SpringBoot實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫慢查詢監(jiān)控的方案小結
更新時間：2025年06月03日 08:32:10 作者：風象南
在企業(yè)級應用開發(fā)中,數(shù)據(jù)庫性能往往是系統(tǒng)整體性能的關鍵瓶頸,因此,對數(shù)據(jù)庫慢查詢進行有效監(jiān)控和及時優(yōu)化,是保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行的重要環(huán)節(jié),下面我們來看看SpringBoot實現(xiàn)慢查詢的6種監(jiān)控方案吧
在企業(yè)級應用開發(fā)中，數(shù)據(jù)庫性能往往是系統(tǒng)整體性能的關鍵瓶頸。慢查詢不僅會影響用戶體驗，還可能導致連接池耗盡，進而引發(fā)系統(tǒng)雪崩。
因此，對數(shù)據(jù)庫慢查詢進行有效監(jiān)控和及時優(yōu)化，是保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行的重要環(huán)節(jié)。
本文將介紹6種在SpringBoot應用中實現(xiàn)慢查詢監(jiān)控的方案。
一、數(shù)據(jù)庫原生慢查詢日志
原理概述
幾乎所有主流關系型數(shù)據(jù)庫都提供了內置的慢查詢日志功能，通過設置閾值，將執(zhí)行時間超過閾值的SQL記錄到專門的日志文件中。
實現(xiàn)方式
以MySQL為例：
1. 配置慢查詢日志
修改MySQL配置文件(my.cnf)：
# 開啟慢查詢日志 slow_query_log = 1 # 慢查詢日志文件位置 slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log # 設置慢查詢閾值(秒) long_query_time = 1 # 記錄沒有使用索引的查詢 log_queries_not_using_indexes = 1
2. 在SpringBoot中查看慢查詢日志
@Repository
public class SlowQueryAnalyzer {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public List<Map<String, Object>> getSlowQueries() {
String sql = "SELECT * FROM mysql.slow_log ORDER BY start_time DESC LIMIT 100";
return jdbcTemplate.queryForList(sql);
}
public void analyzeSlowQueries() {
String sql = "SELECT COUNT(*) as count, db, sql_text, AVG(query_time) as avg_time " +
"FROM mysql.slow_log " +
"GROUP BY db, sql_text " +
"ORDER BY avg_time DESC " +
"LIMIT 10";
List<Map<String, Object>> result = jdbcTemplate.queryForList(sql);
// 處理結果...
}
}優(yōu)缺點分析
優(yōu)點：
- 零代碼侵入，無需修改應用代碼
- 數(shù)據(jù)庫原生支持，準確性高
- 可捕獲所有慢查詢，包括非應用發(fā)起的查詢
缺點：
- 需要數(shù)據(jù)庫管理員權限配置
- 增加數(shù)據(jù)庫I/O負擔，生產環(huán)境需謹慎使用
- 日志分析需要額外工具支持
- 無法與應用上下文關聯(lián)（如調用方法、請求URL等）
適用場景
• 開發(fā)和測試環(huán)境的問題排查
• 對數(shù)據(jù)庫有完全控制權的場景
• 需要捕獲所有數(shù)據(jù)庫操作的場景
• 基礎設施層面的監(jiān)控需求
二、基于AOP的慢查詢監(jiān)控
原理概述
利用Spring AOP機制，在Repository方法執(zhí)行前后添加切面，計算執(zhí)行時間并記錄超過閾值的方法調用。
實現(xiàn)方式
1. 添加AOP依賴
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>2. 創(chuàng)建慢查詢監(jiān)控切面
@Aspect
@Component
@Slf4j
public class SlowQueryAspect {
@Value("${slow.query.threshold:500}")
private long slowQueryThreshold; // 默認閾值500毫秒
@Around("execution(* com.example.repository.*.*(..))")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
String methodName = joinPoint.getSignature().toShortString();
long startTime = System.currentTimeMillis();
Object result = joinPoint.proceed();
long executionTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
if (executionTime > slowQueryThreshold) {
String args = Arrays.toString(joinPoint.getArgs());
log.warn("Slow Query detected: {} with args {}, execution time: {} ms",
methodName, args, executionTime);
// 可以將慢查詢信息保存到數(shù)據(jù)庫或發(fā)送告警
saveSlowQueryInfo(methodName, args, executionTime);
}
return result;
}
private void saveSlowQueryInfo(String methodName, String args, long executionTime) {
// 保存慢查詢信息到數(shù)據(jù)庫或發(fā)送到監(jiān)控系統(tǒng)
}
}3. 創(chuàng)建慢查詢事件監(jiān)聽器（可選）
@Component
@Slf4j
public class SlowQueryEventListener {
@Autowired
private ApplicationEventPublisher eventPublisher;
public void onSlowQuery(String methodName, String args, long executionTime) {
