主要介绍如何在应用程序中利用 P6Spy、IronTrack SQL 工具来对数据库操作进行监控与剖析，从中发现应用系统存在的性能瓶颈，得到相关的优化建议并最终找到相应的解决办法。
当我们碰到数据库性能时，最有效的就是直接跟踪每一个 SQL 语句的执行情况，SQL 语句的优化、索引的优化往往也是最容易取得最直接的效果的。
首先介绍下P6Spy这个工具， 他主要是用来获取应用程序与数据库之间的操作—每个SQL语句，并记录每个操作执行的时间和相应的操作语句。方便我们进行性能分析。P6Spy 用 Log4J 来记录 JDBC 调用的日记信息。
简单地讲，我们可以认为 P6Spy 就是一个代理（Proxy），它只做了一层对 JDBC 驱动的拦截，然后转发出去，这样的设计与实际的应用程序没有任何的耦合性，除了在配置中将驱动程序改成 P6Spy 的拦截驱动外，程序其他地方并不需要做任何的改变。这层拦截器除了可能会给系统带来略微的性能下降外，对程序其他方面没有任何的影响。
下图是对数据库进行拦截监控的处理过程：
1. 下载 p6spy-install.jar 的文件包，http://www.p6spy.com/download.html
2. 解压p6spy-install.jar，把p6spy.jar 放到 CLASSPATH 中，如果是 Web 应用程序则放在 YourWebApp/WEB-INF/lib/ 目录下；
GMD:
l mv p6spy.jar /usr/local/gmd/AicentGmms/WEB-INF/lib/
l Modify polaris.sh
gmd_libfile=$gmd_libpath/GMDImportedLib.jar:$gmd_libpath/gmd.jar:$gmd_libpath/p6spy.jar:$gmd_libpath/
3. 把 spy.properties 放到 CLASSPATH 目录下，如果是 Web 应用程序放在 YourWebApp/WEB-INF/classess/ 目录下，注意不是 lib/ 目录
GMD:
l mv spy.properties /usr/local/gmd/AicentGmms/WEB-INF/lib/
l Modify polaris.sh
gmd_libfile=$gmd_libpath/GMDImportedLib.jar:$gmd_libpath/gmd.jar:$gmd_libpath/p6spy.jar:$gmd_libpath/
4. 修改你应用系统中的数据库驱动名称为 P6Spy 的驱动程序名称 com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver 其它的全部使用默认值，暂时先都不用修改；
GMD:
l Modify GmmsConfig.properties
DS_gmms_Driver=com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
5. 打开配置文件 spy.properties 文件，找到 realdriver，把它的值改为你的应用系统的真正的数据库驱动名称；同时制定log路径
GMD:
l realdriver=com.mysql.jdbc.Driver
l logfile= /usr/local/gmd/bin/spy.log
note: 如果在你的应用程序启动后，却在 spy.log 文件中发现了如下的提示信息，
<你的程序的数据库驱动名称> is a real driver in spy.properties, but it has been loaded before p6spy. p6spy will not wrap these connections. Either prevent the driver from loading, or try setting'deregisterdrivers' to true in spy.properties
那就是驱动程序加载先后的问题了。请把 spy.properties 配置文件里deregisterdrivers=false 改为 deregisterdrivers=true，重新运行即可。这是因为有些应用系统中会先于 P6Spy 加载了真正的数据库的驱动程序，导致 P6Spy 无法监控到，设置 deregisterdrivers 为 true，是显式地把真正的数据库的驱动程序进行反注册掉，而采用 P6Spy 的驱动程序。
6. 运行你的应用程序或 Web 应用程序，可以在 spy.log 里看到 P6Spy 监测到的 SQL 详细的执行与操作的记录信息了，包含有完整的 SQL 执行参数。
current time|execution time|category|statement SQL String|effective SQL string
例子：
1249546798335|5560|1|statement||DELETE FROM messagestore
Delete语句花了5560ms的时间执行完
| 配置项名称 | 默认值 | 配置项意义及相关注意事项 |
| module.log | com.p6spy.engine.logging. P6LogFactory | 用来拦截和记录任务应用程序的 JDBC 语句。若无配置或注释掉则无此功能。 |
| module.outage | com.p6spy.engine.outage. P6OutageFactory | 检测和记录执行时间比较长的 SQL 语句。若无配置或注释掉则无此功能。 |
| realdriver | 真正的应用系统使用的数据库驱动程序名称。 | |
| realdriver2 | 真正的应用系统使用的第二种备用数据库驱动程序名称。 | |
| realdriver3 | 真正的应用系统使用的第三种备用数据库驱动程序名称。 | |
| deregisterdrivers | false | 显示地把真正的数据库的驱动程序进行反注册掉。取值 true| false |
| executionthreshold | P6Log 模块执行时间设置，整数值 (以毫秒为单位)，只有当超过这个时间才进行记录 Log。 | |
| outagedetection | false | P6Outage 模块是否记录较长时间运行的语句。取值 true| false |
| outagedetectioninterval | P6Outage 模块执行时间设置，整数值 （以秒为单位)），只有当超过这个时间才进行记录 Log。 | |
| filter | false | 是否过滤 Log，取值 true| false |
| include | 过滤 Log 时所包含的表名列表，以逗号分隔。 | |
| exclude | 过滤 Log 时所排除的表名列表，以逗号分隔。 | |
| sqlexpression | 过滤 Log 时的 SQL 表达式名称 | |
| autoflush | true | 是否自动刷新。取值 true| false |
| dateformat | Display as timestamp | 设置log里current time的格式，也就是用 Java 的 SimpleDateFormat 程序。 We can set: hh:mm:ss,SSS |
