MySql中常用工具

mysql

该mysql不是指mysql服务,而是指mysql的客户端工具。

语法 :

mysql [options] [database]
连接选项
参数 : 
	-u, --user=name			指定用户名
	-p, --password[=name]	指定密码
	-h, --host=name			指定服务器IP或域名
	-P, --port=#			指定连接端口

示例 :
	mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -p
	
	mysql -h127.0.0.1 -P3306 -uroot -p2143
	
执行选项
-e, --execute=name		执行SQL语句并退出

此选项可以在Mysql客户端执行SQL语句,而不用连接到MySQL数据库再执行,对于一些批处理脚本,这种方式尤其方便。

示例:
	mysql -uroot -p2143 db01 -e "select * from tb_book";

1555325632715

mysqladmin

mysqladmin 是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。

可以通过 : mysqladmin —help 指令查看帮助文档

1555326108697

示例 :
	mysqladmin -uroot -p2143 create 'test01';  
	mysqladmin -uroot -p2143 drop 'test01';
	mysqladmin -uroot -p2143 version;
	

mysqlbinlog

由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存,所以如果想要检查这些文本的文本格式,就会使用到mysqlbinlog 日志管理工具。

语法 :

mysqlbinlog [options]  log-files1 log-files2 ...

选项:
	
	-d, --database=name : 指定数据库名称,只列出指定的数据库相关操作。
	
	-o, --offset=# : 忽略掉日志中的前n行命令。
	
	-r,--result-file=name : 将输出的文本格式日志输出到指定文件。
	
	-s, --short-form : 显示简单格式, 省略掉一些信息。
	
	--start-datatime=date1  --stop-datetime=date2 : 指定日期间隔内的所有日志。
	
	--start-position=pos1 --stop-position=pos2 : 指定位置间隔内的所有日志。

mysqldump

mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表,及插入表的SQL语句。

语法 :

mysqldump [options] db_name [tables]

mysqldump [options] --database/-B db1 [db2 db3...]

mysqldump [options] --all-databases/-A
连接选项
参数 : 
	-u, --user=name			指定用户名
	-p, --password[=name]	指定密码
	-h, --host=name			指定服务器IP或域名
	-P, --port=#			指定连接端口
输出内容选项
参数:
	--add-drop-database		在每个数据库创建语句前加上 Drop database 语句
	--add-drop-table		在每个表创建语句前加上 Drop table 语句 , 默认开启 ; 不开启 (--skip-add-drop-table)
	
	-n, --no-create-db		不包含数据库的创建语句
	-t, --no-create-info	不包含数据表的创建语句
	-d --no-data			不包含数据
	
	 -T, --tab=name			自动生成两个文件:一个.sql文件,创建表结构的语句;
	 						一个.txt文件,数据文件,相当于select into outfile  
示例 : 
	mysqldump -uroot -p2143 db01 tb_book --add-drop-database --add-drop-table > a
	
	mysqldump -uroot -p2143 -T /tmp test city

mysqlimport/source

mysqlimport 是客户端数据导入工具,用来导入mysqldump 加 -T 参数后导出的文本文件。

语法:

mysqlimport [options]  db_name  textfile1  [textfile2...]

示例:

mysqlimport -uroot -p2143 test /tmp/city.txt

如果需要导入sql文件,可以使用mysql中的source 指令 :

source /root/tb_book.sql

mysqlshow

mysqlshow 客户端对象查找工具,用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引。

语法:

mysqlshow [options] [db_name [table_name [col_name]]]

参数:

--count		显示数据库及表的统计信息(数据库,表 均可以不指定)

-i			显示指定数据库或者指定表的状态信息

示例:

#查询每个数据库的表的数量及表中记录的数量
mysqlshow -uroot -p2143 --count

#查询test库中每个表中的字段书,及行数
mysqlshow -uroot -p2143 test --count

#查询test库中book表的详细情况
mysqlshow -uroot -p2143 test book --count

Mysql 日志

在任何一种数据库中,都会有各种各样的日志,记录着数据库工作的方方面面,以帮助数据库管理员追踪数据库曾经发生过的各种事件。MySQL 也不例外,在 MySQL 中,有 4 种不同的日志,分别是错误日志、二进制日志(BINLOG 日志)、查询日志和慢查询日志,这些日志记录着数据库在不同方面的踪迹。

错误日志

错误日志是 MySQL 中最重要的日志之一,它记录了当 mysqld 启动和停止时,以及服务器在运行过程中发生任何严重错误时的相关信息。当数据库出现任何故障导致无法正常使用时,可以首先查看此日志。

该日志是默认开启的 , 默认存放目录为 mysql 的数据目录(var/lib/mysql), 默认的日志文件名为 hostname.err(hostname是主机名)。

查看日志位置指令 :

show variables like 'log_error%';

