动手撸一个SQL规范检查工具

背景

近几年公司人员规模快速增长，超过半数开发人员均为近两年入职的新员工，开发技能与经验欠缺，之前踩坑的经验也未能完全了解，出现了几起因慢SQL而引发的生产性能问题。

为了更好地指导产品SQL设计及开发，避免不恰当的设计、开发带来问题和隐患，同时为了提升开发人员对SQL相关知识的掌握程度，我们组织了技术专家依据现状，整理了一份SQL开发规范，通过明确的规则指导编写合理、高效的SQL语句。

然而，在实践过程中发现，即使我们做了大量的宣讲、培训，但是各项目组反馈还是难以将规范落地。因为规范有数十条规则，完全靠人工的检查与落实，难免会有遗漏，而且增大了代码review的难度。

基于此，我们动手撸了一个SQL规范检查工具，用来自动化的检查出不符合规范的SQL语句。HTML输出效果如下图：

详细设计

整个工具分为3部分，3个模块相互独立，可以有多种实现：

SQL获取：该部分主要用来获取SQL语句，可以有多种实现方式，比如从项目的mapper.xml中解析获取，也可以由文本文件中获取。目前我们实现了利用maven插件，在mvn:compile编译期间解析项目代码中的mapper.xml文件，获取SQL。这部分不是本次介绍的重点，后面再写单独的文章专门介绍。
SQL检查：是整个工具的核心部分。入参是获取到的SQL语句集合，出参为检查报告集合。下文会详细介绍该部分。
报告渲染：该部分主要用来渲染检查报告，如可将报告渲染为json文件、通过freemarker等工具生成HTML、等样式方便查看，也可以通过jenkins流水线生成报告。该部分本次也不做详细介绍。

本次只详细介绍下SQL检查模块的设计与实现。

SQL检查模块设计

每个SQL都由查询项、表名、where条件、join条件、limit条件等特定的几部分构成，以下面这个SQL语句为例，查询项为a.*,b.name，表名为a,b，where条件为a.id=b.id。

select a.*,b.name from a,b where a.id=b.id

SQL检查的核心流程简单来说，就是入参为单个SQL语句，输出为检查报告。分为以下几个具体步骤：

1.将SQL解析成语法树，可以从语法树中获取SQL的各个部分，如查询项、关联表、where条件等。
2.根据SQL的类型，匹配规则检查器。如SELECT、UPDATE、DELETE等分别有不同的检查器。
3.根据规则，检查语法树的各个部分，并生成检查报告。如有个规则为“必须写明查询条件，不能出现select *”，这个重点检查查询语句和子查询的查询项部分。
4.将检查报告输出为特定样式，供开发人员查看。

根据以上流程，设计几个核心的接口和类：

Analyzer，语法分析器，用来将SQL语句解析成语法树

/**
 * SQL语法分析器
 */
public interface Analyzer {

    /**
     * @param sql sql语句
     * @return sql语法树
     */
    AST analyze(String sql);
}

AST，抽象语法树，用来获取SQL的各个部分

/**
 * SQL抽象语法树
 */
public interface AST {

    /**
     * 获取语法树对应SQL的SQL类型
     * @return SQL类型枚举
     */
    SqlTypes getSqlType();

    String getSql();

    Expression getWhere();

    GroupByElement getGroupBy();

    List<SelectItem> getSelects();

    List<Column> getColumns();

    List<Join> getJoins();

    Limit getLimit();

    List<OrderByElement> getOrderByElement();
}

Checker，抽象类，所有规则检查器的基类，check()方法用来遍历规则集并检查

/**
 * 规则检查器
 */
public abstract class Checker {
    /**
     * @return 规则检查器的名称
     */
    public abstract String getName();

    /**
     * 规则集
     */
    protected List<CheckRule> rules = new ArrayList<>();

    public void registeRule(CheckRule rule){
        this.rules.add(rule);
    }

    /**
     * @param tree 抽象语法树
     * @return 规则检查报告
     */
    public List<Report> check(AST tree){
        List<Report> reports = new ArrayList<>();
        for(CheckRule rule : rules){
            Report report = rule.match(tree);
            if (report != null){
                reports.add(report);
            }
        }
        return reports;
    }
}

