你提供的是一份非常完整、专业的**慢日志平台概要设计方案**，涵盖了从**全局可视化大屏 → 下钻分析能力 → 任务跟踪看板 → 系统集成方案**的全流程设计。我将基于这份方案进行**系统性解读与补充实现细节**，并提供关键模块的代码示例（如 WebSocket 实时推送、
SQL 指纹生成、ECharts 图表渲染等），帮助你更好地落地该系统。
---
## 一、全局可视化大屏
### ✅ 核心功能总结
- 实时监控：通过 WebSocket 推送 Redis 缓存中的统计结果。
- 趋势分析：慢
SQL 数量、执行时长分布、影响行数对比。
- TOP排行榜：
使用 Redis Sorted Set 存储和更新。
- 健康度矩阵：热力图 + 多维评分算法。
- 告警面板：多渠道通知 + 数据聚合展示。
### 🔧 关键代码实现
#### 1
. 使用 Python + Flask-SocketIO 实现 WebSocket 实时推送
```python
from flask import Flask, render_template
from flask_socketio import SocketIO, emit
import redis
import json
import time
app = Flask
(__name__
)
socketio = SocketIO
(app, cors_allowed_origins="*"
)
redis_client = redis
.StrictRedis
(host='localhost', port=6379, db=0
)
@app
.route
('/'
)
def index
():
return render_template
('dashboard
.html'
) # 大屏前端页面
@socketio
.on
('connect'
)
def handle_connect
():
print
('Client connected'
)
# 连接后立即发送一次数据
send_realtime_data
()
def send_realtime_data
():
while True
:
# 从 Redis 获取最新趋势数据
trend_data = redis_client
.get
("slow
sql:trend
:24h"
)
top_exec_time = redis_client
.zrevrange
("top
:exec_time", 0, 9, withscores=True
)
data = {
"trend"
: json
.loads
(trend_data
) if trend_data else [],
"top_exec_time"
: [{"
sql_fingerprint"
: item[0]
.decode
(), "avg_time"
: item[1]} for item in top_exec_time]
}
socketio
.emit
('update_dashboard', data
)
time
.sleep
(30) # 每
30秒推送一次
if __name__ == '__main__'
:
socketio
.start_background_task
(send_realtime_data
)
socketio
.run
(app, host='0
.0
.0
.0', port=5000
)
```
> **说明**：
> - 后端定时从 Redis 读取 `slow
sql:trend
:24h` 和 `top
:exec_time` 等缓存数据。
> -
使用 `start_background_task` 在后台持续推送。
> - 前端监听 `update_dashboard` 事件更新图表。
---
#### 2
. Redis 中存储 TOP 榜（Sorted Set）
```python
# 示例：插入一条慢
SQL 统计记录
redis_client
.zincrby
("top
:exec_time", avg_exec_time,
sql_fingerprint
)
redis_client
.zincrby
("top
:scan_rows", scan_count,
sql_fingerprint
)
redis_client
.zincrby
("top
:lock_wait", lock_time,
sql_fingerprint
)
# 获取 Top 10
top_10 = redis_client
.zrevrange
("top
:exec_time", 0, 9, withscores=True
)
```
> **建议 TTL 设置**：
```python
redis_client
.expire
("top
:exec_time", 60
) # 每分钟刷新，过期时间略大于刷新周期
```
---
#### 3
. ECharts 渲染趋势图（前端）
```html
<div id="trendChart" style="width
: 100%; height
: 300px;"></div>
<script src="https
://cdn
.jsdelivr
.net/npm/echarts/dist/echarts
.min
.js"></script>
<script>
const chart = echarts
.init
(document
.getElementById
('trendChart'
));
let option = {
tooltip
: { trigger
: 'axis' },
xAxis
: { type
: 'category', data
: [] },
yAxis
: { type
: 'value', name
: '慢
SQL数量' },
series
: [{
name
: '慢
SQL数量',
type
: 'line',
areaStyle
: {},
color
: '#FF6B6B'
}]
};
chart
.setOption
(option
);
// WebSocket 接收更新
socket
.on
('update_dashboard', function
(data
) {
const times = data
.trend
.map
(t => t
.time
);
const counts = data
.trend
.map
(t => t
.count
);
chart
.setOption
({
xAxis
: { data
: times },
series
: [{ data
: counts }]
}
);
}
);
</script>
```
> 支持渐变色填充、阈值告警变色可配置 `areaStyle
.color` 为渐变对象。
---
#### 4
. 实例健康度评分计算（Python 示例）
```python
def calculate_health_score
(instance_id
):
weights = {
'slow_count'
: 0
.4,
'avg_duration'
: 0
.3,
'lock_time'
: 0
.2,
'scan_rows'
: 0
.1
}
slow_count = redis_client
.get
(f"metric
:{instance_id}
:slow_count"
) or 0