1553993244446

查看日志内容 :

tail -f /var/lib/mysql/xaxh-server.err

1553993537874

二进制日志

概述

二进制日志(BINLOG)记录了所有的 DDL(数据定义语言)语句和 DML(数据操纵语言)语句,但是不包括数据查询语句。此日志对于灾难时的数据恢复起着极其重要的作用,MySQL的主从复制, 就是通过该binlog实现的。

二进制日志,默认情况下是没有开启的,需要到MySQL的配置文件中开启,并配置MySQL日志的格式。

配置文件位置 : /usr/my.cnf

日志存放位置 : 配置时,给定了文件名但是没有指定路径,日志默认写入Mysql的数据目录。

#配置开启binlog日志, 日志的文件前缀为 mysqlbin -----> 生成的文件名如 : mysqlbin.000001,mysqlbin.000002
log_bin=mysqlbin

#配置二进制日志的格式
binlog_format=STATEMENT
日志格式

STATEMENT

该日志格式在日志文件中记录的都是SQL语句(statement),每一条对数据进行修改的SQL都会记录在日志文件中,通过Mysql提供的mysqlbinlog工具,可以清晰的查看到每条语句的文本。主从复制的时候,从库(slave)会将日志解析为原文本,并在从库重新执行一次。

ROW

该日志格式在日志文件中记录的是每一行的数据变更,而不是记录SQL语句。比如,执行SQL语句 : update tb_book set status=’1’ , 如果是STATEMENT 日志格式,在日志中会记录一行SQL文件; 如果是ROW,由于是对全表进行更新,也就是每一行记录都会发生变更,ROW 格式的日志中会记录每一行的数据变更。

MIXED

这是目前MySQL默认的日志格式,即混合了STATEMENT 和 ROW两种格式。默认情况下采用STATEMENT,但是在一些特殊情况下采用ROW来进行记录。MIXED 格式能尽量利用两种模式的优点,而避开他们的缺点。

日志读取

由于日志以二进制方式存储,不能直接读取,需要用mysqlbinlog工具来查看,语法如下 :

mysqlbinlog log-file;

查看STATEMENT格式日志

执行插入语句 :

insert into tb_book values(null,'Lucene','2088-05-01','0');

查看日志文件 :

1554079717375

mysqlbin.index : 该文件是日志索引文件 , 记录日志的文件名;

mysqlbing.000001 :日志文件

查看日志内容 :

mysqlbinlog mysqlbing.000001;

1554080016778

查看ROW格式日志

配置 :

#配置开启binlog日志, 日志的文件前缀为 mysqlbin -----> 生成的文件名如 : mysqlbin.000001,mysqlbin.000002
log_bin=mysqlbin

#配置二进制日志的格式
binlog_format=ROW

插入数据 :

insert into tb_book values(null,'SpringCloud实战','2088-05-05','0');

如果日志格式是 ROW , 直接查看数据 , 是查看不懂的 ; 可以在mysqlbinlog 后面加上参数 -vv

mysqlbinlog -vv mysqlbin.000002 

1554095452022

日志删除

对于比较繁忙的系统,由于每天生成日志量大 ,这些日志如果长时间不清楚,将会占用大量的磁盘空间。下面我们将会讲解几种删除日志的常见方法 :

方式一

通过 Reset Master 指令删除全部 binlog 日志,删除之后,日志编号,将从 xxxx.000001重新开始 。

查询之前 ,先查询下日志文件 :

1554118609489

执行删除日志指令:

Reset Master

执行之后, 查看日志文件 :

1554118675264

方式二

执行指令 purge master logs to 'mysqlbin.******' ,该命令将删除 ****** 编号之前的所有日志。

方式三

执行指令 purge master logs before 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss' ,该命令将删除日志为 “yyyy-mm-dd hh24:mi:ss” 之前产生的所有日志 。

方式四

设置参数 —expire_logs_days=# ,此参数的含义是设置日志的过期天数, 过了指定的天数后日志将会被自动删除,这样将有利于减少DBA 管理日志的工作量。

配置如下 :

1554125506938

查询日志

查询日志中记录了客户端的所有操作语句,而二进制日志不包含查询数据的SQL语句。

默认情况下, 查询日志是未开启的。如果需要开启查询日志,可以设置以下配置 :

#该选项用来开启查询日志 , 可选值 : 0 或者 1 ; 0 代表关闭, 1 代表开启 
general_log=1

#设置日志的文件名 , 如果没有指定, 默认的文件名为 host_name.log 
general_log_file=file_name

在 mysql 的配置文件 /usr/my.cnf 中配置如下内容 :

1554128184632

配置完毕之后,在数据库执行以下操作 :

select * from tb_book;
select * from tb_book where id = 1;
update tb_book set name = 'lucene入门指南' where id = 5;
select * from tb_book where id < 8;

