你来写？”

可小张也知道，慢SQL这个坑可不是简单的一次调优就能彻底解决的，每次事后补救虽然有效，但真的是亡羊补牢。于是他开始琢磨：为什么不想个办法，在SQL慢下来之前就发现问题？这不就能防患于未然了吗？难道我要成为编程界的“先知”？

后来，小张遇到了京东开源的sql-analysis组件。这个工具简直像程序员界的福尔摩斯，不是等问题发生后才抓“凶手”，而是能在问题还没发生时就提前预警。它通过MyBatis插件体系，实时分析SQL的执行计划，并结合规则引擎，提前告诉你哪个SQL可能会变慢。小张觉得这简直是个神器，因为这不仅能让他在开发和测试阶段就发现问题，还能在线上快速热更新SQL，再也不用面对老板的指责了。

于是，小张在团队里推广了这个组件，大家终于不用再每天提心吊胆地等待报警，而是提前将问题消灭在萌芽中。后来，小张再也没有在大促中被慢SQL搞得焦头烂额，他的代码如他的人生一样，变得顺滑、迅捷。

二、sql-analysis的解决思路

即在慢SQL发生前，想一种办法和机制尽量减少发生后的影响，将问题在事前得到控制和处理。

京东开源了这样一个组件：sql-analysis，它为了解决大促等场景，为了提高日常系统稳定性，和存在的隐患，通过对慢sql的预防和排查，然后基于Mybatis插件体系设计le的一款慢sql分析组件，区别于主流的基于响应时间作为决定因素的慢sql日志分析和预警，他采用了实时根据Explain分析结果+规则引擎的方式进行分析。

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

京东慢SQL组件团队认为：

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。

目前大部分系统的数据库框架采用都是mybatis，然后基于mybatis本身的实现机制中，可以开发一个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，可以通过配置中心快速完成对一个sql的在线替换，大大降低线上问题的止损时间。这里我们看下它和其他类似解决方案的对比：

三、sql-analysis的快速使用

1、首先，我们从Github上下这个开源项目的源码，并导入到IDEA中

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导入后的截图如下所示：

2、在源码项目的工程中，他为我们提供了一个Demo的例子工程，我们可以使用这个工程进行体验，首先我们找到samples工程下的数据库SQL文件，并将它的SQL测试数据导入到我们自己的MySQL数据库中，作为测试环境的数据，他这个例子是为了演示有索引的SQL和没索引的SQL

3、然后更改项目下的jdbc.properties文件，修改为自己的数据库的地址。这样一个基本的样例工程环境就准备好了，然后我们找到工程下的单元测试案例：

然后，我们分别执行这两个测试代码，观察下返回结果：

包含索引的方法的执行结果：

不包含索引的方法SQL执行的结果：

通过这两个结果，我们可以非常清晰的知道，它可以在我们执行的时候，先执行一下Explain命令，获得SQL当前的执行计划，然后根据返回的结果，调用内置的规则引擎进行判断，最终输出规则的匹配结果，并将建议结果也返回。

通过以上这个快速体验，我们知道了这个组件是如何使用的。官方对它的使用场景的定义是慢SQL的预防和及时止损。

四、sql-analysis组件的优势

在遇到这个组件之前：

程序员小张可真是被慢SQL折腾得够呛，他每次都在大促活动前加班调优，已经和SQL“谈判”了无数次，但SQL总是软硬不吃。就像一锅快要烧焦的粥，随时可能糊锅。

后来小张在网上发现就发现了这个sql-analysis的神器。他兴奋地想：“这玩意儿不就是我梦寐以求的吗？不用等SQL烧糊了才知道，提前告诉你哪块锅底快糊了！还能教我怎么调火候，省得我天天瞎忙！”。

现在小张用上sql-analysis后，小张简直如虎添翼：不仅SQL优化提前做，线上慢SQL出现后也能实时替换，没了那么多繁琐的救火工作。他对着SQL“锅底”笑了笑，“这回你再想烧焦我系统，我可早就加水降火了！”