SlowQueryEvent event = new SlowQueryEvent(this, methodName, args, executionTime);
eventPublisher.publishEvent(event);
}
@EventListener
public void handleSlowQueryEvent(SlowQueryEvent event) {
// 處理慢查詢事件，如發(fā)送告警郵件、存儲到時序數(shù)據(jù)庫等
log.warn("Handling slow query event: {}", event);
}
}
@Getter
public class SlowQueryEvent extends ApplicationEvent {
private final String methodName;
private final String args;
private final long executionTime;
public SlowQueryEvent(Object source, String methodName, String args, long executionTime) {
super(source);
this.methodName = methodName;
this.args = args;
this.executionTime = executionTime;
}
}優(yōu)缺點分析
優(yōu)點：
- 實現(xiàn)簡單，代碼侵入性低
- 可以捕獲完整的方法調用上下文
- 靈活可定制，可以根據(jù)需求調整監(jiān)控策略
- 可以與應用現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)集成
缺點：
- 只能監(jiān)控應用代碼中的查詢，無法監(jiān)控原生SQL
- 性能開銷較大，特別是在高并發(fā)場景
- 可能出現(xiàn)AOP失效的場景（如內部方法調用）
- 無法獲取到實際執(zhí)行的SQL語句
適用場景
• 小型應用或并發(fā)量不大的系統(tǒng)
• 需要監(jiān)控特定Repository方法性能的場景
• 開發(fā)或測試環(huán)境的性能調優(yōu)
• 已經廣泛使用Spring AOP的項目
三、Spring Boot Actuator + Micrometer
原理概述
利用Spring Boot Actuator和Micrometer提供的指標收集功能，監(jiān)控數(shù)據(jù)庫操作性能，并將數(shù)據(jù)導出到監(jiān)控系統(tǒng)。
實現(xiàn)方式
1. 添加依賴
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>2. 配置Actuator和數(shù)據(jù)源監(jiān)控
在application.properties中添加：
# 開啟所有Actuator端點 management.endpoints.web.exposure.include=* # 啟用數(shù)據(jù)庫指標收集 management.metrics.enable.jdbc=true # 配置Prometheus端點 management.metrics.export.prometheus.enabled=true
3. 自定義數(shù)據(jù)源代理，添加指標收集
@Configuration
public class DataSourceProxyConfig {
@Bean
@Primary
public DataSource dataSource(DataSource originalDataSource, MeterRegistry meterRegistry) {
return ProxyDataSourceBuilder
.create(originalDataSource)
.name("metrics-ds")
.listener(new QueryExecutionListener() {
@Override
public void beforeQuery(ExecutionInfo execInfo, List<QueryInfo> queryInfoList) {
// 查詢執(zhí)行前的操作
}
@Override
public void afterQuery(ExecutionInfo execInfo, List<QueryInfo> queryInfoList) {
long elapsedTime = execInfo.getElapsedTime();
// 記錄查詢時間指標
Timer.builder("datasource.query.time")
.tag("success", String.valueOf(execInfo.isSuccess()))
.tag("query", getSafeQueryName(queryInfoList))
.register(meterRegistry)
.record(elapsedTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 檢測慢查詢并記錄
if (elapsedTime > 500) { // 500ms閾值
Counter.builder("datasource.slow.queries")
.tag("query", getSafeQueryName(queryInfoList))
.register(meterRegistry)
.increment();
// 可以記錄慢查詢日志
logSlowQuery(execInfo, queryInfoList);
}
}
private String getSafeQueryName(List<QueryInfo> queryInfoList) {
if (queryInfoList.isEmpty()) {
return "unknown";
}
String sql = queryInfoList.get(0).getQuery();
// 簡化SQL以避免過多的唯一標簽
return DigestUtils.md5DigestAsHex(sql.getBytes()).substring(0, 8);
}
private void logSlowQuery(ExecutionInfo execInfo, List<QueryInfo> queryInfoList) {
// 記錄慢查詢詳情
}
})
.build();
}
}ProxyDataSourceBuilder 來自開源庫datasource-proxy，datasource-proxy可以用于 JDBC 數(shù)據(jù)源的代理，可以用來攔截和監(jiān)控 SQL 查詢執(zhí)行，實現(xiàn) SQL 日志記錄、性能監(jiān)控、查詢統(tǒng)計等功能。
<dependency>
<groupId>net.ttddyy</groupId>
<artifactId>datasource-proxy</artifactId>
<version>1.9</version>
</dependency>4. 創(chuàng)建自定義端點查看慢查詢
@Component