执行完毕之后, 再次来查询日志文件 :

1554128089851

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过参数 long_query_time 设置值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit 的所有的SQL语句的日志。long_query_time 默认为 10 秒,最小为 0, 精度可以到微秒。

文件位置和格式

慢查询日志默认是关闭的 。可以通过两个参数来控制慢查询日志 :

# 该参数用来控制慢查询日志是否开启, 可取值: 1 和 0 , 1 代表开启, 0 代表关闭
slow_query_log=1 

# 该参数用来指定慢查询日志的文件名
slow_query_log_file=slow_query.log

# 该选项用来配置查询的时间限制, 超过这个时间将认为值慢查询, 将需要进行日志记录, 默认10s
long_query_time=10
日志的读取

和错误日志、查询日志一样,慢查询日志记录的格式也是纯文本,可以被直接读取。

1) 查询long_query_time 的值。

1554130333472

2) 执行查询操作

select id, title,price,num ,status from tb_item where id = 1;

1554130448709

由于该语句执行时间很短,为0s , 所以不会记录在慢查询日志中。

select * from tb_item where title like '%阿尔卡特 (OT-927) 炭黑 联通3G手机 双卡双待165454%' ;

1554130532577

该SQL语句 , 执行时长为 26.77s ,超过10s , 所以会记录在慢查询日志文件中。

3) 查看慢查询日志文件

直接通过cat 指令查询该日志文件 :

1554130669360

如果慢查询日志内容很多, 直接查看文件,比较麻烦, 这个时候可以借助于mysql自带的 mysqldumpslow 工具, 来对慢查询日志进行分类汇总。

1554130856485

Mysql复制

复制概述

复制是指将主数据库的DDL 和 DML 操作通过二进制日志传到从库服务器中,然后在从库上对这些日志重新执行(也叫重做),从而使得从库和主库的数据保持同步。

MySQL支持一台主库同时向多台从库进行复制, 从库同时也可以作为其他从服务器的主库,实现链状复制。

复制原理

MySQL 的主从复制原理如下。

1554423698190

从上层来看,复制分成三步:

  • Master 主库在事务提交时,会把数据变更作为时间 Events 记录在二进制日志文件 Binlog 中。
  • 主库推送二进制日志文件 Binlog 中的日志事件到从库的中继日志 Relay Log 。

  • slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据。

复制优势

MySQL 复制的有点主要包含以下三个方面:

  • 主库出现问题,可以快速切换到从库提供服务。

  • 可以在从库上执行查询操作,从主库中更新,实现读写分离,降低主库的访问压力。

  • 可以在从库中执行备份,以避免备份期间影响主库的服务。

搭建步骤

master

1) 在master 的配置文件(/usr/my.cnf)中,配置如下内容:

#mysql 服务ID,保证整个集群环境中唯一
server-id=1

#mysql binlog 日志的存储路径和文件名
log-bin=/var/lib/mysql/mysqlbin

#错误日志,默认已经开启
#log-err

#mysql的安装目录
#basedir

#mysql的临时目录
#tmpdir

#mysql的数据存放目录
#datadir

#是否只读,1 代表只读, 0 代表读写
read-only=0

#忽略的数据, 指不需要同步的数据库
binlog-ignore-db=mysql

#指定同步的数据库
#binlog-do-db=db01

2) 执行完毕之后,需要重启Mysql:

service mysql restart ;

3) 创建同步数据的账户,并且进行授权操作:

grant replication slave on *.* to 'itcast'@'192.168.192.131' identified by 'itcast';	

flush privileges;

4) 查看master状态:

show master status;

1554477759735

字段含义:

File : 从哪个日志文件开始推送日志文件 
Position : 从哪个位置开始推送日志
Binlog_Ignore_DB : 指定不需要同步的数据库
slave

1) 在 slave 端配置文件中,配置如下内容:

#mysql服务端ID,唯一
server-id=2

#指定binlog日志
log-bin=/var/lib/mysql/mysqlbin

2) 执行完毕之后,需要重启Mysql:

service mysql restart;

3) 执行如下指令 :

change master to master_host= '192.168.192.130', master_user='itcast', master_password='itcast', master_log_file='mysqlbin.000001', master_log_pos=413;

指定当前从库对应的主库的IP地址,用户名,密码,从哪个日志文件开始的那个位置开始同步推送日志。

4) 开启同步操作

start slave;

show slave status;

1554479387365

5) 停止同步操作

stop slave;
验证同步操作

1) 在主库中创建数据库,创建表,并插入数据 :

create database db01;

user db01;

create table user(
	id int(11) not null auto_increment,
	name varchar(50) not null,
	sex varchar(1),
	primary key (id)
)engine=innodb default charset=utf8;

insert into user(id,name,sex) values(null,'Tom','1');
insert into user(id,name,sex) values(null,'Trigger','0');
insert into user(id,name,sex) values(null,'Dawn','1');

