4.5.2 研发辅助之SQL优化

Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的,默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下,也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。

  1. 慢SQL搜集目的:去发现非原则性问题的慢SQL,并进行整改

  2. 限制问题SQL执行:对应一些不规范的SQL系统上直接做限制,如果有特殊情况手动放开

一、发现慢SQL

这个功能并没有直接加入到oinone的版本中,需要业务自行写插件,插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如:

  1. 堆栈入口,例子中只是放了pamirs,可以根据实际情况改成业务包路径

  2. 对慢SQL的定义是5s还是3s,根据实际情况变

package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin;

import org.apache.ibatis.executor.Executor;
import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement;
import org.apache.ibatis.plugin.*;
import org.apache.ibatis.session.ResultHandler;
import org.apache.ibatis.session.RowBounds;
import org.springframework.stereotype.Component;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j;

@Intercepts({
        @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class})
})
@Component
@Slf4j
public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor {

    @Override
    public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Object result = invocation.proceed();
        long end = System.currentTimeMillis();
        if (end - start > 10000) {//大于10秒
            try {
                StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace();
                StringBuffer slowLog = new StringBuffer();
                slowLog.append(System.lineSeparator());
                for (StackTraceElement element : stackTraceElements) {
                    if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) {
                        slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator());
                    }
                }
                Object parameter = null;
                if (invocation.getArgs().length > 1) {
                    parameter = invocation.getArgs()[1];
                }
                MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0];
                BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter);
                Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration();
                String originalSql = showSql(configuration, boundSql);
                originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", "");
                log.warn("检测到的慢SQL为:" + originalSql);
                log.warn("业务慢SQL入口为:" + slowLog.toString());
            } catch (Throwable e1) {
                //忽略
            }
        }
        return result;
    }

    public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) {
        Object parameterObject = boundSql.getParameterObject();
        List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();
        String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " ");
        if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) {
            TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = configuration.getTypeHandlerRegistry();
            if (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) {
                sql = sql.replaceFirst("\\?", getParameterValue(parameterObject));

            } else {
                MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);
                for (ParameterMapping parameterMapping : parameterMappings) {
                    String propertyName = parameterMapping.getProperty();
                    if (metaObject.hasGetter(propertyName)) {
                        Object obj = metaObject.getValue(propertyName);
                        sql = sql.replaceFirst("\\?", getParameterValue(obj));
                    } else if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) {
                        Object obj = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);
                        sql = sql.replaceFirst("\\?", getParameterValue(obj));
                    }
                }
            }
        }
        return sql;
    }

    private String getParameterValue(Object obj) {
        String value = null;
        if (obj instanceof String) {
            value = "'" + obj.toString() + "'";
        } else if (obj instanceof Date) {
            DateFormat formatter = DateFormat.getDateTimeInstance(DateFormat.DEFAULT, DateFormat.DEFAULT, Locale.CHINA);
            value = "'" + formatter.format(obj) + "'";
        } else {
            if (obj != null) {
                value = obj.toString();
            } else {
                value = "";
            }
        }
        return value;
    }

}

图4-5-2-1 插件代码

二、限制问题SQL

Oinone的非法SQL校验插件:IllegalSQLInterceptor

目前版本oinone并没有生效该非法SQL校验的拦截器,因为这个插件晚于业务加入,所以为了避免伙伴应用因为插件原因改造就放到下个版本去,后续业务系统升级版本的时候,需要注意这个点

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9314.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