avg_duration = float
(redis_client
.get
(f"metric
:{instance_id}
:avg_duration"
) or 0
)
lock_time = float
(redis_client
.get
(f"metric
:{instance_id}
:lock_time"
) or 0
)
scan_rows = int
(redis_client
.get
(f"metric
:{instance_id}
:scan_rows"
) or 0
)
# 归一化到 0-100 分（假设已知最大可能值或动态滑动窗口）
score =
(
normalize
(slow_count, max_slow=1000, reverse=True
) * weights['slow_count'] +
normalize
(avg_duration, max_dur=10, reverse=True
) * weights['avg_duration'] +
normalize
(lock_time, max_lock=5, reverse=True
) * weights['lock_time'] +
normalize
(scan_rows, max_scan=1e6, reverse=True
) * weights['scan_rows']
) * 100
return min
(max
(score, 0
), 100
)
def normalize
(value, max_val, reverse=False
):
n = min
(float
(value
) / max_val, 1
.0
)
return 1 - n if reverse else n
```
> 可以每5分钟调度一次，写入 Redis 或
MySQL。
---
## 二、下钻分析能力
### ✅ 核心功能总结
- 多维 OLAP 分析模型（时间、业务、实例、
SQL 类型等）
- 四种视图切换：列表、趋势、分布、原始日志
- 根因分析：执行计划、参数差异、历史对比
### 🔧 关键实现
#### 1
. SQL 指纹生成（用于聚合相同模板的
SQL）
```python
import re
def generate_
sql_fingerprint
(sql):
# 移除所有常量（数字、字符串）
sql = re
.sub
(r'\b\d+\b', '?',
sql) # 数字
sql = re
.sub
(r"'[^']*'", "'?'",
sql) # 单引号字符串
sql = re
.sub
(r'"[^"]*"', '"?"',
sql) # 双引号字符串
sql = re
.sub
(r"`[^`]*`", "`?`",
sql) # 反引号标识符（保留结构）
sql = re
.sub
(r'\s+', ' ',
sql).strip
() # 多空格合并
return
sql.lower
()
```
> 示例：
```python
sql = "SELECT * FROM users WHERE id = 123 AND name = 'Alice'"
fingerprint = generate_
sql_fingerprint
(sql)
# 输出
: select * from users where id = ? and name = '?'
```
> 将指纹作为聚合键，可用于统计执行次数、平均耗时等。
---
#### 2
. MySQL 表结构设计（分区表 + 索引优化）
```
sql
CREATE TABLE slow_log_records
(
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
instance_id VARCHAR
(64
) NOT NULL,
db_name VARCHAR
(64
),
table_name VARCHAR
(64
),
sql_type ENUM
('SELECT','UPDATE','DELETE','INSERT'
),
sql_fingerprint TEXT NOT NULL,
original_
sql LONGTEXT,
exec_time FLOAT NOT NULL, -- seconds
lock_time FLOAT,
rows_sent INT,
rows_examined INT,
user_host VARCHAR
(12
8),
client_ip VARCHAR
(45
),
timestamp DATETIME NOT NULL,
app_name VARCHAR
(64
),
business_line VARCHAR
(64
),
INDEX idx_time
(timestamp
),
INDEX idx_fingerprint
(sql_fingerprint
(255
)),
INDEX idx_instance_time
(instance_id, timestamp
),
INDEX idx_biz_
sql_type
(business_line,
sql_type
)
) ENGINE=InnoDB
PARTITION BY RANGE
(YEAR
(timestamp
) * 100 + MONTH
(timestamp
)) (
PARTITION p202401 VALUES LESS THAN
(202402
),
PARTITION p202402 VALUES LESS THAN
(202403
),
PARTITION p202403 VALUES LESS THAN
(202404
)
);
```
> 分区按月划分，提升查询效率；复合索引支持多维筛选。
---
#### 3
. 执行计划分析（调用 EXPLAIN）
```python
import py
mysql
def explain_
sql(instance_config,
sql):
conn = py
mysql.connect
(**instance_config
)
try
:
with conn
.cursor
() as cursor
:
cursor
.execute
(f"EXPLAIN {
sql}"
)
result = cursor
.fetchall
()
columns = [desc[0] for desc in cursor
.description]
return [dict
(zip
(columns, row
)) for row in result]
finally
:
conn
.close
()
# 高亮问题点
def analyze_explain
(explain_rows
):
issues = []
for row in explain_rows
:
if row['type'] == 'ALL'
:
issues
.append
("全表扫描 detected"
)
if 'filesort' in
(row['Extra'] or ''
):
issues
.append
("需要 filesort"
)
if 'temporary' in
(row['Extra'] or ''
):
issues
.append
("
使用临时表"
)
return issues
```
> 可结合前端高亮显示，并给出“建议添加索引”提示。
---
