🚀 PandaCoder 2.0.0 - ES DSL Monitor & SQL Monitor 震撼發佈！詳情 - 後端,intellij-idea,ai開發,插件,程序員舒一笑不禿頭動態日志

🚀 PandaCoder 2.0.0 - ES DSL Monitor & SQL Monitor 震撼發佈！

讓數據庫查詢和搜索引擎調用一目瞭然！
告別盲目調試，擁抱可視化監控時代！

📖 目錄

功能介紹
為什麼需要這兩個監控工具
快速開始
詳細配置指南
使用場景
常見問題
技術原理

🎯 功能介紹

ES DSL Monitor - Elasticsearch 查詢監控

像 MyBatis Log 一樣，實時捕獲和展示 Elasticsearch 查詢！

✨ 核心特性

🔍 實時監控：自動捕獲所有 ES 查詢，無需修改代碼
📊 可視化展示：獨立工具窗口，清晰展示查詢詳情
🎨 智能解析：支持多種日誌格式（REST Client、cURL、Spring Data ES）
🔗 API 關聯：自動關聯觸發查詢的 API 接口
💾 持久化存儲：自動保存查詢歷史，方便回溯分析
🚀 零性能損耗：異步處理，不影響 IDEA 運行速度

📋 監控內容

字段	説明	示例
方法	HTTP 方法	GET / POST / PUT / DELETE
索引	ES 索引名稱	`torchv_chunk_dims_1024`
端點	請求端點	`/_search` / `/_count`
DSL 查詢	完整的查詢 JSON	`{"query": {"bool": {...}}}`
API 路徑	觸發查詢的 API	`/api/vector/search`
調用類	發起查詢的 Java 類	`VectorDataRetrieverElastic.java:125`
執行時間	查詢耗時	23 ms
響應	ES 返回的響應	`{"took": 5, "hits": {...}}`

SQL Monitor - SQL 查詢監控

完美復刻 MyBatis Log Plugin 的功能，在 IDEA 中原生支持！

✨ 核心特性

📝 完整 SQL 記錄：捕獲所有 MyBatis SQL 查詢
🎯 參數替換：自動生成可執行的 SQL（參數已替換）
🔍 智能分類：按操作類型（SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE）分類
📊 統計分析：實時統計各類 SQL 數量和表訪問情況
🔗 API 追蹤：自動關聯觸發 SQL 的 API 接口
🎨 顏色標識：不同操作類型使用不同顏色，一目瞭然

📋 監控內容

字段	説明	示例
操作	SQL 操作類型	SELECT / INSERT / UPDATE / DELETE
表名	操作的數據庫表	`user` / `order`
SQL 語句	原始 SQL（帶佔位符）	`SELECT * FROM user WHERE id = ?`
參數	綁定的參數值	`123(Integer)`
可執行 SQL	參數已替換的 SQL	`SELECT * FROM user WHERE id = 123`
結果數	查詢返回的記錄數	10
API 路徑	觸發 SQL 的 API	`/api/user/list`
調用類	Mapper 接口	`UserMapper.selectById`
執行時間	SQL 耗時	15 ms

💡 為什麼需要這兩個監控工具

傳統開發的痛點

😫 Elasticsearch 調試困境

// 代碼中構建複雜的 ES 查詢
NativeQuery query = NativeQuery.builder()
    .withQuery(boolQuery)
    .withKnnQuery(knnQuery)
    .withPageable(pageable)
    .build();

SearchHits<Document> hits = elasticsearchTemplate.search(query, Document.class);

// ❌ 問題：
// 1. 不知道實際發送給 ES 的 DSL 是什麼樣的
// 2. 無法直接在 Kibana 中測試
// 3. 調試時需要手動打印 JSON
// 4. 向量數據太長，難以閲讀

😫 SQL 調試困境

// MyBatis Mapper 調用
List<User> users = userMapper.selectByCondition(condition);

// ❌ 問題：
// 1. 不知道實際執行的 SQL 是什麼
// 2. 參數綁定是否正確？
// 3. 是否觸發了 N+1 查詢？
// 4. 哪個 API 調用了這個 SQL？

