【Druid】慢SQL监控、邮件通知及日志拆分

CoderSharry

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原创最新推荐文章于 2026-11-10 16:12:38 发布 2.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

log4j添加druid的慢sql日志记录到指定文件阅读详情

文章目录

0. 前言
1. Druid 简述
2. Druid 配置
- 2.1 Druid yml
- 2.2 监控效果
3. Druid 自定义Filter
4. 日志拆分
5. 总结

SQL 优化前传：SQL监控与通知

0. 前言

人民生活幸福，经济稳步向前。社会飞速发展，速度如闪电般迅猛。我们开发团队也都成了快男，开发进度远超产品提需求的速度。因此，我们开启了代码优化模式：专门抽出一段时间，对我们当前产品的代码进行优化。

同事们干得热火朝天：有做登录验证优化的，有做卡片优化的，有做代码格式优化的…而我，就接到了半个SQL 优化的任务：在系统层面做业务或SQL监听，为日后SQL优化做准备。

技术选型
一提到SQL监控，毋庸置疑，我们都会首先想到：Druid

经过几小时的奋战，我实现了基本的 Druid 配置、慢业务与慢SQL监听以及慢SQL 或慢业务通知到开发者。本文将这个解决过程记录下来，以供总结、回顾以及读者参考。

前提条件
我们的测试环境已集成部分Druid
除了可以对Druid进行配置，由于是系统集成的问题，其它条件都不能变

学习目标
学习Druid 相关概念
学习并使用Druid实现慢SQL或慢业务的监听和通知
至于 Druid 的原理、源码与思想，作为长期任务，日后慢慢学习、积累

注意
由于 Druid 本身作为一个辅助监听SQL等性能的工具，本身会产生一定开销，会影响性能，实际使用中，建议使用多环境对Druid进行配置。尽量不要在生产环境使用！

1. Druid 简述

数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接。通过数据库连接池能明显提高数据库操作的性能。

Druid 是阿里提供的一个开源连接池，除了连接池之外，还提供了非常优秀的数据库监控和拓展功能。

Druid 主要包括：

DruidDriver：代理类Driver，提供FilterChains模式的插件体系。
DruidDataSource：高效可管理的数据库连接池
SQLParser：SQL 分析等

我们可以通过Druid实现：

数据库监控：即本文的重点实战对象，慢SQL监控
替换传统的DBCP等连接池中间件，提供高效、功能强大、可拓展性强的数据库连接池
SQL执行日志
等等等等。

由于功能强大，Druid被称为Java最好的数据库连接池！

详情请参考：
alibaba-druild-github:https://github.com/alibaba/druid

更多的解决方案，可在上述参考链接的 wiki 寻找官方Q & A。

2. Druid 配置

默认本文读者可自行查询或理清 JAVA版本、SpringBoot版本、以及Druid版本之间的兼容关系，可自行解决自己配置的过程中报错或报红问题，本文取其中一个版本来示例。

pom.xml

	<!--   Druid     -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>druid</artifactId>
        <version>1.2.8</version>
    </dependency>

2.1 Druid yml

yml 参考配置。
以 yml 配置已在注释作了一定程度的详解。如果还是疑问比较多，篇幅有限，请读者自行查阅更多的关于 Druid 的博客等文档。

  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    druid:
      # MySql、PostgreSQL、SqlServer校验
      validation-query: select 1
      validation-query-timeout: 2000
      # 初始化大小、最大、最小
      initial-size: 5
      max-active: 20
      min-idle: 5
      # 配置获取连接等待超时的时间
      max-wait: 60000
      # 默认是false，应用向连接池申请连接时，连接池会判断这条连接是否可用
      test-on-borrow: false
      # 默认false，当使用完，连接池回收连接的时候会判断该连接是否还可用
      test-on-return: false
      # 申请连接，且testOnBorrow为false时，判断验证这条连接是否可用
      test-while-idle: true
      # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
      min-evictable-idle-time-millis: 300000
      # 配置StatViewServlet（监控页面），用于展示Druid的统计信息
      stat-view-servlet:
        enabled: true
        login-username: username
        login-password: password
      # 配置WebStatFilter，用于采集web关联监控的数据
      web-stat-filter:
        # 启用WebStatFilter
        enabled: true
        # 对所有请求进行监控
        url-pattern: /*
        # 排除静态资源的监控
        exclusions: '*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*'
        # session统计功能
        session-stat-enable: true
        # session统计最大数量，默认1000
        session-stat-max-count: 10
      # 回收线程
      remove-abandoned: true
      remove-abandoned-timeout-millis: 600
      log-abandoned: false
      filters: stat,wall
      filter:
        stat:
          # 慢 SQL 监控， 超过 2s的SQL 记录
          log-slow-sql: true
          slow-sql-millis: 2000
          merge-sql: true
          # 开启
          enabled: true
        # 防止SQL 注入
        wall:
          config:
            alter-table-allow: true

2.2 监控效果

经过上一小节的配置，我们已经可以使用 Druid 监控面板了：

启动项目，访问：地址:端口号/druid/login.html

例如localhost:8082/druid.html

进入登录界面：
login

当我们参考上一小节的配置时，已经填写了用户名密码，就是这个用户名密码登录。

SQL监控页面
sql

慢SQL监控
进入监控页面后，我们可以自己写一个慢SQL触发监控，查看效果。例如，我们可以尝试写一个全表查询SELECT * FROM或复杂且慢的子查询：

触发日志：

2023-07-23 15:14:04.965 ERROR 29480 --- [  XNIO-1 task-1] c.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter   : slow sql 93007 millis. SELECT id, user_id, dept_id_list, dept_name_all, real_name, longitude, latitude......