Like (0)
史, 昂's avatar史, 昂数式管理员
Previous 2024年5月23日
Next 2024年5月23日

相关推荐

  • 李强

    我们常说“在今天所有的不确定性当中,数字化是最大的确定性”,数字化一定会全面改造所有的行业更是确定的。在菜鸟九年的探索中,我们最大的感受是“未来,任何一个物流企业都会是一个技术公司,真正拉开差距的是:技术与实体产业的结合有多深”。菜鸟“简单极致,贴地疾飞”的技术文化也深刻体现了这一点——好的技术要能解决实际问题。数字化并不是简单地上线一个或几个系统,这是一个贴近业务持续迭代的过程,伴随着这个过程,我相信会诞生非常多的创新技术。 在本书中我看到了工程思维在推进技术创新的缩影,把难的问题转化为简单的问题,用成熟实用的技术分而解之。高性能的微服务框架、CDM、元数据、低代码、无代码等,都是当下非常热门的技术课题,Oinone把这一切都有机地结合起来,形成了一种具备先进理念的全新一代软件产品,每一个特性都贴合企业数字化遇到的实际问题。Oinone的产品设计,把“大道至简,软件自造”贯穿始终,用最简单的方式,帮助企业驾驭数字化,相信会给企业带来不一样的体验。 就跟本书提到的“「企业视角由内部管理转向业务在线、生态在线(协同)带来一系列新的诉求」这一大背景下,以及云、端等新技术的发展,对研发人员的需求越来越大,同时要求越来越高,低代码平台是提升研发效率,降低研发成本的核心手段”,低代码已经不是需不需要的问题,而是怎么选的问题。菜鸟网络自身也在推进自有低代码开发平台,我们有幸邀请本书作者陈鹏程来到菜鸟网络进行了分享交流,收获非常大。如您正在选型低代码开发平台,向您推荐这本书,低无一体的Oinone肯定会打动您。 菜鸟网络CTO李强(在宽)

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    2.0K00
  • 6.3 数据审计(改)

    在业务应用中我们经常需要为一些核心数据的变更做审计追踪,记录字段的前后变化、操作IP、操作人、操作地址等等。数据审计模块为此提供了支撑和统一管理。它在成熟的企业的核心业务系统中,需求是比较旺盛的。接下来我们开始学习下数据审计模块 准备工作 pamirs-demo-core的pom文件中引入pamirs-data-audit-api包依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-api</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的pom文件中引入pamirs-data-audit-core和pamirs-third-party-map-core包依赖,数据审计会记录操作人的地址信息,所以也依赖了pamirs-third-party-map-core <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core.map</groupId> <artifactId>pamirs-third-party-map-core</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加data_audit 和third_party_map,即在启动模块中增加data_audit和third_party_map模块 pamirs: boot: modules: – data_audit – tp_map 为third_party_map模块增加高德接口api,下面e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5换成自己的key pamirs: eip: map: gd: key: e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5 数据审计 注解式(举例) Step1 新增PetTalentDataAudit数据审计定义类 package pro.shushi.pamirs.demo.core.init.audit; import pro.shushi.pamirs.data.audit.api.annotation.DataAudit; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; @DataAudit( model = PetTalent.MODEL_MODEL,//需要审计的模型 modelName = "宠物达人" ,//模型名称,默认模型对应的displayName //操作名称 optTypes = {PetTalentDataAudit.PETTALENT_CREATE,PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE}, fields={"nick","picList.id","picList.url","petShops.id","petShops.shopName"}//需要审计的字段,关系字段用"."连结 ) public class PetTalentDataAudit { public static final String PETTALENT_CREATE ="宠物达人创建"; public static final String PETTALENT_UDPATE ="宠物达人修改"; Step2 修改PetTalentAction的update方法 做审计日志埋点:手工调用 OperationLogBuilder.newInstance().record()方法。需要注意的是这里需要把原有记录的数据值先查出来做对比 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetTalent update(PetTalent data){ //记录日志 OperationLogBuilder.newInstance(PetTalent.MODEL_MODEL, PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE).record(data.queryById().fieldQuery(PetTalent::getPicList).fieldQuery(PetTalent::getPetShops),data); PetTalent existPetTalent = new PetTalent().queryById(data.getId()); if(existPetTalent !=null){ existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPicList); existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPetShops); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPicList); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPetShops); } data.updateById(); data.fieldSave(PetTalent::getPicList); data.fieldSave(PetTalent::getPetShops); return data; } Step3 重启看效果 修改宠物达人记录对应的字段,然后进入审计模块查看日志