🎉 使用監控工具後

✅ ES DSL Monitor 帶來的改變

✨ 實時看到完整的 ES 查詢：
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════
║ ES DSL Query
╠═══════════════════════════════════════════════════════════════
║ Method: POST
║ Index: torchv_chunk_dims_1024
║ Endpoint: /_search
║ API Path: /api/vector/search
║ Caller: VectorDataRetrieverElastic.java:125
║ 
║ DSL:
║ {
║   "query": {
║     "bool": {
║       "must": [
║         {"match": {"content": {"query": "用户輸入", "boost": 0.3}}}
║       ]
║     }
║   },
║   "knn": {
║     "field": "vector",
║     "k": 10,
║     "num_candidates": 50,
║     "query_vector": [0.123, 0.456, ...]
║   },
║   "size": 10
║ }
║
║ Response: 156 hits in 23ms
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════

✅ 好處：
1. 一鍵複製 DSL，直接在 Kibana 測試
2. 清晰看到查詢結構和參數
3. 追蹤 API 到 ES 查詢的完整鏈路
4. 發現性能瓶頸

✅ SQL Monitor 帶來的改變

✨ 實時看到完整的 SQL 執行：
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════
║ SQL Query
╠═══════════════════════════════════════════════════════════════
║ Operation: SELECT
║ Table: user
║ API Path: /api/user/list
║ Caller: UserMapper.selectByCondition
║ 
║ Original SQL:
║ SELECT id, name, email, created_at
║ FROM user
║ WHERE status = ? AND created_at > ?
║ ORDER BY id DESC
║ LIMIT ?
║ 
║ Parameters:
║ 1(Integer), 2025-01-01 00:00:00(Timestamp), 10(Integer)
║ 
║ Executable SQL:
║ SELECT id, name, email, created_at
║ FROM user
║ WHERE status = 1 AND created_at > '2025-01-01 00:00:00'
║ ORDER BY id DESC
║ LIMIT 10
║
║ Result: 10 rows in 15ms
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════

✅ 好處：
1. 一鍵複製可執行 SQL，直接在數據庫工具運行
2. 清晰看到參數綁定
3. 追蹤 API 到 SQL 的完整鏈路
4. 發現 N+1 查詢問題
5. 優化慢查詢

🚀 快速開始

第一步：安裝插件

打開 IntelliJ IDEA
Settings → Plugins → 搜索 PandaCoder
點擊 Install 安裝
重啓 IDEA

第二步：打開工具窗口

在 IDEA 底部工具欄找到：

🔍 ES DSL Monitor - Elasticsearch 圖標
🗄️ SQL Monitor - MySQL 圖標

第三步：啓用監聽

在對應的工具窗口中：

✅ 勾選 "啓用 ES 監聽" 或 "啓用 SQL 監聽"

第四步：配置日誌輸出（重要！）

這是最關鍵的一步！ 如果不配置日誌，監控工具無法捕獲查詢。

📝 詳細配置指南

ES DSL Monitor 配置

配置原理説明

為什麼需要配置日誌？

ES DSL Monitor 的工作原理是監聽 IDEA 控制枱的輸出，解析其中的 Elasticsearch 查詢日誌。但是，Elasticsearch 客户端默認不會輸出詳細的查詢日誌，需要手動配置日誌級別。

這類似於 MyBatis 需要配置 DEBUG 日誌才能看到 SQL 一樣。

方式 1：配置 Logback（推薦）

如果你的項目使用 Logback（Spring Boot 默認），在 src/main/resources/logback-spring.xml 或 logback-local.xml 中添加：

<configuration>
    <!-- 現有配置保持不變... -->
    
    <!-- ===== Elasticsearch 日誌配置（新增） ===== -->
    
    <!-- Elasticsearch Java Client 請求日誌 -->
    <logger name="org.elasticsearch.client" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </logger>
    
    <!-- Spring Data Elasticsearch 查詢日誌 -->
    <logger name="org.springframework.data.elasticsearch" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </logger>
    
    <!-- Elasticsearch RestClient 詳細日誌 -->
    <logger name="org.elasticsearch.client.RestClient" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </logger>
    
    <!-- Elasticsearch 請求追蹤（最詳細，強烈推薦！） -->
    <logger name="tracer" level="TRACE">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </logger>
    