监控界面截图：

通过以上，我们就已经可以通过 Druid 实现基本的开发/测试环境慢SQL监控了。

可是，这样可能会产生一些衍生问题，例如，当我们定时任务较多，日志刷新较快的时候，开发者不一定能第一时间注意到慢SQL日志提醒，不一定会第一时间打开 druid 监控面板查看，此时，我们就需要用其他方式将慢SQL第一时间通知到开发者。下面章节，我们将自己写一个Filter ，将信息通知到开发者。

3. Druid 自定义Filter

首先，官方提供了自定义 Filter 实现慢SQL 监控，并打印到日志的解决方案，详情请见：
官方wiki:https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98

官方提供了FilterChains ，但是为什么还是要自定义Filter呢，这是因为，当我使用官方的Filter时，发现可能会影响项目原有的配置。而我们在开头的时候就提到过，由于整体项目较为复杂，我们不能修改别的配置。因此我最终使用自定义Filter 加入到 FilterChians 的方式进行自定义的监听动作。

代码示例

Spring Filter：

/**
 * @author Sharry
 * @since 2023/7/20
 */
@Slf4j
public class DruidFilter implements Filter {

	/**
	 * default threshold is 2000 ms
	 */
	private final static long THRESHOLD_NANO = 2000L * 1000 * 1000;

	private final MailUtil mailUtil;

	public DruidFilter(MailUtil mailUtil) {
		this.mailUtil = mailUtil;
	}

	@Override
	public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
		// Filter逻辑处理方法
		long startTime = System.nanoTime();
		filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
		long endTime = System.nanoTime();
		long executeTime = endTime - startTime;
		if (executeTime >= THRESHOLD_NANO) {
			// 获取请求路径
			String url = servletRequest.getServerName() + ":" + servletRequest.getServerPort() + servletRequest.getServletContext().getContextPath() + servletRequest.getServletContext().getRealPath("/");

			log.warn("慢SQL或业务整体缓慢 警告: 执行时间{} ms, 详细信息请查阅Druid监控及日志", executeTime / 1000 / 1000);
			// 发送邮件
			mailUtil.sendSimpleMail("emailaddr@gmail.com", "慢SQL或业务整体缓慢 警告", "执行时间" + executeTime / 1000 / 1000 + " ms, 详细信息请查阅Druid监控及日志, 接口路径"+url);
		}

	}

	@Override
	public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
		// Filter初始化方法
	}

	@Override
	public void destroy() {
		// Filter销毁方法
	}

}

yml 注册自定义 Filter

# 自定义 filter 配置
filter:
  druidFilter:
    enabled: true

配置类
注意配置类不要影响原本其他任何配置

/**
 * Druid filter config, add DruidFilter to filter chains
 * @author Sharry
 * @since 2023/7/20
 */
@Configuration
public class DruidFilterConfig {

	private final MailUtil mailUtil;

	@Autowired
	public DruidFilterConfig(MailUtil mailUtil) {
		this.mailUtil = mailUtil;
	}

	@Bean
	public DruidFilter druidFilter() {
		return new DruidFilter(mailUtil);
	}

	@Bean
	@ConditionalOnProperty(prefix = "filter.druidFilter", name = "enabled", havingValue = "true")
	public FilterRegistrationBean<Filter> druidFilterRegistration() {
		FilterRegistrationBean<Filter> registration = new FilterRegistrationBean<>();
		registration.setFilter(druidFilter());
		registration.addUrlPatterns("/*");
		registration.setName("DruidFilter");
		// order of filter
		registration.setOrder(1);
		return registration;
	}
}

通过以上自定义Filter ，我们实现了慢SQL或慢业务信息第一时间用邮件发送到开发者。

4. 日志拆分

本次我做SQL监控及通知工作最后一步，便是日志拆分。
日志拆分主要解决的问题：将监听的慢SQL日志，单独用一个Durid日志文件存储，方便开发者查询。本小节结合我们项目实际使用的logback进行示例。

拆分很简单，就是将druid 的日志输出级别及配置信息配置到 logback xml 配置文件中：

  <!-- 配置Druid监控日志输出到单独的文件 -->
    <appender name="DRUID" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
    <file>logs/druid/druid-monitor.log</file>
    <encoder>
        <pattern>%date [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
    </encoder>
</appender>

    <logger name="com.alibaba.druid" level="WARN">
        <appender-ref ref="DRUID" />
    </logger>