@Endpoint(id = "slowqueries")
public class SlowQueryEndpoint {
@Autowired
private MeterRegistry meterRegistry;
@ReadOperation
public Map<String, Object> slowQueries() {
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
// 獲取慢查詢計數(shù)器
List<Meter> meters = meterRegistry.getMeters().stream()
.filter(m -> m.getId().getName().equals("datasource.slow.queries"))
.collect(Collectors.toList());
Map<String, Double> queryCounts = new HashMap<>();
for (Meter meter : meters) {
String query = meter.getId().getTag("query");
double count = ((Counter) meter).count();
queryCounts.put(query, count);
}
result.put("counts", queryCounts);
// 獲取慢查詢時間分布
List<Meter> timers = meterRegistry.getMeters().stream()
.filter(m -> m.getId().getName().equals("datasource.query.time"))
.collect(Collectors.toList());
Map<String, Map<String, Object>> queryTimes = new HashMap<>();
for (Meter meter : timers) {
String query = meter.getId().getTag("query");
Timer timer = (Timer) meter;
Map<String, Object> stats = new HashMap<>();
stats.put("count", timer.count());
stats.put("max", timer.max(TimeUnit.MILLISECONDS));
stats.put("mean", timer.mean(TimeUnit.MILLISECONDS));
stats.put("percentile95", timer.takeSnapshot().percentileValues()[0].value(TimeUnit.MILLISECONDS));
queryTimes.put(query, stats);
}
result.put("times", queryTimes);
return result;
}
}優(yōu)缺點分析
優(yōu)點：
- 與Spring Boot生態(tài)緊密集成
- 支持多種監(jiān)控系統(tǒng)，如Prometheus、Grafana等
- 提供豐富的指標和可視化能力
- 運行時監(jiān)控，影響生產代碼較小
缺點：
- 配置相對復雜
- 資源消耗較大，特別是在大量指標收集的情況下
- 需要額外的監(jiān)控系統(tǒng)支持
- 學習成本較高
適用場景
• 中大型微服務架構
• 已經使用Prometheus + Grafana等監(jiān)控系統(tǒng)的團隊
• 需要全面監(jiān)控系統(tǒng)性能的場景
• 對指標和可視化有較高要求的項目
四、使用P6Spy進行SQL性能監(jiān)控
原理概述
P6Spy是一個開源的JDBC代理框架，能夠攔截JDBC操作并記錄SQL語句的執(zhí)行情況，包括執(zhí)行時間、參數(shù)等信息。
實現(xiàn)方式
1. 添加依賴
<dependency>
<groupId>p6spy</groupId>
<artifactId>p6spy</artifactId>
<version>3.9.1</version>
</dependency>2. 配置數(shù)據(jù)源
修改數(shù)據(jù)源配置，將驅動類替換為P6Spy的代理驅動：
# 原始配置 #spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver #spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test # P6Spy配置 spring.datasource.driver-class-name=com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver spring.datasource.url=jdbc:p6spy:mysql://localhost:3306/test
3. 創(chuàng)建P6Spy配置文件
在resources目錄下創(chuàng)建spy.properties文件：
# 指定日志輸出模塊 appender=com.p6spy.engine.spy.appender.Slf4JLogger # 日志格式 logMessageFormat=com.example.config.CustomP6SpyLogFormat # 是否開啟慢SQL記錄 outagedetection=true # 慢SQL閾值（毫秒） outagedetectioninterval=2000 # 設置 p6spy driver 代理 deregisterdrivers=true # 日期格式 dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss # 實際驅動 driverlist=com.mysql.cj.jdbc.Driver
4. 自定義日志格式化器
package com.example.config;
import com.p6spy.engine.spy.appender.MessageFormattingStrategy;
import org.springframework.util.StringUtils;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
public class CustomP6SpyLogFormat implements MessageFormattingStrategy {
private static final DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
@Override
public String formatMessage(int connectionId, String now, long elapsed, String category,
String prepared, String sql, String url) {
return StringUtils.hasText(sql) ?