这个组件官方的总结的核心优势如下

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。

五、sql-analysis组件的基本原理

我们来看一下这张图片：

我们通过这个图，可以看到一个基本原理的流程：

在MyBatis体系下，定义一个拦截器，在拦截器中执行SqlAnalysis组件，然后通过执行Explain命令，获得SQL的查询计划的返回结果，然后进行分析，然后通过规则引擎进行检查，然后进行结果的输出，同时也支持多种结果集的输出与自定义的规则的处理，这么看是不是很简单的。

六、sql-analysis组件的规则引擎

在基本原理中，我们提到了，它使用了规则引擎，在samples样例，有这样一个规则定义维护的文件，里面定义了几个基本的规则，未来如果我们想自定义业务的判断规则，可以在这里进行扩展和定义：

值得一提的是，这个组件使用的规则引擎的框架是easy-rules，也是一个很方便的组件，后续大家如果感兴趣的，我们可以继续分享一些关于规则引擎的使用和分析

七、总结sql-analysis的价值

问题预防性强：通过提前分析SQL执行计划，sql-analysis能在问题出现之前预警潜在的慢SQL，从而避免业务中断或性能问题。相比传统事后响应的慢SQL处理方式，它大大降低了生产环境中出现问题的几率。

提升系统稳定性：在电商等高负荷系统中，慢SQL是导致系统抖动和宕机的主要隐患之一。sql-analysis帮助开发团队在开发和测试阶段就排查隐患，保障大促等高峰时刻系统稳定运行。

实时优化与止损能力：当线上慢SQL问题出现时，sql-analysis还支持通过热更新SQL的方式，迅速替换问题SQL，减少停机时间或性能损失。这极大提升了应急处理能力。

降低技术门槛与成本：sql-analysis无需深入的数据库优化知识，也能帮助开发者评估SQL的性能问题，自动生成优化建议。它集成在MyBatis框架中，接入成本低、无侵入性，开发者无需大幅修改代码即可使用。

背后的核心知识点

SQL执行计划与Explain命令：SQL执行计划是数据库查询引擎对SQL语句的操作路径预测。Explain命令用于展示SQL的执行计划。通过对计划的解析，可以发现SQL的性能问题，如索引的使用情况、表扫描、连接方式等。

MyBatis插件体系：MyBatis作为常用的持久层框架，提供了可扩展的插件体系。sql-analysis基于这一体系开发，能够拦截SQL执行并进行分析，无需改变应用程序的业务逻辑。

规则引擎（Easy-Rules）：规则引擎是一个根据预定义规则集来自动判断或决策的系统。在sql-analysis中，Easy-Rules用于根据SQL执行计划和分析结果，判断SQL是否可能演变为慢SQL，并给出优化建议。它的优势在于可扩展性，允许用户根据不同场景定义自适应的规则。

慢SQL的预防与响应机制：传统的慢SQL监控依赖于响应时间日志，而sql-analysis通过语法分析和执行计划判断慢SQL潜在风险，走在问题发生之前。对于线上已出现的慢SQL，通过支持SQL热替换，实现快速响应。

可扩展性与灵活配置：sql-analysis不仅支持规则引擎的扩展，还提供了SQL分析的灵活配置。用户可以根据不同场景定制SQL检查频率、规则判断条件以及输出结果，满足各种业务需求。

sql-analysis的核心价值在于其预防性、实时性和易用性，它通过结合SQL执行计划分析、MyBatis插件与规则引擎，为开发者提供了一种前置处理SQL问题的新思路。背后的知识点涵盖数据库查询优化、规则引擎、SQL分析等，既帮助开发者在技术上深入理解SQL优化，也在实际业务中提升了系统的稳定性和开发效率。

本文给大家介绍了京东开源的一个慢SQL组件，希望本文让大家先了解到这个东西解决的问题和实际的业务价值，然后有个初步的理解，下一篇文章中，我们对这个组件的源码和执行流程进行分享。

感兴趣的小伙伴，可以一起交流、沟通哦。