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通过 Slack 监视慢 SQL 查询
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> 一个获得关于慢查询、意外错误和其它重要日志通知的简单 Go 秘诀。
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我的 Slack bot 提示我一个运行了很长时间 SQL 查询。我应该尽快解决它。
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**我们不能管理我们无法去测量的东西。**每个后台应用程序都需要我们去监视它在数据库上的性能。如果一个特定的查询随着数据量增长变慢，你必须在它变得太慢之前去优化它。
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由于 Slack 已经成为我们工作的中心，它也在改变我们监视系统的方式。 虽然我们已经有非常不错的监视工具，如果在系统中任何东西有正在恶化的趋势，让 Slack 机器人告诉我们，也是非常棒的主意。比如，一个太长时间才完成的 SQL 查询，或者，在一个特定的 Go 包中发生一个致命的错误。
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在这篇博客文章中，我们将告诉你，通过使用已经支持这些特性的[一个简单的日志系统][8] 和 [一个已存在的数据库库（database library）][9] 怎么去设置来达到这个目的。
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### 使用记录器
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[logger][10] 是一个为 Go 库和应用程序使用设计的小型库。在这个例子中我们使用了它的三个重要的特性：
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* 它为测量性能提供了一个简单的定时器。
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* 支持复杂的输出过滤器，因此，你可以从指定的包中选择日志。例如，你可以告诉记录器仅从数据库包中输出，并且仅输出超过 500 ms 的定时器日志。
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* 它有一个 Slack 钩子，因此，你可以过滤并将日志输入到 Slack。
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让我们看一下在这个例子中，怎么去使用定时器，稍后我们也将去使用过滤器：
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```
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package main
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import (
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"github.com/azer/logger"
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"time"
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)
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var (
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users = logger.New("users")
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database = logger.New("database")
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)
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func main () {
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users.Info("Hi!")
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timer := database.Timer()
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time.Sleep(time.Millisecond * 250) // sleep 250ms
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timer.End("Connected to database")
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users.Error("Failed to create a new user.", logger.Attrs{
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"e-mail": "foo@bar.com",
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})
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database.Info("Just a random log.")
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fmt.Println("Bye.")
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}
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```
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运行这个程序没有输出：
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```
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$ go run example-01.go
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Bye
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```
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记录器是[缺省静默的][11]，因此，它可以在库的内部使用。我们简单地通过一个环境变量去查看日志：
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例如：
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```
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$ LOG=database@timer go run example-01.go
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01:08:54.997 database(250.095587ms): Connected to database.
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Bye
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```
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上面的示例我们使用了 `database@timer` 过滤器去查看 `database` 包中输出的定时器日志。你也可以试一下其它的过滤器，比如：
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* `LOG=*`: 所有日志
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* `LOG=users@error,database`: 所有来自 `users` 的错误日志，所有来自 `database` 的所有日志
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* `LOG=*@timer,database@info`: 来自所有包的定时器日志和错误日志，以及来自 `database` 的所有日志
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* `LOG=*,users@mute`: 除了 `users` 之外的所有日志
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### 发送日志到 Slack
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控制台日志是用于开发环境的，但是我们需要产品提供一个友好的界面。感谢 [slack-hook][12]， 我们可以很容易地在上面的示例中，使用 Slack 去整合它：
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```
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import (
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"github.com/azer/logger"
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"github.com/azer/logger-slack-hook"
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)
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func init () {
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logger.Hook(&slackhook.Writer{
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WebHookURL: "https://hooks.slack.com/services/...",
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Channel: "slow-queries",
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Username: "Query Person",
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Filter: func (log *logger.Log) bool {
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return log.Package == "database" && log.Level == "TIMER" && log.Elapsed >= 200
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}
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})
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}
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```
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我们来解释一下，在上面的示例中我们做了什么：
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* 行 #5: 设置入站 webhook url。这个 URL [链接在这里][1]。
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* 行 #6: 选择流日志的入口通道。
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* 行 #7: 显示的发送者的用户名。
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* 行 #11: 使用流过滤器，仅输出时间超过 200 ms 的定时器日志。
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希望这个示例能给你提供一个大概的思路。如果你有更多的问题，去看这个 [记录器][13]的文档。
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### 一个真实的示例： CRUD
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[crud][14] 是一个用于 Go 的数据库的 ORM 式的类库，它有一个隐藏特性是内部日志系统使用 [logger][15] 。这可以让我们很容易地去监视正在运行的 SQL 查询。
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#### 查询
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这有一个通过给定的 e-mail 去返回用户名的简单查询：
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```
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func GetUserNameByEmail (email string) (string, error) {
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var name string
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if err := DB.Read(&name, "SELECT name FROM user WHERE email=?", email); err != nil {
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return "", err
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}
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return name, nil