2) 在从库中查询数据,进行验证 :

在从库中,可以查看到刚才创建的数据库:

1554544658640

在该数据库中,查询user表中的数据:

1554544679538

综合案例

需求分析

在业务系统中,需要记录当前业务系统的访问日志,该访问日志包含:操作人,操作时间,访问类,访问方法,请求参数,请求结果,请求结果类型,请求时长 等信息。记录详细的系统访问日志,主要便于对系统中的用户请求进行追踪,并且在系统 的管理后台可以查看到用户的访问记录。

记录系统中的日志信息,可以通过Spring 框架的AOP来实现。具体的请求处理流程,如下:

1555075760661

搭建案例环境

数据库表
CREATE DATABASE mysql_demo DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 ;

CREATE TABLE `brand` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '品牌名称',
  `first_char` varchar(1) DEFAULT NULL COMMENT '品牌首字母',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;



CREATE TABLE `item` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品id',
  `title` varchar(100) NOT NULL COMMENT '商品标题',
  `price` double(10,2) NOT NULL COMMENT '商品价格,单位为:元',
  `num` int(10) NOT NULL COMMENT '库存数量',
  `categoryid` bigint(10) NOT NULL COMMENT '所属类目,叶子类目',
  `status` varchar(1) DEFAULT NULL COMMENT '商品状态,1-正常,2-下架,3-删除',
  `sellerid` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商家ID',
  `createtime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `updatetime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='商品表';



CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(45) NOT NULL,
  `password` varchar(96) NOT NULL,
  `name` varchar(45) NOT NULL,
  `birthday` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` char(1) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `qq` varchar(32) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


CREATE TABLE `operation_log` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
  `operate_class` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作类',
  `operate_method` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作方法',
  `return_class` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值类型',
  `operate_user` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作用户',
  `operate_time` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作时间',
  `param_and_value` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '请求参数名及参数值',
  `cost_time` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行方法耗时, 单位 ms',
  `return_value` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
pom.xml
<properties>
  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
  <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>

  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
  <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
  <spring.version>5.0.2.RELEASE</spring.version>
  <slf4j.version>1.6.6</slf4j.version>
  <log4j.version>1.2.12</log4j.version>
  <mybatis.version>3.4.5</mybatis.version>
</properties>

<dependencies> <!-- spring -->
  <dependency>
    <groupId>org.aspectj</groupId>
    <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
    <version>1.6.8</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.16.16</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-context</artifactId>
    <version>${spring.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-context-support</artifactId>
    <version>${spring.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-orm</artifactId>
    <version>${spring.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-test</artifactId>
    <version>${spring.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
    <version>${spring.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-tx</artifactId>
    <version>${spring.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>junit</groupId>
    <artifactId>junit</artifactId>
    <version>4.12</version>
    <scope>test</scope>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>javax.servlet</groupId>
    <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
    <version>3.1.0</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>javax.servlet.jsp</groupId>
    <artifactId>jsp-api</artifactId>
    <version>2.0</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>


  <dependency>
    <groupId>log4j</groupId>
    <artifactId>log4j</artifactId>
    <version>${log4j.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.mybatis</groupId>
    <artifactId>mybatis</artifactId>
    <version>${mybatis.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.mybatis</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring</artifactId>
    <version>1.3.0</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>c3p0</groupId>
    <artifactId>c3p0</artifactId>
    <version>0.9.1.2</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.5</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
  </dependency>
</dependencies>




 <build>
   <plugins>
     <plugin>
       <groupId>org.apache.tomcat.maven</groupId>
       <artifactId>tomcat7-maven-plugin</artifactId>
       <version>2.2</version>
       <configuration>
         <port>8080</port>
         <path>/</path>
         <uriEncoding>utf-8</uriEncoding>
       </configuration>
     </plugin>
   </plugins>
 </build>
web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
       xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd"
       version="2.5">

    <!-- 解决post乱码 -->
    <filter>
        <filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name>
        <filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class>
        <init-param>
            <param-name>encoding</param-name>
            <param-value>utf-8</param-value>
        </init-param>
        <init-param>
            <param-name>forceEncoding</param-name>
            <param-value>true</param-value>
        </init-param>
    </filter>
    <filter-mapping>
        <filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name>
        <url-pattern>/*</url-pattern>
    </filter-mapping>

    <context-param>
        <param-name>contextConfigLocation</param-name>
        <param-value>classpath:applicationContext.xml</param-value>
    </context-param>
    <listener>
        <listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
    </listener>