    2024年5月23日
    1.4K00
  • 4.1.8 函数之事务管理

    一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction(默认为false),事务传播行为propagationBehavior(默认PROPAGATION_SUPPORTS),事务隔离级别isolationLevel(默认使用数据库默认的事务隔离级别),所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务,支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务,不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作,不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务,请使用PamirsTransational分布式事务管理方案(@PamirsTransational(enableXa=true))。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务,使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下,与@Transactional注解功能一致。 编程式事务,使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下,与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务,使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 (atomicity):强调事务的不可分割. 一致性 (consistency):事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 (isolation):一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性(durability) :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度,当多个事务同时访问相同数据时,如果没有采取必要的隔离机制,就可能发生以下问题: 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据,所谓脏读,就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据,比如银行取钱,事务A开启事务,此时切换到事务B,事务B开启事务–>取走100元,此时切换回事务A,事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据,因为事务B取走了100块钱,并没有提交,数据库里面的账务余额肯定还是原始余额,这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句,期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句,但先后得到的结果不一致,这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象,例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改,这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时,第二个事务也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行,就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs(Spring)支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE(读已提交) MySQL(可重复读) READ_UNCOMITTED 读未提交(脏读)最低的隔离级别,一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交,ORACLE默认隔离级别,有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读,解决不可重复读的隔离级别,但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化,最高的事务隔离级别,不管多少事务,挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务,这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务,如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务,如果不存在,就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务,如果不存在,抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在,挂起当前事务,创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行,如果有事务存在,挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行,如果有事务存在,抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在,则嵌套事务执行 A中嵌套B事务,嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW (两个独立事务) PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚,B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常,并没有继续向上抛异常,则B先回滚,A再正常提交; 2.如果A未捕获B的异常,默认则会将B的异常向上抛,则B先回滚,A再回滚 B先回滚,A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚,A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交,A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务(举例) Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务,PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务,但此多库事务为非严格的分布式多库事务,之所以选择这个方案,原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证,特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文,自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页,选择记录点击【批量更新数据状态】按钮,修改记录的数据状态为【未启用】,提交看效果。期望效果为:提示系统异常,数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

