系统都是逐渐演进的，一个系统在运行中必须是根据场景逐渐地提高优化性能。高并发就是对资源的节约的考验，这种考验除了更换优秀和先进的技术，优化架构，还在于从小处出发，对尽可能节约的资源进行节约。
而在一个系统的数据访问中，系统的瓶颈往往是来自于数据库，因此我们要尽可能减少对数据库的访问！
一、背景
有没有遇到这种情况，领导突然安排一件事情：这几个接口压测指标太低需要针对性优化一下。
当然理想的情况下你对业务场景非常熟悉，可以大概定位问题来分析业务精准评估哪些 SQL 会有性能瓶颈。
然后开始百度：如何提高 SQL 执行效率？
通过 explain、show profile 和 trace 等诊断工具来分析慢查询。
但是大多数情况下业务线过长，不可能一个人完成。涉及到各种策略模式、监听动作。想直接定位到点还是需要输出请求发起后所触发的执行的 SQL 以及执行效率。这里效率单单指代 SQL 执行的时间。
目标明确后开始整活吧。
二、添加 JDBC 追踪
继续前一篇文章的话题：如何利用好日志链路追踪做性能分析？
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▐ SQL 执行时间公式
要想处理此类问题首先的分析，SQL 执行时间计算如何来划分？SQL 的语句执行过程大致如下图所示。
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如果想统计 SQL 执行时间。所以对于程序而言可以得到粗略公式
SQL执行时间=提取数据之后时间-语法解析开始时间
▐ 添加增加 JDBC 追踪
阅读过 Hibernate 或者 MyBatis 等持久化框架的应该比较了解 Statement 位于 java.sql 基础包下
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Statement 提供了用于执行静态 SQL 语句并返回它产生的结果的对象。默认情况下，每个 Statement 对象只能同时打开一个 ResultSet 对象。
因此，如果一个 ResultSet 对象的读取与另一个的读取交错，则每个对象都必须由不同的 Statement 对象生成。如果存在打开的对象，则 Statement 接口中的所有执行方法都会隐式关闭该 Statement 的当前 ResultSet 对象。
继续查看源码可以发现在 Statement 提供了用于执行方法后，PreparedStatement 预编译 SQL 语句的对象。SQL 语句被预编译并存储在 PreparedStatement 对象中。然后可以使用此对象多次有效地执行此语句。
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为了验证这个思路，可以借鉴其他定制化数据库驱动。
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定义 StatementWraper 实现 Statement 提供了用于执行静态 SQL 语句并返回它产生的结果的对象。
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记录日志详情
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