    <servlet>
        <servlet-name>springmvc</servlet-name>
        <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
        <!-- 指定加载的配置文件 ,通过参数contextConfigLocation加载-->
        <init-param>
            <param-name>contextConfigLocation</param-name>
            <param-value>classpath:springmvc.xml</param-value>
        </init-param>
    </servlet>
    <servlet-mapping>
        <servlet-name>springmvc</servlet-name>
        <url-pattern>*.do</url-pattern>
    </servlet-mapping>

    <welcome-file-list>
      <welcome-file>log-datalist.html</welcome-file>
    </welcome-file-list>
</web-app>
db.properties
jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://192.168.142.128:3306/mysql_demo
jdbc.username=root
jdbc.password=itcast
applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
	   xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                           http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
                            http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd
                            http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">

    <!-- 加载配置文件 -->
    <context:property-placeholder location="classpath:db.properties"/>

    <!-- 配置 spring 创建容器时要扫描的包 -->
    <context:component-scan base-package="cn.itcast">
        <context:exclude-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Controller">	
        </context:exclude-filter>
    </context:component-scan>

    <!-- 配置 MyBatis 的 Session 工厂 -->
    <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
        <property name="typeAliasesPackage" value="cn.itcast.pojo"/>
     </bean>

    <!-- 配置数据源 -->
    <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">
        <property name="driverClass" value="${jdbc.driver}"></property>
        <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.url}"></property>
        <property name="user" value="${jdbc.username}"></property>
        <property name="password" value="${jdbc.password}"></property>
    </bean>

    <!-- 配置 Mapper 扫描器 -->
    <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
        <property name="basePackage" value="cn.itcast.mapper"/>
    </bean>

    <!-- 配置事务管理器 -->
    <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    </bean>

    <!-- 配置事务的注解驱动 -->
    <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager"></tx:annotation-driven>
</beans>
springmvc.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
            http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
            http://www.springframework.org/schema/mvc
            http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc.xsd
            http://www.springframework.org/schema/aop
            http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd
            http://www.springframework.org/schema/context
            http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">

    <context:component-scan base-package="cn.itcast.controller"></context:component-scan>

    <mvc:annotation-driven></mvc:annotation-driven>

    <aop:aspectj-autoproxy />

</beans>
导入基础工程

1555076434270

通过AOP记录操作日志

自定义注解

通过自定义注解,来标示方法需不需要进行记录日志,如果该方法在访问时需要记录日志,则在该方法上标示该注解既可。

@Inherited
@Documented
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface OperateLog {
}
定义通知类
@Component
@Aspect
public class OperateAdvice {
   
   private static Logger log = Logger.getLogger(OperateAdvice.class);
   
   @Autowired
   private OperationLogService operationLogService;
   

   @Around("execution(* cn.itcast.controller.*.*(..)) && @annotation(operateLog)")
   public Object insertLogAround(ProceedingJoinPoint pjp , OperateLog operateLog) throws Throwable{
      System.out.println(" ************************ 记录日志 [start]  ****************************** ");
      
      OperationLog op = new OperationLog();
      
      DateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

      op.setOperateTime(sdf.format(new Date()));
      op.setOperateUser(DataUtils.getRandStr(8));
      
      op.setOperateClass(pjp.getTarget().getClass().getName());
      op.setOperateMethod(pjp.getSignature().getName());
      
      //获取方法调用时传递的参数
      Object[] args = pjp.getArgs();
      op.setParamAndValue(Arrays.toString(args));

      long start_time = System.currentTimeMillis();

      //放行
      Object object = pjp.proceed();

      long end_time = System.currentTimeMillis();
      op.setCostTime(end_time - start_time);

      if(object != null){
         op.setReturnClass(object.getClass().getName());
         op.setReturnValue(object.toString());
      }else{
         op.setReturnClass("java.lang.Object");
         op.setParamAndValue("void");
      }

      log.error(JsonUtils.obj2JsonString(op));

      operationLogService.insert(op);
      
      System.out.println(" ************************** 记录日志 [end]  *************************** ");
      
      return object;
   }
   
}
方法上加注解

在需要记录日志的方法上加上注解@OperateLog。

@OperateLog
@RequestMapping("/insert")
public Result insert(@RequestBody Brand brand){
    try {
        brandService.insert(brand);
        return new Result(true,"操作成功");
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return new Result(false,"操作失败");
    }
}

日志查询后端代码实现

Mapper接口
public interface OperationLogMapper {

    public void insert(OperationLog operationLog);

    public List<OperationLog> selectListByCondition(Map dataMap);

    public Long countByCondition(Map dataMap);

}
Mapper.xml 映射配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<mapper namespace="cn.itcast.mapper.OperationLogMapper" >