LocalDateTime.now().format(formatter) +
" | " + elapsed + "ms | " + category +
" | connection " + connectionId +
" | " + sql : "";
}
}5. 創(chuàng)建P6Spy慢查詢監(jiān)聽器
package com.example.config;
import com.p6spy.engine.common.ConnectionInformation;
import com.p6spy.engine.event.JdbcEventListener;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.sql.SQLException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Slf4j
@Component
public class SlowQueryListener extends JdbcEventListener {
@Value("${sql.slow.threshold:500}")
private long slowThreshold; // 默認500毫秒
@Override
public void onAfterAnyExecute(ConnectionInformation connectionInformation, long timeElapsedNanos, SQLException e) {
long timeElapsedMillis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(timeElapsedNanos);
if (timeElapsedMillis > slowThreshold) {
String query = connectionInformation.getSqlWithValues();
log.warn("Slow SQL detected: {} ms, SQL: {}", timeElapsedMillis, query);
// 可以記錄到數(shù)據(jù)庫或發(fā)送告警
saveSlowQuery(query, timeElapsedMillis);
}
}
private void saveSlowQuery(String query, long timeElapsed) {
// 保存慢查詢記錄到數(shù)據(jù)庫或告警系統(tǒng)
}
}優(yōu)缺點分析
優(yōu)點：
- 能夠獲取完整的SQL語句和參數(shù)值
- 配置簡單，幾乎零代碼侵入
- 可以監(jiān)控所有JDBC操作，包括非ORM框架的查詢
- 提供豐富的自定義選項
缺點：
- 對性能有一定影響，不建議在高負載生產環(huán)境長期開啟
- 日志量較大，需要合理配置
- 可能與某些特定數(shù)據(jù)庫驅動不兼容
- 不提供內置的圖形化監(jiān)控界面
適用場景
• 開發(fā)和測試環(huán)境的SQL調優(yōu)
• 需要詳細了解SQL執(zhí)行情況的場景
• 排查特定SQL問題的臨時監(jiān)控
• 對SQL執(zhí)行參數(shù)有監(jiān)控需求的場景
五、基于APM工具的慢查詢監(jiān)控
原理概述
應用性能監(jiān)控(APM)工具如SkyWalking、Pinpoint、Elastic APM等通過Java Agent技術在字節(jié)碼級別插樁，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫操作的全方位監(jiān)控。
實現(xiàn)方式
以SkyWalking為例：
1. 下載SkyWalking Agent
從SkyWalking官網下載Agent包。
2. 配置Java Agent
在啟動命令中添加：
java -javaagent:/path/to/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=your-service-name -jar your-application.jar
或在Spring Boot應用中通過環(huán)境變量配置：
# application.yml
spring:
application:
name: your-service-name3. 配置SkyWalking Agent
修改agent.config文件：
# 設置后端服務地址 collector.backend_service=localhost:11800 # 啟用SQL跟蹤 plugin.jdbc.trace_sql=true # 設置慢SQL閾值 plugin.jdbc.slow_sql_threshold=1000
4. 集成SkyWalking API（可選）
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
<version>8.7.0</version>
</dependency>import org.apache.skywalking.apm.toolkit.trace.ActiveSpan;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.trace.TraceContext;
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
public User findUserById(Long id) {
// 添加自定義Tag
ActiveSpan.tag("userId", id.toString());
// 獲取traceId，可用于日志關聯(lián)
String traceId = TraceContext.traceId();
log.info("Processing user query with traceId: {}", traceId);
return userRepository.findById(id).orElse(null);
}
}優(yōu)缺點分析
優(yōu)點：
- 全方位監(jiān)控，包括HTTP請求、數(shù)據(jù)庫操作、遠程調用等
- 分布式追蹤能力，可以跟蹤完整調用鏈
- 零代碼侵入（基礎功能）
- 提供豐富的可視化界面和告警功能
- 支持多種存儲后端（ElasticSearch、MySQL等）
缺點：
- 部署復雜，需要額外維護監(jiān)控服務器
- 資源消耗較大，增加應用內存占用
- 學習成本較高
- 可能與某些安全策略沖突（如禁止Java Agent）
適用場景
• 中大型分布式系統(tǒng)
• 微服務架構應用
• 需要完整分布式追蹤的場景
• 生產環(huán)境監(jiān)控
• 需要同時監(jiān)控多種性能指標的場景
六、基于Druid連接池的慢查詢監(jiān)控
原理概述
阿里巴巴開源的Druid連接池內置了強大的監(jiān)控功能，包括慢查詢統(tǒng)計、SQL防火墻等。