    2024年5月23日
    1.3K00
  • 3.2.1 构建第一个Module

    所有环境准备就绪,就让我们踏上oinone的奇妙之旅吧。先搞个demo模块【展示名为“oinone的Demo工程”,名称为“demoCore”,编码为“demo_core”】试试看,本节学习目的就是能把它启动起来,有个大概的认知。 一、后端工程脚手架 使用如下命令来利用项目脚手架生成启动工程: 新建archetype-project-generate.sh脚本,或者直接下载archetype-project-generate.sh #!/bin/bash # 项目生成脚手架 # 用于新项目的构建 # 脚手架使用目录 # 本地 local # 本地脚手架信息存储路径 ~/.m2/repository/archetype-catalog.xml archetypeCatalog=local # 以下参数以pamirs-demo为例 # 新项目的groupId groupId=pro.shushi.pamirs.demo # 新项目的artifactId artifactId=pamirs-demo # 新项目的version version=1.0.0-SNAPSHOT # Java包名前缀 packagePrefix=pro.shushi # Java包名后缀 packageSuffix=pamirs.demo # 新项目的pamirs platform version pamirsVersion=4.7.8 # Java类名称前缀 javaClassNamePrefix=Demo # 项目名称 module.displayName projectName=OinoneDemo # 模块 MODULE_MODULE 常量 moduleModule=demo_core # 模块 MODULE_NAME 常量 moduleName=DemoCore # spring.application.name applicationName=pamirs-demo # tomcat server address serverAddress=0.0.0.0 # tomcat server port serverPort=8090 # redis host redisHost=127.0.0.1 # redis port redisPort=6379 # 数据库名 db=demo # zookeeper connect string zkConnectString=127.0.0.1:2181 # zookeeper rootPath zkRootPath=/demo mvn archetype:generate \ -DinteractiveMode=false \ -DarchetypeCatalog=${archetypeCatalog} \ -DarchetypeGroupId=pro.shushi.pamirs.archetype \ -DarchetypeArtifactId=pamirs-project-archetype \ -DarchetypeVersion=${pamirsVersion} \ -DgroupId=${groupId} \ -DartifactId=${artifactId} \ -Dversion=${version} \ -DpamirsVersion=${pamirsVersion} \ -Dpackage=${packagePrefix}.${packageSuffix} \ -DpackagePrefix=${packagePrefix} \ -DpackageSuffix=${packageSuffix} \ -DjavaClassNamePrefix=${javaClassNamePrefix} \ -DprojectName="${projectName}" \ -DmoduleModule=${moduleModule} \ -DmoduleName=${moduleName} \ -DapplicationName=${applicationName} \ -DserverAddress=${serverAddress} \ -DserverPort=${serverPort} \ -DredisHost=${redisHost} \ -DredisPort=${redisPort} \ -Ddb=${db} \ -DzkConnectString=${zkConnectString} \ -DzkRootPath=${zkRootPath} 图3-2-1-1 新建archetype-project-generate.sh脚本 Linux/Unix/Mac 需要执行以下命令添加执行权限 chmod +x archetype-project-generate.sh 图3-2-1-2 添加执行权限 根据脚本中的注释修改项目变量(demo工程可无需编辑) 执行脚本 ./archetype-project-generate.sh 二、后端工程结构介绍 通过脚手架生成的demo工程是我们2.4.1【oinone独特性之单体与分布式的灵活切换】一文中介绍的单模块工程结构,属于入门级的一种,麻雀虽小五脏俱全,特别适合新手学习。 结构示意图(如下图3-2-4所示) 图3-2-1-4 结构示意图 工程结构说明 工程名 包名 说明 pamirs-demo-api 对外api包,如果有其他模块需要依赖demo模块,则可以在其pom中引入pamirs-demo-api包 constant 常量的包路径 enumeration 枚举类的包路径 model 该领域核心模型的包路径 service 该领域对外暴露接口api的包路径 tmodel 存放该领域的非存储模型如:用于传输的临时模型 DemoModule 该类是Demo模块的定义 pamirs-demo-boot demo模块的启动类 boot 启动类的包路径 DemoApplication…

    2024年5月23日
    2.6K00
  • 数据类

    1.数据类 1.1 新增数据 新增数据节点可以为任意模型通过表达式新增数据,包含两种模式,「节点执行完即增加业务数据」功能下新增的数据也可以同步触发流程,相反「节点执行完不增加业务数据」则不会触发新增业务数据关联的流程,数据仅可用于后续流程使用。 流程增加的数据在节点执行时就生效。 1.2 更新数据 更新数据节点可以为任意模型通过表达式更新数据。 1.3 获取数据 当流程需要调用触发模型之外的模型中的数据时就需要使用获取数据的功能。 需要选择获取单条/多条数据,选择一个获取数据的模型,可以设置一些筛选项减少不必要的数据。最后需要设置未获取到数据时的执行方式。 继续执行:跳过本次数据获取,继续执行流程。 向模型中新增数据后继续执行:新增数据来供后续节点使用,新增数据同时存入数据库中。 终止流程:终止流程将结束该流程,不管之后是否还有流程节点。 1.4 删除数据 删除数据节点可以将流程节点上面的模型数据从数据库中删除。 1.5 更新流程参数 可以将「流程配置」中的「流程参数」进行修改,仅有变更过的流程参数才能其他节点选中。 1.6 引用逻辑 可以在流程中使用模块自带的逻辑或使用低代码设计的逻辑。

    2024年5月23日
    1.7K00

Leave a Reply

Please Login to Comment