    <insert id="insert" parameterType="operationLog">
        INSERT INTO operation_log(id,return_value,return_class,operate_user,operate_time,param_and_value,
        operate_class,operate_method,cost_time)
      VALUES(NULL,#{returnValue},#{returnClass},#{operateUser},#{operateTime},#{paramAndValue},
        #{operateClass},#{operateMethod},#{costTime})
    </insert>

    <select id="selectListByCondition" parameterType="map" resultType="operationLog">
      select
        id ,
        operate_class as operateClass ,
        operate_method as operateMethod,
        return_class as returnClass,
        operate_user as operateUser,
        operate_time as operateTime,
        param_and_value as paramAndValue,
        cost_time as costTime,
        return_value as returnValue
      from operation_log
      <include refid="oplog_where"/>
      limit #{start},#{size}
    </select>


    <select id="countByCondition" resultType="long" parameterType="map">
        select count(*) from operation_log
        <include refid="oplog_where"/>
    </select>


    <sql id="oplog_where">
        <where>
            <if test="operateClass != null and operateClass != '' ">
                and operate_class = #{operateClass}
            </if>
            <if test="operateMethod != null and operateMethod != '' ">
                and operate_method = #{operateMethod}
            </if>
            <if test="returnClass != null and returnClass != '' ">
                and return_class = #{returnClass}
            </if>
            <if test="costTime != null">
                and cost_time =  #{costTime}
            </if>
        </where>
    </sql>

</mapper>
Service
@Service
@Transactional
public class OperationLogService {

    //private static Logger logger = Logger.getLogger(OperationLogService.class);

    @Autowired
    private OperationLogMapper operationLogMapper;

    //插入数据
    public void insert(OperationLog operationLog){
        operationLogMapper.insert(operationLog);
    }

    //根据条件查询
    public PageResult selectListByCondition(Map dataMap, Integer pageNum , Integer pageSize){

       if(paramMap ==null){
            paramMap = new HashMap();
        }
        paramMap.put("start" , (pageNum-1)*rows);
        paramMap.put("rows",rows);

        Object costTime = paramMap.get("costTime");
        if(costTime != null){
            if("".equals(costTime.toString())){
                paramMap.put("costTime",null);
            }else{
                paramMap.put("costTime",new Long(paramMap.get("costTime").toString()));
            }
        }

        System.out.println(dataMap);


        long countStart = System.currentTimeMillis();
        Long count = operationLogMapper.countByCondition(dataMap);
        long countEnd = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Count Cost Time : " + (countEnd-countStart)+" ms");


        List<OperationLog> list = operationLogMapper.selectListByCondition(dataMap);
        long queryEnd = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Query Cost Time : " + (queryEnd-countEnd)+" ms");


        return new PageResult(count,list);

    }

}
Controller
@RestController
@RequestMapping("/operationLog")
public class OperationLogController {

    @Autowired
    private OperationLogService operationLogService;

    @RequestMapping("/findList")
    public PageResult findList(@RequestBody Map dataMap, Integer pageNum , Integer pageSize){
        PageResult page = operationLogService.selectListByCondition(dataMap, pageNum, pageSize);
        return page;
    }

}

日志查询前端代码实现

前端代码使用 BootStrap + AdminLTE 进行布局, 使用Vuejs 进行视图层展示。

js
<script>
   var vm = new Vue({
       el: '#app',
       data: {
           dataList:[],
           searchEntity:{
               operateClass:'',
               operateMethod:'',
               returnClass:'',
               costTime:''
           },

           page: 1,  //显示的是哪一页
           pageSize: 10, //每一页显示的数据条数
           total: 150, //记录总数
           maxPage:8  //最大页数
       },
       methods: {
           pageHandler: function (page) {
               this.page = page;
               this.search();
           },

           search: function () {
               var _this = this;
               this.showLoading();
               axios.post('/operationLog/findList.do?pageNum=' + _this.page + "&pageSize=" + _this.pageSize, _this.searchEntity).then(function (response) {
                   if (response) {
                       _this.dataList = response.data.dataList;
                       _this.total = response.data.total;
                       _this.hideLoading();
                   }
               })
           },

           showLoading: function () {
               $('#loadingModal').modal({backdrop: 'static', keyboard: false});
           },

           hideLoading: function () {
               $('#loadingModal').modal('hide');
           },
       },

       created:function(){
           this.pageHandler(1);
       }
   });

</script>
列表数据展示
<tr v-for="item in dataList">
    <td><input name="ids" type="checkbox"></td>
    <td>{{item.id}}</td>
    <td>{{item.operateClass}}</td>
    <td>{{item.operateMethod}}</td>
    <td>{{item.returnClass}}</td>
    <td>{{item.returnValue}}</td>
    <td>{{item.operateUser}}</td>
    <td>{{item.operateTime}}</td>
    <td>{{item.costTime}}</td>
    <td class="text-center">
        <button type="button" class="btn bg-olive btn-xs">详情</button>
        <button type="button" class="btn bg-olive btn-xs">删除</button>
    </td>
</tr>
分页插件
<div class="wrap" id="wrap">
    <zpagenav v-bind:page="page" v-bind:page-size="pageSize" v-bind:total="total"
              v-bind:max-page="maxPage"  v-on:pagehandler="pageHandler">
    </zpagenav>
</div>

