Mysql高级-day04

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Mysql高级-day04

1. MySql中常用工具

1.1 mysql

该mysql不是指mysql服务，而是指mysql的客户端工具。
语法 ：

1. mysql [options] [database]

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1.1.1 连接选项

1. 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       

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1.1.2 执行选项

1. -e, --execute=name                执行SQL语句并退出

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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。

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

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1.2 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

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

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1.3 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 ：

1. 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。

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1.4 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 ：

1. mysqldump [options] db_name [tables]mysqldump [options] --database/-B db1 [db2 db3...]mysqldump [options] --all-databases/-A

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1.4.1 连接选项

1. 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

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1.4.2 输出内容选项

1. 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  

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1. 示例 ：         mysqldump -uroot -p2143 db01 tb_book --add-drop-database --add-drop-table > a                mysqldump -uroot -p2143 -T /tmp test city

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1.5 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：

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

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示例：

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

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如果需要导入sql文件,可以使用mysql中的source 指令 :

1. source /root/tb_book.sql

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1.6 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：

1. mysqlshow [options] [db_name [table_name [col_name]]]

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参数：

1. --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

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示例：

1. #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

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2. 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。
2.1 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 ：

1. show variables like 'log_error%';

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查看日志内容 ：

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

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2.2 二进制日志

2.2.1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。

1. #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.000002log_bin=mysqlbin#配置二进制日志的格式binlog_format=STATEMENT

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2.2.2 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。
2.2.3 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 ：

1. mysqlbinlog log-file；

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查看STATEMENT格式日志
执行插入语句 ：

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

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查看日志文件 ：

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 ：

1. mysqlbinlog mysqlbing.000001；

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查看ROW格式日志
配置 :

1. #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.000002log_bin=mysqlbin#配置二进制日志的格式binlog_format=ROW

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插入数据 :

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

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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

1. mysqlbinlog -vv mysqlbin.000002

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2.2.4 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 ：

执行删除日志指令：

1. Reset Master

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执行之后， 查看日志文件 ：

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 ：

2.3 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 ：

1. #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

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在 mysql 的配置文件 /usr/my.cnf 中配置如下内容 ：

配置完毕之后，在数据库执行以下操作 ：

1. 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;

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执行完毕之后， 再次来查询日志文件 ：

2.4 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。
2.4.1 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 ：

1. # 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10slong_query_time=10

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2.4.2 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。

2） 执行查询操作

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

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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。

1. 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%' ;

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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 ：

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。

3. Mysql复制

3.1 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。
3.2 复制原理

MySQL 的主从复制原理如下。

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。
  

3.3 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。
  

3.4 搭建步骤

3.4.1 master

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

1. #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

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2） 执行完毕之后，需要重启Mysql：

1. service mysql restart ；

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3） 创建同步数据的账户，并且进行授权操作：

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

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4） 查看master状态：

1. show master status;

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字段含义：

1. 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

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3.4.2 slave

1） 在 slave 端配置文件中，配置如下内容：

1. #mysql服务端ID,唯一server-id=2#指定binlog日志log-bin=/var/lib/mysql/mysqlbin

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2）  执行完毕之后，需要重启Mysql：

1. service mysql restart；

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3） 执行如下指令 ：

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

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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

1. start slave;show slave status;

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5） 停止同步操作

1. stop slave;

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3.4.3 验证同步操作

1） 在主库中创建数据库，创建表，并插入数据 ：

1. 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');

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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：

在该数据库中，查询user表中的数据：

4. 综合案例

4.1 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：

4.2 搭建案例环境

4.2.1 数据库表

1. 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;

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4.2.2 pom.xml

1.   UTF-8  1.7  1.7  UTF-8  1.8  1.8  5.0.2.RELEASE  1.6.6  1.2.12  3.4.5       org.aspectj    aspectjweaver    1.6.8        org.projectlombok    lombok    1.16.16        org.springframework    spring-context    ${spring.version}        org.springframework    spring-context-support    ${spring.version}        org.springframework    spring-orm    ${spring.version}        org.springframework    spring-test    ${spring.version}        org.springframework    spring-webmvc    ${spring.version}        org.springframework    spring-tx    ${spring.version}        junit    junit    4.12    test        javax.servlet    javax.servlet-api    3.1.0    provided        javax.servlet.jsp    jsp-api    2.0    provided        log4j    log4j    ${log4j.version}        org.mybatis    mybatis    ${mybatis.version}        org.mybatis    mybatis-spring    1.3.0        c3p0    c3p0    0.9.1.2        mysql    mysql-connector-java    5.1.5        com.fasterxml.jackson.core    jackson-core    2.9.0        com.fasterxml.jackson.core    jackson-databind    2.9.0        com.fasterxml.jackson.core    jackson-annotations    2.9.0                  org.apache.tomcat.maven       tomcat7-maven-plugin       2.2                8080         /         utf-8               