</configuration>

配置説明：

Logger 名稱	級別	作用	是否必需
`org.elasticsearch.client`	DEBUG	輸出 ES 客户端基礎日誌	⭐⭐⭐ 推薦
`org.elasticsearch.client.RestClient`	DEBUG	輸出 HTTP 請求/響應	⭐⭐⭐⭐ 重要
`org.springframework.data.elasticsearch`	DEBUG	Spring Data ES 查詢日誌	⭐⭐⭐ 推薦
`tracer`	TRACE	輸出完整的 cURL 格式請求	⭐⭐⭐⭐⭐ 必需

⚠️ 重點：tracer 日誌是最重要的！ 它會輸出類似以下格式的日誌：

curl -iX POST "localhost:9200/torchv_chunk_dims_1024/_search?typed_keys=true" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"content": {"query": "用户查詢", "boost": 0.3}}}
      ]
    }
  },
  "knn": {
    "field": "vector",
    "k": 10,
    "num_candidates": 50,
    "query_vector": [0.123, 0.456, ...]
  },
  "size": 10
}'
# {
#   "took": 5,
#   "hits": {
#     "total": {"value": 156},
#     "hits": [...]
#   }
# }

這種格式包含了：

✅ 完整的 HTTP 方法和 URL
✅ 完整的 DSL 查詢 JSON
✅ 完整的響應 JSON
✅ 可以直接複製到終端執行

方式 2：配置 application.yml

在 src/main/resources/application.yml 或 application-dev.yml 中添加：

# 日誌配置
logging:
  level:
    # Elasticsearch 客户端日誌
    org.elasticsearch.client: DEBUG
    org.elasticsearch.client.RestClient: DEBUG
    # Spring Data Elasticsearch
    org.springframework.data.elasticsearch: DEBUG
    org.springframework.data.elasticsearch.client.elc: DEBUG
    # HTTP 追蹤（最重要！）
    tracer: TRACE

⚠️ 注意：

如果同時配置了 logback.xml 和 application.yml，logback.xml 的配置優先級更高
建議在 logback.xml 中配置，更靈活

方式 3：配置 Log4j2（如果使用 Log4j2）

在 src/main/resources/log4j2.xml 中添加：

<Configuration>
    <!-- 現有配置... -->
    
    <!-- Elasticsearch 日誌配置 -->
    <Loggers>
        <Logger name="org.elasticsearch.client" level="debug" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </Logger>
        <Logger name="org.elasticsearch.client.RestClient" level="debug" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </Logger>
        <Logger name="org.springframework.data.elasticsearch" level="debug" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </Logger>
        <Logger name="tracer" level="trace" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </Logger>
    </Loggers>
</Configuration>

驗證配置是否生效

配置完成後，重啓應用程序，在 IDEA 控制枱應該能看到類似以下內容：

2025-10-19 15:30:45.123 TRACE tracer - curl -iX POST "localhost:9200/index_name/_search" -d '{"query": {...}}'

如果看到了，説明配置成功！ ✅

如果沒看到，請檢查：

❌ 配置文件路徑是否正確
❌ 日誌級別是否設置為 TRACE
❌ 是否重啓了應用程序
❌ 是否在正確的 profile 中配置（如 dev/local）

SQL Monitor 配置

配置原理説明

為什麼需要配置日誌？

SQL Monitor 的工作原理是監聽 MyBatis 輸出的 SQL 日誌。MyBatis 在 DEBUG 級別會輸出完整的 SQL 執行信息：

==>  Preparing: SELECT * FROM user WHERE id = ?
==> Parameters: 123(Integer)
<==      Total: 1

如果日誌級別設置為 INFO 或更高，這些日誌不會輸出，SQL Monitor 就無法捕獲。

方式 1：配置 Logback（推薦）

在 logback-spring.xml 或 logback-local.xml 中添加：

<configuration>
    <!-- 現有配置保持不變... -->
    
    <!-- ===== MyBatis SQL 日誌配置（新增） ===== -->
    
    <!-- 方式 A：配置 Mapper 接口包路徑（推薦） -->
    <logger name="com.yourpackage.mapper" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </logger>
    
    <!-- 或者 -->
    
    <!-- 方式 B：配置 MyBatis Plus（如果使用 MyBatis Plus） -->
    <logger name="com.baomidou.mybatisplus" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </logger>
    