## 三、任务跟踪看板
### ✅ 功能亮点
- 工作流状态机管理（待处理 → 已完成）
- 看板拖拽 + 列表双模式
- 自动验证 + 提醒机制
### 🔧
数据库设计（
MySQL）
```
sql
CREATE TABLE optimization_tasks
(
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR
(255
) NOT NULL,
status ENUM
('pending', 'assigned', 'in_progress', 'pending_verify', 'completed', 'rejected', 'archived'
) DEFAULT 'pending',
priority ENUM
('P0','P1','P2','P3'
) DEFAULT 'P2',
sql_fingerprint TEXT NOT NULL,
instance_id VARCHAR
(64
),
business_line VARCHAR
(64
),
current_avg_duration FLOAT,
target_avg_duration FLOAT,
owner_user_id VARCHAR
(64
),
assignee_user_id VARCHAR
(64
),
due_date DATETIME,
created_by VARCHAR
(64
),
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
INDEX idx_status
(status
),
INDEX idx_assignee
(assignee_user_id
),
INDEX idx_due_date
(due_date
),
INDEX idx_fingerprint
(sql_fingerprint
(255
))
);
-- 协作人关联表
CREATE TABLE task_collaborators
(
task_id BIGINT,
user_id VARCHAR
(64
),
FOREIGN KEY
(task_id
) REFERENCES optimization_tasks
(id
) ON DELETE CASCADE
);
-- 操作日志
CREATE TABLE task_logs
(
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
task_id BIGINT,
operator VARCHAR
(64
),
action VARCHAR
(64
), -- e
.g
., 'assigned', 'started', 'verified'
details JSON,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
FOREIGN KEY
(task_id
) REFERENCES optimization_tasks
(id
)
);
```
---
#### 1
. WebSocket 实现看板状态同步（Vue + Socket
.IO）
```javascript
// Vue 组件中监听任务状态变化
socket
.on
('task_updated',
(updatedTask
) => {
const task = this
.tasks
.find
(t => t
.id === updatedTask
.id
);
if
(task
) Object
.assign
(task, updatedTask
);
}
);
```
后端在任务状态变更后广播：
```python
socketio
.emit
('task_updated', task_dict, room=f"board_{business_line}"
)
```
---
#### 2
. 自动性能验证逻辑
```python
def auto_verify_task
(task_id
):
task = get_task
(task_id
)
recent_data = query_
mysql(f"""
SELECT AVG
(exec_time
) as avg_time
FROM slow_log_records
WHERE
sql_fingerprint = %s
AND timestamp > DATE_SUB
(NOW
(), INTERVAL 1 HOUR
)
""",
(task
.sql_fingerprint,
))
current_avg = recent_data[0]['avg_time']
if current_avg <= task
.target_avg_duration
:
return {"result"
: "passed", "current"
: current_avg}
else
:
return {"result"
: "failed", "current"
: current_avg, "target"
: task
.target_avg_duration}
```
> 提交验证时自动调用此函数，辅助判断是否达标。
---
## 四、系统集成方案（架构图补充）
```
+------------------+ +-------------------+
|
MySQL Slow Log | --> | Kafka
(日志采集
) |
+------------------+ +---------+---------+
|
v
+----------------------------+
| Log Processor
(Python
) |
| - 生成指纹 |
| - 写入
MySQL & Redis |
+-------------+--------------+
|
+-----------------------v------------------------+
| 应用服务层 |
| Spring Boot / Flask |
| - WebSocket 推送 |
| - REST API 提供查询 |
| - 定时任务聚合统计 |
+-----------------------+------------------------+
|
+--------------------------v----------------------------+
| 前端
(Vue3 + ECharts + Element Plus
) |
| - 大屏 / 下钻 / 任务看板 |
+-------------------------------------------------------+
通知系统：钉钉机器人 → Webhook 发送消息
文件导出：Celery 异步任务 → MinIO/OSS 存储 → 返回下载链接
```
---
## 总结与优势
| 模块 | 技术亮点 |
|------|----------|
| 大屏 | WebSocket + Redis + ECharts 实现实时可视化 |
| 下钻 | 多维 OLAP +
SQL指纹 + 分区表加速查询 |
| 任务 | 工作流引擎 + 自动验证 + 协作提醒 |
| 架构 | 解耦清晰、扩展性强、支持高并发 |
---
##
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