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}
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```
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好吧，这个太短了， 感觉好像缺少了什么，让我们增加全部的上下文：
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```
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import (
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"github.com/azer/crud"
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_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
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"os"
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)
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var db *crud.DB
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func main () {
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var err error
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DB, err = crud.Connect("mysql", os.Getenv("DATABASE_URL"))
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if err != nil {
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panic(err)
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}
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username, err := GetUserNameByEmail("foo@bar.com")
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if err != nil {
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panic(err)
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}
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fmt.Println("Your username is: ", username)
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}
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```
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因此，我们有一个通过环境变量 `DATABASE_URL` 连接到 MySQL 数据库的 [crud][16] 实例。如果我们运行这个程序，将看到有一行输出：
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```
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$ DATABASE_URL=root:123456@/testdb go run example.go
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Your username is: azer
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```
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正如我前面提到的，日志是 [缺省静默的][17]。让我们看一下 crud 的内部日志：
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```
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$ LOG=crud go run example.go
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22:56:29.691 crud(0): SQL Query Executed: SELECT username FROM user WHERE email='foo@bar.com'
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Your username is: azer
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```
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这很简单，并且足够我们去查看在我们的开发环境中查询是怎么执行的。
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#### CRUD 和 Slack 整合
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记录器是为配置管理应用程序级的“内部日志系统”而设计的。这意味着，你可以通过在你的应用程序级配置记录器，让 crud 的日志流入 Slack ：
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```
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import (
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"github.com/azer/logger"
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"github.com/azer/logger-slack-hook"
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)
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func init () {
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logger.Hook(&slackhook.Writer{
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WebHookURL: "https://hooks.slack.com/services/...",
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Channel: "slow-queries",
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Username: "Query Person",
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Filter: func (log *logger.Log) bool {
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return log.Package == "mysql" && log.Level == "TIMER" && log.Elapsed >= 250
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}
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})
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}
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```
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在上面的代码中：
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* 我们导入了 [logger][2] 和 [logger-slack-hook][3] 库。
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* 我们配置记录器日志流入 Slack。这个配置覆盖了代码库中 [记录器][4] 所有的用法， 包括第三方依赖。
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* 我们使用了流过滤器，仅输出 MySQL 包中超过 250 ms 的定时器日志。
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这种使用方法可以被扩展，而不仅是慢查询报告。我个人使用它去跟踪指定包中的重要错误， 也用于统计一些类似新用户登入或生成支付的日志。
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### 在这篇文章中提到的包
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* [crud][5]
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* [logger][6]
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* [logger-slack-hook][7]
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[告诉我们][18] 如果你有任何的问题或建议。
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via: http://azer.bike/journal/monitoring-slow-sql-queries-via-slack/
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作者：[Azer Koçulu][a]
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译者：[qhwdw](https://github.com/qhwdw)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]:http://azer.bike/
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[1]:https://my.slack.com/services/new/incoming-webhook/
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[2]:https://github.com/azer/logger
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[3]:https://github.com/azer/logger-slack-hook
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[4]:https://github.com/azer/logger
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[5]:https://github.com/azer/crud
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[6]:https://github.com/azer/logger
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[7]:https://github.com/azer/logger
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[8]:http://azer.bike/journal/monitoring-slow-sql-queries-via-slack/?utm_source=dbweekly&utm_medium=email#logger
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[9]:http://azer.bike/journal/monitoring-slow-sql-queries-via-slack/?utm_source=dbweekly&utm_medium=email#crud
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[10]:https://github.com/azer/logger
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[11]:http://www.linfo.org/rule_of_silence.html
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[12]:https://github.com/azer/logger-slack-hook
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[13]:https://github.com/azer/logger
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||
[14]:https://github.com/azer/crud
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||
[15]:https://github.com/azer/logger
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||
[16]:https://github.com/azer/crud
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||
[17]:http://www.linfo.org/rule_of_silence.html
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||
[18]:https://twitter.com/afrikaradyo
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