联调测试

可以通过postman来访问业务系统,再查看数据库中的日志信息,验证能不能将用户的访问日志记录下来。

1555077276426

分析性能问题

系统中用户访问日志的数据量,随着时间的推移,这张表的数据量会越来越大,因此我们需要根据业务需求,来对日志查询模块的性能进行优化。

1) 分页查询优化

由于在进行日志查询时,是进行分页查询,那也就意味着,在查看时,至少需要查询两次:

A. 查询符合条件的总记录数。—> count 操作

B. 查询符合条件的列表数据。—> 分页查询 limit 操作

通常来说,count() 都需要扫描大量的行(意味着需要访问大量的数据)才能获得精确的结果,因此是很难对该SQL进行优化操作的。如果需要对count进行优化,可以采用另外一种思路,可以增加汇总表,或者redis缓存来专门记录该表对应的记录数,这样的话,就可以很轻松的实现汇总数据的查询,而且效率很高,但是这种统计并不能保证百分之百的准确 。对于数据库的操作,“快速、精确、实现简单”,三者永远只能满足其二,必须舍掉其中一个。

2) 条件查询优化

针对于条件查询,需要对查询条件,及排序字段建立索引。

3) 读写分离

通过主从复制集群,来完成读写分离,使写操作走主节点, 而读操作,走从节点。

4) MySQL服务器优化

5) 应用优化

性能优化 - 分页

优化count

创建一张表用来记录日志表的总数据量:

create table log_counter(
	logcount bigint not null
)engine = innodb default CHARSET = utf8;

在每次插入数据之后,更新该表 :

<update id="updateLogCounter" >
    update log_counter set logcount = logcount + 1
</update>

在进行分页查询时, 获取总记录数,从该表中查询既可。

<select id="countLogFromCounter" resultType="long">
    select logcount from log_counter limit 1
</select>
优化 limit

在进行分页时,一般通过创建覆盖索引,能够比较好的提高性能。一个非常常见,而又非常头疼的分页场景就是 “limit 1000000,10” ,此时MySQL需要搜索出前1000010 条记录后,仅仅需要返回第 1000001 到 1000010 条记录,前1000000 记录会被抛弃,查询代价非常大。

1555081714638

当点击比较靠后的页码时,就会出现这个问题,查询效率非常慢。

优化SQL:

select * from operation_log limit 3000000 , 10;

将上述SQL优化为 :

select * from operation_log t , (select id from operation_log order by id limit 3000000,10) b where t.id = b.id ;
<select id="selectListByCondition" parameterType="map" resultType="operationLog">
  select
    id ,
    operate_class as operateClass ,
    operate_method as operateMethod,
    return_class as returnClass,
    operate_user as operateUser,
    operate_time as operateTime,
    param_and_value as paramAndValue,
    cost_time as costTime,
    return_value as returnValue
  from operation_log t,
    
  (select id from operation_log 
  <where>
    <include refid="oplog_where"/>
  </where>
  order by id limit #{start},#{rows}) b  where t.id = b.id  
</select>

性能优化 - 索引

1555152703824

当根据操作人进行查询时, 查询的效率很低,耗时比较长。原因就是因为在创建数据库表结构时,并没有针对于 操作人 字段建立索引。

CREATE INDEX idx_user_method_return_cost ON operation_log(operate_user,operate_method,return_class,cost_time);

同上 , 为了查询效率高,我们也需要对 操作方法、返回值类型、操作耗时 等字段进行创建索引,以提高查询效率。

CREATE INDEX idx_optlog_method_return_cost ON operation_log(operate_method,return_class,cost_time);

CREATE INDEX idx_optlog_return_cost ON operation_log(return_class,cost_time);

CREATE INDEX idx_optlog_cost ON operation_log(cost_time);

性能优化 - 排序

在查询数据时,如果业务需求中需要我们对结果内容进行了排序处理 , 这个时候,我们还需要对排序的字段建立适当的索引, 来提高排序的效率 。

性能优化 - 读写分离

概述

在Mysql主从复制的基础上,可以使用读写分离来降低单台Mysql节点的压力,从而来提高访问效率,读写分离的架构如下:

1555235426739

对于读写分离的实现,可以通过Spring AOP 来进行动态的切换数据源,进行操作 :