CheckRule，具体的检查规则，每个规则器里有多个检查规则，如select类型的SQL语句会有多个检查规则

/**
 * 具体的检查规则
 */
public interface CheckRule {
    /**
     * @param tree 抽象语法树
     * @return 规则检查报告
     */
    Report match(AST tree);

    /**
     * 规则作用域，SELECT、DELETE等
     * @return
     */
    List<SqlTypes> scope();
}

Report，检查报告，每条规则检查后都会生成一条报告

/**
 * 检查报告
 */
public class Report {
    private boolean pass; //通过标识
    private String desc; //错误提示
    private String sql;//sql语句
    private Level level;//报告等级
    private String sample;//正例，每个报告在输出时，除了报告错误外，还需展示正例，告诉用户正确的写法是什么
    public enum Level{
        WARNING("wanring"),
        ERROR("error"),
        INFO("info");

        private String value;
        Level(String value){
            this.value = value;
        }
    }
}

Appender，用于输出报告，可以定义不同的实现类，输出不同的样式

/**
 * 用于输出报告，不同的输出样式，定义不同的Appender实现类
 */
public interface Appender {
    void print(List<Report> reports);
}

CheckerHolder，用来注册Checker，所有的Checker都必须注册在CheckerHolder才能生效

public class CheckerHolder {

    private static Map<String,Checker> checkers = new ConcurrentHashMap<>(16);

    public static void registeChecker(Checker checker){
        checkers.putIfAbsent(checker.getName(),checker);
    }

    public static void unRegisteChecker(Checker checker){
        checkers.remove(checker.getName());
    }

    public static  Map<String,Checker> getCheckers(){
        return checkers;
    }
}

有了以上接口和类，可以编写主流程的测试代码了：

	public void test(){
        String sql = "select * from test";
        //sql语法分析器
        Analyzer analyzer = new DefaultAnalyzer();
        
        //注册select规则解析器和规则
        Checker selectChecker = new SelectCheck();
        CheckRule writeClearlySelectFieldRule = new WriteClearlySelectFieldRule();
        selectChecker.registeRule(writeClearlySelectFieldRule);
        
        CheckerHolder.registeChecker(selectChecker);
        //注册insert规则解析器和规则
        Checker insertChecker = new InsertCheck();
        CheckRule clearTableRule = new ClearTableRule();
        insertChecker.registeRule(clearTableRule);
        
        CheckerHolder.registeChecker(insertChecker);
        
        Appender appender = new DefaultAppender();
        
        //解析成抽象语法树
        AST tree = analyzer.analyze(sql);
        //遍历规则检查器，开始检查
        for (Checker checker : CheckerHolder.getCheckers().values()){
            //每个规则生成一个报告
            List<Report> reports = checker.check(tree);
            //输出
            appender.print(reports);
        }
    }

以上便是整个SQL检查模块的设计，每个接口都有具体的实现，我们使用JSqlParser作为SQL解析的实现。代码如下：

语法树的实现JSqlParseAst，因重点检查SELECT类型的语句，因此其他类型的实现暂时为null

public class JSqlParseAst implements AST {
    private Statement statement;
    private String sql;

    public JSqlParseAst(Statement statement, String sql) {
        this.statement = statement;
        this.sql = sql;
    }

    @Override
    public SqlTypes getSqlType() {
        if (statement instanceof Select) {
            return SqlTypes.SELECT;
        } else if (statement instanceof Update) {
            return SqlTypes.UPDATE;
        } else if (statement instanceof Delete) {
            return SqlTypes.DELETE;
        } else if (statement instanceof Insert) {
            return SqlTypes.INSERT;
        } else if (statement instanceof Replace) {
            return SqlTypes.REPLACE;
        } else if(statement instanceof GrammarErrStatement){
            return SqlTypes.ERROR;
        }
        else {
            return SqlTypes.OTHER;
        }
    }

