mybatis拦截器通过同时拦截executor和statementhandler实现慢查询告警与性能分析：前者统计执行耗时，后者提取归一化sql；结合动态阈值、异步告警、执行计划采集与分级推送，形成轻量级全链路诊断方案。
MyBatis 的拦截器（Interceptor）机制是实现 SQL 慢查询告警与自动性能分析的轻量级、侵入性低的方案。核心在于拦截 StatementHandler 的 prepare 方法获取原始 SQL，再在 Executor 的 query/update 方法前后记录执行耗时，结合阈值判断是否触发告警与分析。
拦截关键执行节点并统计耗时
需同时拦截 Executor 和 StatementHandler 两个对象：前者负责实际执行（含事务、缓存逻辑），后者封装 SQL 编译与参数绑定。仅拦截 Executor#query 和 Executor#update 即可覆盖所有 DML/DDL 操作；StatementHandler#prepare 可提取未填充参数的 SQL 模板，用于后续归类与脱敏。
- 在
intercept()中用System.nanoTime()记录开始时间，执行目标方法后计算耗时（纳秒转毫秒） - 避免在事务回滚或异常抛出时漏统计——建议在
try-finally中完成耗时采集，而非仅依赖正常返回路径 - 对批量操作（如
foreach批量插入）注意单条 SQL 耗时 vs 整体批次耗时，建议按单条语句粒度统计
SQL 归一化与慢查询判定
直接比对原始 SQL 易受参数干扰（如 WHERE id = 123 和 WHERE id = 456 被视为不同），需做归一化处理：替换字面量为占位符（如 ? 或 ##VALUE##），保留表名、字段、关键词结构。再与预设阈值（如 500ms）比较，超时即标记为慢查询。
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- 使用正则或 AST 解析（如 JSqlParser）实现安全归一化；简单场景可用
replaceAll("(?i)'[^']*'|\d+", "?")粗略脱敏 - 阈值支持动态配置（如从 Apollo/Nacos 加载），避免硬编码；可按数据库类型（MySQL/Oracle）、环境（prod/test）差异化设置
- 同一 SQL 模板在单位时间内高频超时（如 1 分钟内 5 次 >1s），应升级为“持续性慢 SQL”并触发更高级告警
自动采集执行计划与上下文信息
慢查询告警不应只报“某 SQL 慢”，而要附带可诊断线索。拦截器可在检测到慢查询后，自动执行 EXPLAIN（MySQL）或 EXPLAIN PLAN（Oracle），并将结果连同调用栈、Mapper 接口名、参数摘要、连接池活跃数等一并收集。
- 通过
MappedStatement获取mapperInterface和method名，定位具体业务代码位置 - 从
BoundSql提取参数映射，对敏感字段（如手机号、身份证号）做掩码处理（如138****1234） - 借助
DataSource获取当前连接的数据库 URL 和用户名，辅助排查库级别瓶颈（如主从延迟、读写分离路由异常）
异步告警与分级推送策略
告警逻辑必须异步执行，防止拖慢主业务线程。建议将慢查询事件投递至内存队列（如 BlockingQueue）或消息中间件（如 RocketMQ），由独立消费者处理推送、聚合、抑制和归档。
- 按严重程度分级：普通慢查（>500ms）企业微信/钉钉文本通知；严重慢查（>5s 或全表扫描）电话+邮件双通道
- 同一 SQL 模板 10 分钟内重复告警自动合并，避免刷屏；支持按应用名、模块、负责人标签路由告警
- 将分析结果写入日志中心（如 ELK）或时序数据库（如 Prometheus + Grafana），提供慢 SQL TOP N、趋势图、平均耗时下钻能力
不复杂但容易忽略：拦截器注册顺序影响行为（如分页插件、租户插件可能修改 SQL），务必确保慢查拦截器在最外层；同时注意多数据源场景下，每个 SqlSessionFactory 都需单独注册拦截器。
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