团队介绍
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系统的响应时间延迟，影响用户体验 -
资源占用增加，增高了系统的负载，其他请求响应时间也可能会收到影响。 -
慢SQL占用数据库连接的时间长,如果有大量慢SQL查询同时执行，可能会导致数据库连接池的连接被全部占用，导致数据连接池打满、缓冲区溢出等问题，使数据库无法响应其他请求。 -
还有可能造成锁竞争增加、数据不一致等问题
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缺乏索引/索引未生效，导致数据库全表扫描，会产生大量的IO消耗，产生慢SQL。 -
单表数据量太大，会导致加索引的效果不够明显。 -
SQL语句书写不当，例如join或者子查询过多、in元素过多、limit深分页问题、order by导致文件排序、group by使用临时表等。 -
数据库在刷“脏页”，redo log写满了，导致所有系统更新被堵住，无法写入了。 -
执行SQL的时候，遇到表锁或者行锁，只能等待锁被释放，导致了慢SQL。
如何发现慢SQL及高危SQL
▐ 发现慢SQL
对于外部用户，可以在数据库配置中启用慢查询日志功能，数据库会将执行时间超过一定阈值的慢SQL语句记录到日志中，也可以方便地获取慢查询日志。或者使用其他的数据库性能监控工具、SQL性能分析工具等。
▐ 发现全量SQL
除了执行时长超过1s的慢SQL之外，我们还额外关注了未来可能劣化的慢SQL，这样就需要获取全量SQL，再对其进行分析，筛选出其中风险较大的SQL。我们采取了如下方法：
基于JVM Sandbox进行SQL流水记录的采集
关于JVM Sandbox：「JVM-Sandbox提供动态增强你所指定的类，获取你想要的参数和行信息；提供动态可插拔容器，管理基于JVM-Sandbox的模块。」
简单来说，JVM Sandbox可以动态地将你要实现的代码模板打包编织到目标代码中，实现事件的监听、切入与代码增强。将目标代码的Java方法的调用分解为BEFORE、RETURN和THROWS三个环节，由此在三个环节上引申出对应环节的事件探测和流程控制机制。不仅如此，还有Line事件，可以完成代码行的记录。
// BEFORE-EVENTtry {/** do something...*///LINE-EVENTa();// RETURN-EVENTreturn;} catch (Throwable cause) {// THROWS-EVENT}
jvm-sandbox-repeater是JVM-sandbox生态体系下的重要模块，具备了JVM-Sandbox所有特点， 封装请求录制/回放基础协议，也提供了通用可拓展的丰富API。
repeator模块可以无侵入式地录制HTTP/Java/Dubbo入参/返回值，业务系统无感知。基于这个能力，我们可以方便的采集和SQL执行相关的Java方法参数以及返回值。通过配置采集点，来采集执行sql的java代码的相关方法、参数和返回值，辅助实现sql采集功能。
jvm-sandbox-repeater 地址：https://github.com/alibaba/jvm-sandbox-repeater?spm=ata.21736010.0.0.3e5975362i3rJi
确认采集点
根据对MyBatis源码分析，我们确认了如下采集点：
JVMSandbox完成数据采集后，通过发送metaq消息的方式，与系统进行对话。对于不同种类的采集消息，我们通过不同的字段加以匹配，最终可以获得每一条SQL流水对应的SQL文本、执行时长、sql参数、db名称、ip端口、sql_mapper资源文件等全部信息，具体如图所示：
以上可以采集到应用的全部SQL，量级是很大的。我们采用了Blink创建时间窗口，进行数据聚合，实时数据处理，减少回流的在线数据量，在此就不展开说明了。
▐ 如何识别高危SQL
根据历史慢SQL治理经验，我们把高危SQL分为以下几类：
不符合集团SQL规约的SQL，可能会埋坑，造成线上问题，影响执行效率等。
通过对SQL语句分析，发现SQL索引使用不当、造成全表扫描，或者SQL扫描行数过多、出现文件排序等。这种SQL即使当前不是慢SQL，随着表数据量的膨胀，未来也可能发展为慢SQL。
SQL执行时间过长，比较容易理解。对慢SQL来说，执行时间越长，风险越高。
SQL规约
集团重点强制SQL规约如下：