    @Override
    public String getSql() {
        return this.sql;
    }

    @Override
    public Expression getWhere() {
        switch (this.getSqlType()) {
            case SELECT:
                Select select = (Select) statement;
                return ((PlainSelect) select.getSelectBody()).getWhere();
            case UPDATE:
                Update update = (Update) statement;
                return update.getWhere();
            case DELETE:
                Delete delete = (Delete) statement;
                return delete.getWhere();
            default:
                return null;
        }
    }

    @Override
    public GroupByElement getGroupBy() {
        switch (this.getSqlType()) {
            case SELECT:
                Select select = (Select) statement;
                return ((PlainSelect) select.getSelectBody()).getGroupBy();
            default:
                return null;
        }

    }

    @Override
    public List<SelectItem> getSelects() {
        switch (this.getSqlType()) {
            case SELECT:
                Select select = (Select) statement;
                return ((PlainSelect) select.getSelectBody()).getSelectItems();
            default:
                return null;
        }
    }

    @Override
    public List<Column> getColumns() {
        switch (this.getSqlType()) {
            case INSERT:
                Insert insert = (Insert) statement;
                return insert.getColumns();
            default:
                return null;
        }
    }

    @Override
    public List<Join> getJoins() {
        switch (this.getSqlType()) {
            case SELECT:
                Select select = (Select) statement;
                return ((PlainSelect) select.getSelectBody()).getJoins();
            default:
                return null;
        }
    }

    @Override
    public Limit getLimit() {
        if (SqlTypes.SELECT == getSqlType()) {
            Select select = (Select) statement;
            return ((PlainSelect) select.getSelectBody()).getLimit();
        } else {
            return null;
        }
    }

    @Override
    public List<OrderByElement> getOrderByElement() {
        if (SqlTypes.SELECT == getSqlType()) {
            Select select = (Select) statement;
            return ((PlainSelect) select.getSelectBody()).getOrderByElements();
        } else {
            return null;
        }
    }
}

解析器的实现JSqlParseAnalyzer

/**
 * SQL语法解析
 */
public class JSqlParseAnalyzer implements Analyzer {

    @Override
    public AST analyze(String sql) {
        JSqlParseAst ast = null;
        try {
            Statement statement = CCJSqlParserUtil.parse(sql);
            ast = new JSqlParseAst(statement, sql);
        } catch (Exception e) {
            ast = new JSqlParseAst(new GrammarErrStatement(), sql);
        }
        return ast;
    }
}

Checker的实现比较简单，因为大部分逻辑都已包含在基类中，子类只需要提供一个name即可，用来标识Checker的类型。SelectChecker实现如下：

public class SelectChecker extends Checker {
    @Override
    public String getName() {
        return "SELECT";
    }
}

CheckRule的一个具体实现WriteClearlySelectFieldRule，检查SQL中不能出现SELECT *

/**
 * 写明查询字段，不要使用select *
 */
public class WriteClearlySelectFieldRule implements CheckRule {
    @Override
    public Report match(AST tree) {

        Report report = new Report(tree.getSql());
        report.setPass(true);

        List<SelectItem> selectItems = tree.getSelects();
        //查询体中是否有*号
        if(checkAsterisk(selectItems)){
            report.setDesc("请写明查询字段，不要使用select *");
            report.setPass(false);
            report.setLevel(Report.Level.ERROR);
            return report;
        }

        //join子查询中是否有*号，有则报错
        List<Join> joins = tree.getJoins();
        if(joins == null || joins.size() <1){
            return report;
        }
        for(Join join : joins){
            //如果是子查询
            if(join.getRightItem() instanceof SubSelect){
                //获取子查询
                SelectBody selectBody = ((SubSelect) join.getRightItem()).getSelectBody();
                if(selectBody instanceof PlainSelect){
                    //检查是否有*号
                    if(checkAsterisk(((PlainSelect) selectBody).getSelectItems())){
                        report.setDesc("请写明查询字段，不要使用select *");
                        report.setPass(false);
                        report.setLevel(Report.Level.ERROR);
                        return report;
                    }
                }
            }
        }