實現(xiàn)方式
1. 添加依賴
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.8</version>
</dependency>2. 配置Druid
在application.properties中添加：
# 數(shù)據(jù)源類型 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.datasource.druid.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test spring.datasource.druid.username=root spring.datasource.druid.password=password # 連接池配置 spring.datasource.druid.initial-size=5 spring.datasource.druid.min-idle=5 spring.datasource.druid.max-active=20 spring.datasource.druid.max-wait=60000 # 慢SQL監(jiān)控配置 spring.datasource.druid.filter.stat.enabled=true spring.datasource.druid.filter.stat.log-slow-sql=true spring.datasource.druid.filter.stat.slow-sql-millis=1000 spring.datasource.druid.filter.stat.merge-sql=true # 開啟監(jiān)控頁面 spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/* spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=admin spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=127.0.0.1 spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny= # 開啟Web應用監(jiān)控 spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/* spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/* # 開啟Spring監(jiān)控 spring.datasource.druid.aop-patterns=com.example.service.*,com.example.repository.*
3. 配置Druid監(jiān)控（Java Config方式）
@Configuration
public class DruidConfig {
@Bean
public ServletRegistrationBean<StatViewServlet> druidStatViewServlet() {
ServletRegistrationBean<StatViewServlet> bean = new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");
Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
initParams.put("loginUsername", "admin");
initParams.put("loginPassword", "admin");
initParams.put("allow", "127.0.0.1");
bean.setInitParameters(initParams);
return bean;
}
@Bean
public FilterRegistrationBean<WebStatFilter> druidWebStatFilter() {
FilterRegistrationBean<WebStatFilter> bean = new FilterRegistrationBean<>(new WebStatFilter());
Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
initParams.put("exclusions", "*.js,*.css,/druid/*");
bean.setInitParameters(initParams);
bean.setUrlPatterns(Collections.singletonList("/*"));
return bean;
}
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.filter.stat")
public StatFilter statFilter() {
StatFilter filter = new StatFilter();
filter.setSlowSqlMillis(1000);
filter.setLogSlowSql(true);
filter.setMergeSql(true);
return filter;
}
@Bean
public DruidStatInterceptor druidStatInterceptor() {
return new DruidStatInterceptor();
}
@Bean
public BeanNameAutoProxyCreator druidStatProxyCreator() {
BeanNameAutoProxyCreator creator = new BeanNameAutoProxyCreator();
creator.setProxyTargetClass(true);
creator.setBeanNames("*Service", "*ServiceImpl", "*Repository");
creator.setInterceptorNames("druidStatInterceptor");
return creator;
}
}4. 自定義慢查詢監(jiān)聽器（可選）
@Component
public class DruidSlowSqlListener implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {
@Autowired
private DruidDataSource dataSource;
@Override
public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) {
dataSource.setConnectionProperties("druid.stat.slowSqlMillis=1000");