【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count(*)，count(*)就是SQL92定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟NULL和非NULL无关。
【强制】count(distinct col) 计算该列除NULL之外的不重复数量。注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为0。
【强制】当某一列的值全是NULL时，count(col)的返回结果为0，但sum(col)的返回结果为NULL，因此使用sum()时需注意NPE问题。
【强制】使用ISNULL()来判断是否为NULL值。
【强制】对于数据库中表记录的查询和变更，只要涉及多个表，都需要在列名前加表的别名（或表名）进行限定。
【强制】在代码中写分页查询逻辑时，若count为0应直接返回，避免执行后面的分页语句。
【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。
【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
【强制】IDB数据订正（特别是删除或修改记录操作）时，要先select，避免出现误删除，确认无误才能提交执行。
我们使用了Druid SQL Parser进行SQL解析，Druid SQL Parser是阿里巴巴的开源项目，可以将SQL语句解析为语法树，可以解析SQL的各个部分，如SELECT语句、FROM语、WHERE语句等，并且可以方便获取SQL语句的结构信息，如表名、列名、操作符等。通过分析SQL，可以轻松判断SQL是否符合规约。
SQL索引
返回结果解析：
我们重点关注的点如下：
使用全表扫描，性能最差，即type="ALL"
扫描行数过多，即rows>阈值
查询时使用了排序操作，也比较耗时，即Extra包含"Using filesort"
索引类型为index，代表全盘扫描了索引的数据，Extra信息为Using where，代表要搜索的列没有被索引覆盖，需要回表，性能较差。
以上几点都可能造成SQL性能的劣化，是我们需要额外关注的高风险sql。
作为横向的数据安全治理团队，为了对大淘宝技术部门进行慢SQL治理，我们建立了统一的问题发现-追踪-治理机制。慢SQL治理中涵盖了生产环境、开发环境的慢SQL，区别在于：生产环境中为已经上线的存量慢SQL，开发环境中为新引入的慢SQL，对开发环境引入的慢SQL，修复代价要小于生产环境。接下来分别介绍。
▐ 存量慢SQL治理
在慢SQL推动治理方面，高危慢SQL，会建立Issue持续追踪，Issue存在超期时间，超期后会影响团队健康分。另外，提供应用维度、部门维度的整体慢SQL风险大盘以及排名，针对重点业务、慢SQL高发团队等，进行集中的推进治理。
▐ 增量慢SQL治理
我们希望增量慢SQL能在上线前得到解决，即分支内不要引入慢SQL或者风险SQL，所以结合3.2和3.3，我们建立了开发环境下增量慢SQL发现机制，并建立发布前卡点能力。整体流程如下：
增量慢SQL的修复代价是小于存量慢SQL的，因此这里我们添加了分支定位的能力。同一应用存在多个同学共同开发的情况，有效的分支定位，可以准确指派慢SQL引入人，实现快速推动治理。这里以git上代码改动为切入点，完成了引入慢SQL的sql_map与修改人之间的关系映射，大致逻辑如下：
a. 监听应用部署消息
b. 获取应用信息，拿到git地址
c. 将本次部署分支与master分支做分支diff
d. 解析sql_map文件，获取本次修改的sql内容
e. 记录被修改sql_id与分支的对应关系
f. 根据sql_id查询对应分支
……
这样就可以精准匹配到增量SQL的引入分支，从而指派到开发者，实现了定向问题指派和追踪，并且可以方便完成分支发布前的管控能力。如果存在增量慢SQL，分支发布，合并到master之前，会触发卡点，需要问题解决才能发布。
▐ 安全生产环境慢SQL治理
安全生产环境(SPE环境)，是集团层面为保障线上稳定性的灰度流量生产环境，安全生产环境执行过的慢SQL，在线上流量放大后，可能会对DB造成过大的压力。我们额外新增了安全生产环境慢SQL的管控，作为开发环境下SQL被引入到线上的最后一道防线。
整体方案与上面慢SQL治理方案类似，在此就不赘述了。
本文分享自微信公众号 - 大淘宝技术（AlibabaMTT）。
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