实现方式

db.properties

jdbc.write.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.write.url=jdbc:mysql://192.168.142.128:3306/mysql_demo
jdbc.write.username=root
jdbc.write.password=itcast

jdbc.read.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.read.url=jdbc:mysql://192.168.142.129:3306/mysql_demo
jdbc.read.username=root
jdbc.read.password=itcast

applicationContext-datasource.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
        http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">


    <!-- 配置数据源 - Read -->
    <bean id="readDataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close"  lazy-init="true">
        <property name="driverClass" value="${jdbc.read.driver}"></property>
        <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.read.url}"></property>
        <property name="user" value="${jdbc.read.username}"></property>
        <property name="password" value="${jdbc.read.password}"></property>
    </bean>


    <!-- 配置数据源 - Write -->
    <bean id="writeDataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"  destroy-method="close"  lazy-init="true">
        <property name="driverClass" value="${jdbc.write.driver}"></property>
        <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.write.url}"></property>
        <property name="user" value="${jdbc.write.username}"></property>
        <property name="password" value="${jdbc.write.password}"></property>
    </bean>


    <!-- 配置动态分配的读写 数据源 -->
    <bean id="dataSource" class="cn.itcast.aop.datasource.ChooseDataSource" lazy-init="true">
        <property name="targetDataSources">
            <map key-type="java.lang.String" value-type="javax.sql.DataSource">
                <entry key="write" value-ref="writeDataSource"/>
                <entry key="read" value-ref="readDataSource"/>
            </map>
        </property>

        <property name="defaultTargetDataSource" ref="writeDataSource"/>

        <property name="methodType">
            <map key-type="java.lang.String">
                <entry key="read" value=",get,select,count,list,query,find"/>
                <entry key="write" value=",add,create,update,delete,remove,insert"/>
            </map>
        </property>
    </bean>

</beans>

ChooseDataSource

public class ChooseDataSource extends AbstractRoutingDataSource {

    public static Map<String, List<String>> METHOD_TYPE_MAP = new HashMap<String, List<String>>();

    /**
     * 实现父类中的抽象方法,获取数据源名称
     * @return
     */
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        return DataSourceHandler.getDataSource();
    }

    // 设置方法名前缀对应的数据源
    public void setMethodType(Map<String, String> map) {
        for (String key : map.keySet()) {
            List<String> v = new ArrayList<String>();
            String[] types = map.get(key).split(",");
            for (String type : types) {
                if (!StringUtils.isEmpty(type)) {
                    v.add(type);
                }
            }
            METHOD_TYPE_MAP.put(key, v);
        }
        System.out.println("METHOD_TYPE_MAP : "+METHOD_TYPE_MAP);
    }
}

DataSourceHandler

public class DataSourceHandler {

    // 数据源名称
    public static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>();

    /**
     * 在项目启动的时候将配置的读、写数据源加到holder中
     */
    public static void putDataSource(String datasource) {
        holder.set(datasource);
    }

    /**
     * 从holer中获取数据源字符串
     */
    public static String getDataSource() {
        return holder.get();
    }
}

DataSourceAspect

@Aspect
@Component
@Order(-9999)
@EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass = true)
public class DataSourceAspect {

    protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

    /**
     * 配置前置通知,使用在方法aspect()上注册的切入点
     */
    @Before("execution(* cn.itcast.service.*.*(..))")
    @Order(-9999)
    public void before(JoinPoint point) {
        
        String className = point.getTarget().getClass().getName();
        String method = point.getSignature().getName();
        logger.info(className + "." + method + "(" + Arrays.asList(point.getArgs())+ ")");

        try {
            for (String key : ChooseDataSource.METHOD_TYPE_MAP.keySet()) {
                for (String type : ChooseDataSource.METHOD_TYPE_MAP.get(key)) {
                    if (method.startsWith(type)) {
                        System.out.println("key : " + key);
                        DataSourceHandler.putDataSource(key);
                        break;
                    }
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

通过 @Order(-9999) 注解来控制事务管理器, 与该通知类的加载顺序 , 需要让通知类 , 先加载 , 来判定使用哪个数据源 .

验证

在主库和从库中,执行如下SQL语句,来查看是否读的时候, 从从库中读取 ; 写入操作的时候,是否写入到主库。

show status like 'Innodb_rows_%' ;

1555235982584

原理

1555235982584

性能优化 - 应用优化

缓存

可以在业务系统中使用redis来做缓存,缓存一些基础性的数据,来降低关系型数据库的压力,提高访问效率。

全文检索

如果业务系统中的数据量比较大(达到千万级别),这个时候,如果再对数据库进行查询,特别是进行分页查询,速度将变得很慢(因为在分页时首先需要count求合计数),为了提高访问效率,这个时候,可以考虑加入Solr 或者 ElasticSearch全文检索服务,来提高访问效率。

非关系数据库

也可以考虑将非核心(重要)数据,存在 MongoDB 中,这样可以提高插入以及查询的效率。