StatFilter statFilter = new StatFilter();
statFilter.setLogSlowSql(true);
statFilter.setSlowSqlMillis(1000);
statFilter.setMergeSql(true);
statFilter.setSlowSqlLoggerName("SLOW_SQL_LOGGER");
dataSource.getProxyFilters().add(statFilter);
}
}5. 自定義慢查詢Controller（可選）
@RestController
@RequestMapping("/api/monitor")
public class DruidMonitorController {
@Autowired
private DruidDataSource dataSource;
@GetMapping("/slow-sql")
public List<Map<String, Object>> getSlowSql() {
List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();
try {
JdbcStatManager statManager = JdbcStatManager.getInstance();
for (Object item : statManager.getDataSourceList().values()) {
JdbcDataSourceStat dataSourceStat = (JdbcDataSourceStat) item;
Map<String, JdbcSqlStat> sqlStatMap = dataSourceStat.getSqlStatMap();
for (Map.Entry<String, JdbcSqlStat> entry : sqlStatMap.entrySet()) {
JdbcSqlStat sqlStat = entry.getValue();
if (sqlStat.getExecuteMillisMax() > 1000) {
Map<String, Object> slowSql = new HashMap<>();
slowSql.put("sql", sqlStat.getSql());
slowSql.put("executionCount", sqlStat.getExecuteCount());
slowSql.put("maxTime", sqlStat.getExecuteMillisMax());
slowSql.put("avgTime", sqlStat.getExecuteMillisTotal() / sqlStat.getExecuteCount());
result.add(slowSql);
}
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
}優(yōu)缺點分析
優(yōu)點：
- 集成度高，開箱即用
- 自帶可視化監(jiān)控界面
- 功能全面，除慢查詢外還有連接池監(jiān)控、SQL防火墻等
缺點：
- 僅適用于使用Druid連接池的場景
- 與其他監(jiān)控系統(tǒng)集成需要額外開發(fā)
- 默認監(jiān)控頁面功能固定，不易擴展
- 安全配置較為重要，否則可能泄露敏感信息
適用場景
• 對數(shù)據(jù)庫性能有全面監(jiān)控需求的場景
• 需要開箱即用監(jiān)控功能的項目
• 小型到中型規(guī)模的應用
• 對監(jiān)控數(shù)據(jù)安全性有要求的場景
七、方案對比
| 方案 | 實現(xiàn)復雜度 | 代碼侵入性 | 性能影響 | 監(jiān)控全面性 | 可視化能力 |
| 數(shù)據(jù)庫原生慢查詢日志 | 低 | 無 | 中 | 高 | 低 |
| 基于AOP的監(jiān)控 | 低 | 低 | 中 | 中 | 低 |
| Spring Boot Actuator + Micrometer | 中 | 低 | 中 | 高 | 高(需外部系統(tǒng)) |
| P6Spy | 低 | 低 | 中高 | 高 | 低 |
| APM工具(SkyWalking等) | 高 | 低 | 中高 | 極高 | 高 |
| Druid連接池 | 低 | 低 | 低 | 高 | 中 |
總結
慢查詢監(jiān)控是數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化的重要環(huán)節(jié)，選擇合適的監(jiān)控方案對于提升應用性能至關重要。
在實際應用中，可以根據(jù)項目規(guī)模、技術棧和團隊能力選擇合適的方案，也可以組合使用多種方案，實現(xiàn)更全面的監(jiān)控覆蓋。隨著應用的發(fā)展，監(jiān)控策略也應該不斷演進和優(yōu)化，以適應不斷變化的性能需求。
到此這篇關于SpringBoot實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫慢查詢監(jiān)控的方案小結的文章就介紹到這了,更多相關SpringBoot數(shù)據(jù)庫慢查詢監(jiān)控內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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這篇文章主要介紹了Springboot報錯java.lang.NullPointerException: null問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-11-11
下面小編就為大家?guī)硪黄狫AVA基礎之基本數(shù)據(jù)類型全面解析。小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2016-07-07
spring boot利用docker構建gradle項目的實現(xiàn)步驟
這篇文章主要給大家介紹了關于spring boot利用docker構建gradle項目的相關資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家學習或者使用spring boot具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面來一起學習學習吧2018-05-05
在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關于java多線程中執(zhí)行多個程序的實例分析內容，有需要的朋友們可以學習參考下。2021-02-02
Java8函數(shù)式接口UnaryOperator用法示例
這篇文章主要介紹了Java8函數(shù)式接口UnaryOperator用法示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪2023-07-07