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4.2.3 web.xml

1.                 CharacterEncodingFilter        org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter                    encoding            utf-8                            forceEncoding            true                        CharacterEncodingFilter        /*                contextConfigLocation        classpath:applicationContext.xml                org.springframework.web.context.ContextLoaderListener                springmvc        org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet                            contextConfigLocation            classpath:springmvc.xml                        springmvc        *.do              log-datalist.html   

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4.2.4 db.properties

1. jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driverjdbc.url=jdbc:mysql://192.168.142.128:3306/mysql_demojdbc.username=rootjdbc.password=itcast

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4.2.5 applicationContext.xml

1.                                                                                                                                                                      

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4.2.6 springmvc.xml

1.             

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4.2.7 导入基础工程

4.3 通过AOP记录操作日志

4.3.1 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。

1. @Inherited@Documented@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface OperateLog {}

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4.3.2 定义通知类

1. @Component@Aspectpublic 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;   }   }

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4.3.3 方法上加注解

在需要记录日志的方法上加上注解@OperateLog。

1. @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");    }}

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4.4 日志查询后端代码实现

4.4.1 Mapper接口

1. public interface OperationLogMapper {    public void insert(OperationLog operationLog);    public List selectListByCondition(Map dataMap);    public Long countByCondition(Map dataMap);}

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4.4.2 Mapper.xml 映射配置文件

1.             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})              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            limit #{start},#{size}                select count(*) from operation_log                                                    and operate_class = #{operateClass}                                        and operate_method = #{operateMethod}                                        and return_class = #{returnClass}                                        and cost_time =  #{costTime}                        

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4.4.3 Service

1. @Service@Transactionalpublic 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 list = operationLogMapper.selectListByCondition(dataMap);        long queryEnd = System.currentTimeMillis();        System.out.println("Query Cost Time : " + (queryEnd-countEnd)+" ms");        return new PageResult(count,list);    }}

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4.4.4 Controller

1. @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;    }}

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4.5 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。
4.5.1 js

1. [/code][size=2]4.5.2 列表数据展示[/size]
3. [code][tr]    [td][/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]        详情        删除    [/td][/tr]

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4.5.3 分页插件

1.         

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4.6 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。

4.7 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
4.8 性能优化 - 分页

4.8.1 优化count

创建一张表用来记录日志表的总数据量：

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

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在每次插入数据之后，更新该表 ：

1.     update log_counter set logcount = logcount + 1

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在进行分页查询时, 获取总记录数，从该表中查询既可。

1.     select logcount from log_counter limit 1

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4.8.2 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。

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：

1. select * from operation_log limit 3000000 , 10;

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将上述SQL优化为 :

1. select * from operation_log t , (select id from operation_log order by id limit 3000000,10) b where t.id = b.id ;

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1.   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           order by id limit #{start},#{rows}) b  where t.id = b.id  

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4.9 性能优化 - 索引

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。

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

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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。

1. 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);

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4.10 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 。
4.11 性能优化 - 读写分离

4.11.1 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：

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 ：
4.11.2 实现方式

db.properties

1. jdbc.write.driver=com.mysql.jdbc.Driverjdbc.write.url=jdbc:mysql://192.168.142.128:3306/mysql_demojdbc.write.username=rootjdbc.write.password=itcastjdbc.read.driver=com.mysql.jdbc.Driverjdbc.read.url=jdbc:mysql://192.168.142.129:3306/mysql_demojdbc.read.username=rootjdbc.read.password=itcast

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applicationContext-datasource.xml

1.                                                                                                                                                                                                                                                             

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ChooseDataSource

1. public class ChooseDataSource extends AbstractRoutingDataSource {    public static Map METHOD_TYPE_MAP = new HashMap();    /**     * 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 map) {        for (String key : map.keySet()) {            List v = new ArrayList();            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);    }}

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DataSourceHandler

1. public class DataSourceHandler {    // 数据源名称    public static final ThreadLocal holder = new ThreadLocal();    /**     * 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();    }}

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DataSourceAspect

1. @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();        }    }}

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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 .
4.11.3 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。

1. show status like 'Innodb_rows_%' ;

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4.11.4 原理

4.12 性能优化 - 应用优化

4.12.1 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。
4.12.2 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。
4.13.3 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。

来源:https://www.cnblogs.com/pony1223/p/18476167
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