| includecategories | 显示指定过滤 Log 时包含的分类列表，取值为 error，info，batch，debug，statement，commit，rollback，result 的各种组合。 | |
| excludecategories | 显示指定过滤 Log 时排队的分类列表，取值同上。 | |
| stringmatcher | 使用正则表达式来过滤 Log，取值为 com.p6spy.engine.common.GnuRegexMatcher 和 com.p6spy.engine.common.JakartaRegexMatcher | |
| stacktrace | false | 打印堆栈跟踪信息。取值 true| false |
| stacktraceclass | 如果 stacktrace=true，则可以指定具体的类名来进行过滤。 | |
| reloadproperties | false | 监测属性配置文件是否进行重新加载。取值 true| false |
| reloadpropertiesinterval | 60 | 属性配置文件重新加载的时间间隔，以秒为单位。 |
| useprefix | false | 是否加上前缀，设置为 true，会加上 p6spy: 作为前缀。取值 true| false |
| appender | com.p6spy.engine.logging. appender.FileLogger | 指定 Log 的 appender，与 Log4J 有点同义，取值：com.p6spy.engine.logging.appender.Log4jLogger、com.p6spy.engine.logging.appender.StdoutLogger 和 com.p6spy.engine.logging.appender.FileLogger |
| logfile | spy.log | 指定 Log 的文件名，任何适于操作系统的文件。 |
| append | true | 指定是否每次是增加 Log，设置为 false 则每次都会先进行清空。取值 true| false |
| log4j.appender.STDOUT | org.apache.log4j.ConsoleAppender | 当 appender 为 log4j 时采用的配置，配置如同 Log4J 的相关配置。 |
| log4j.appender.STDOUT.layout | org.apache.log4j.PatternLayout | 同上 |
| log4j.appender.STDOUT. layout.ConversionPattern | p6spy - %m%n | 同上 |
| log4j.logger.p6spy | INFO,STDOUT | Log 级别的设置，取值同 Log4J 的配置 |
| realdatasource | 设置数据源 DataSource 的配置名称。 | |
| realdatasourceclass | 设置数据源 DataSource 的类的全称。 | |
| realdatasourceproperties | 设置数据源 DataSource 的属性，以分号分隔。 | |
| jndicontextfactory | 设置 JNDI 数据源的 NamingContextFactory。 | |
| jndicontextproviderurl | 设置 JNDI 数据源的提供者的 URL。 | |
| jndicontextcustom | 设置 JNDI 数据源的一些定制信息，以分号分隔。 |
一个专注于JDBC性能的监控和测试的开源项目，通过对JDBC 的包装来拦截应用序对数据库的请求，完成性能监控。IronTrack SQL 的好处在于不需要修改任何代码或者在数据库端安装任何程序，只需要在测试时把依赖的 JDBC 替换就可以了。
1. 下载IronTrack SQL的文件包进行安装:
2. 把 irontracksql.jar, p6spy.jar 和 log4j-1.2.8.jar 放到 CLASSPATH 中，如果是 Web 应用程序则放在 YourWebApp/WEB-INF/lib/ 目录下；
GMD:
l mv p6spy.jar irontracksql.jar log4j-1.2.8.jar /usr/local/gmd/AicentGmms/WEB-INF/lib/
l Modify polaris.sh
gmd_libfile=$gmd_libpath/GMDImportedLib.jar:$gmd_libpath/gmd.jar:$gmd_libpath/p6spy.jar:$gmd_libpath/irontracksql.jar:$gmd_libpath/log4j-1.2.8.jar:$gmd_libpath/
3. 把 spy.properties 放到 CLASSPATH 目录下，如果是 Web 应用程序就放在 YourWebApp/WEB-INF/classess/ 目录下，注意不是 lib/ 目录；
GMD:
l mv spy.properties /usr/local/gmd/AicentGmms/WEB-INF/lib/
l Modify polaris.sh
gmd_libfile=$gmd_libpath/GMDImportedLib.jar:$gmd_libpath/gmd.jar:$gmd_libpath/p6spy.jar:$gmd_libpath/
4. 修改你程序的数据库驱动名称为 P6Spy 的驱动程序名称com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver 其它的都不用更改；
GMD:
l Modify GmmsConfig.properties
DS_gmms_Driver=com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
5. 打开配置文件 spy.properties 文件，找到 realdriver，把它的值改为你的应用系统的真正的数据库驱动名称；
6. 打开配置文件 spy.properties 文件，设置监听端口号 monitorport=2000；
7. 将IronTrack SQL的文件包放在本机（或任何一台你用来启动IronTrack SQL的机子），在本机java -jar irontracksql.jar 来启动 IronTrack SQL；
8. 再启动你的应用程序或服务器；
9. 可以在 IronTrack SQL 图形化的界面上看到结果并进行分析了。
连接成功
l SQL Moniotr View
我们可以根据SQL，Count，Avg Time 或 Max Time 进行排序
l Graphing view
l 清除数据
在分析的过程中，我们可以根据需要点击“Purge”按钮，它可以清除目前所监测到的内容，然后重新进行记录监测信息，很方便地进行重新
l 导出数据
l 导出成功
l 导入数据
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