        //where子查询中是否有*号
        Expression where = tree.getWhere();
        ExpressionVisitorAdapter adapter = new ExpressionVisitorAdapter();
        adapter.setSelectVisitor( new MySelectVisitor(report));
        where.accept(adapter);
        return report;
    }

    @Override
    public List<SqlTypes> scope() {
        return Arrays.asList(SqlTypes.SELECT);
    }
}

Appender的实现类，DefaultAppender，默认往控制台输出报告

public class DefaultAppender implements Appender {
    @Override
    public void print(List<Report> result) {
        if (result == null || result.size() < 1){
            return;
        }
        System.out.println("========报告如下=========");
     
        for (Report report : result){
            //不通过才打印
            if (!report.isPass()){
                System.out.println(report);
                System.out.println();
            }
        }
    }  
}

以上代码测试结果如下：

Report{pass=false, desc='请写明查询字段，不要使用select *', sql='select * from test', level=ERROR, sample='null'}

扩展性设计

因为规则较多，需要多个人协作共同完成。在刚刚的示例代码中，每个规则实现后，都需要注册才能生效。

		//注册select规则解析器和规则
        Checker selectChecker = new SelectCheck();
        CheckRule writeClearlySelectFieldRule = new WriteClearlySelectFieldRule();
        selectChecker.registeRule(writeClearlySelectFieldRule);
        
        CheckerHolder.registeChecker(selectChecker);

        //注册insert规则解析器和规则
        Checker insertChecker = new InsertCheck();
        CheckRule clearTableRule = new ClearTableRule();
        insertChecker.registeRule(clearTableRule);
        
        CheckerHolder.registeChecker(insertChecker);

当规则很多的时候，注册相关的代码就需要重复写很多遍，作为一个“优秀”的程序猿，怎么能容忍这样的事情发生呢，因此我们采用了java的SPI机制。具体原理介绍请参照之前的文章“搞懂SPI扩展机制”。

从上述代码可以看出，有两类实现需要注册，一类是Checker实现类，一类是CheckRule实现类。因此在META-INF/services目录下，新建两个文件，文件名分别为两个接口的全路径，如下：

Checker文件内容为：

CheckRule文件内容为：

有了这两个文件后，还需要使用ServiceLoader将所有实现类加载，并注册在程序中，代码如下：

 /**
     * java spi注册checker和rule
     */
    static {
        ServiceLoader<Checker> checkers = ServiceLoader.load(Checker.class);
        Iterator<Checker> iteratorChecker = checkers.iterator();
        while (iteratorChecker.hasNext()) {
            Checker checker = iteratorChecker.next();
            CheckerHolder.registeChecker(checker);
        }
        ServiceLoader<CheckRule> services = ServiceLoader.load(CheckRule.class);
        Iterator<CheckRule> iteratorCheckRule = services.iterator();
        while (iteratorCheckRule.hasNext()) {
            CheckRule rule = iteratorCheckRule.next();
            List<SqlTypes> scopes = rule.scope();
            for (SqlTypes scope : scopes) {
                CheckerHolder.getCheckers().get(scope.toString()).registeRule(rule);
            }
        }
    }

以上便是整个SQL检查模块的完整实现。

总结

整个工具由SQL获取、SQL检查、报告渲染三部分构成。SQL可从程序的mapper.xml中获取，也可在应用程序运行过程中输出到文本日志，从文本日志中读取。SQL检查可使用JSqlParser实现，也可使用Antrl、Druid等工具实现。报告渲染可根据需要输出至HTML、数据库、PDF等。

目前我们只实现了从mapper.xml中获取Sql，使用JsqlParser解析SQL检查，结果输出至控制台和Html文件，后续根据需要，再编写其它的实现。

关注公众号“程序员顺仔和他的朋友们”，带你了解更多开发和架构知识。

posted @ 2021-04-04 10:46 程序员顺仔阅读(1679) 评论(0) 编辑收藏举报

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