    <!-- 或者 -->
    
    <!-- 方式 C：配置所有 MyBatis 日誌 -->
    <logger name="org.apache.ibatis" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </logger>
    
</configuration>

配置説明：

配置方式	Logger 名稱	説明	推薦度
方式 A	`com.yourpackage.mapper`	只輸出你的 Mapper 接口的 SQL	⭐⭐⭐⭐⭐ 最推薦
方式 B	`com.baomidou.mybatisplus`	MyBatis Plus 的 SQL	⭐⭐⭐⭐ 推薦
方式 C	`org.apache.ibatis`	所有 MyBatis 日誌（可能很多）	⭐⭐⭐ 一般

⚠️ 注意： 請將 com.yourpackage.mapper 替換為你項目中 Mapper 接口的實際包路徑！

示例：

如果你的 Mapper 在 com.example.demo.mapper 包下，配置為：
```
<logger name="com.example.demo.mapper" level="DEBUG">
```
如果你的 Mapper 在 com.torchv.application.mapper 包下，配置為：
```
<logger name="com.torchv.application.mapper" level="DEBUG">
```

方式 2：配置 application.yml

在 application.yml 或 application-dev.yml 中添加：

# 日誌配置
logging:
  level:
    # 方式 A：配置 Mapper 接口包路徑（推薦）
    com.yourpackage.mapper: DEBUG
    
    # 或者
    
    # 方式 B：配置 MyBatis Plus
    com.baomidou.mybatisplus: DEBUG
    
    # 或者
    
    # 方式 C：配置所有 MyBatis 日誌
    org.apache.ibatis: DEBUG

⚠️ 同樣需要替換為你的實際包路徑！

驗證配置是否生效

配置完成後，重啓應用程序，在 IDEA 控制枱應該能看到類似以下內容：

2025-10-19 15:30:45.123 DEBUG com.example.mapper.UserMapper.selectById - ==>  Preparing: SELECT * FROM user WHERE id = ?
2025-10-19 15:30:45.125 DEBUG com.example.mapper.UserMapper.selectById - ==> Parameters: 123(Integer)
2025-10-19 15:30:45.130 DEBUG com.example.mapper.UserMapper.selectById - <==      Total: 1

如果看到了，説明配置成功！ ✅

如果沒看到，請檢查：

❌ Mapper 包路徑是否正確
❌ 日誌級別是否設置為 DEBUG
❌ 是否重啓了應用程序
❌ 是否在正確的 profile 中配置

完整配置示例（基於你的 ais-server 項目）

根據你提供的配置，這是一個完整的 logback-local.xml 示例：

<configuration>
    <!-- 控制枱輸出 -->
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %highlight(%-5level) %cyan(%logger{36}) - %msg%n</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>
    
    <!-- 文件輸出 -->
    <appender name="syslog" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <File>logs/ais-server.log</File>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>logs/ais-server.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>30</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>
    
    <!-- Root Logger -->
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </root>
    
    <!-- 業務日誌 -->
    <logger name="com.torchv" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="syslog" />
    </logger>
    
    <!-- ===== Elasticsearch 日誌配置 ===== -->
    
    <!-- Elasticsearch Java Client 請求日誌 -->
    <logger name="org.elasticsearch.client" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="syslog" />
    </logger>
    
    <!-- Spring Data Elasticsearch 查詢日誌 -->
    <logger name="org.springframework.data.elasticsearch" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="syslog" />
    </logger>
    
    <!-- Elasticsearch RestClient 詳細日誌 -->
    <logger name="org.elasticsearch.client.RestClient" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="syslog" />
    </logger>
    
    <!-- Elasticsearch 請求追蹤（最詳細） -->
    <logger name="tracer" level="TRACE">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="syslog" />
    </logger>
    
    <!-- ===== MyBatis SQL 日誌配置 ===== -->
    
    <!-- MyBatis Mapper 日誌（請替換為你的實際包路徑） -->
    <logger name="com.torchv.application.mapper" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="syslog" />
    </logger>
    
    <!-- MyBatis Plus 日誌（如果使用） -->
    <logger name="com.baomidou.mybatisplus" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="syslog" />
    </logger>
    
</configuration>

對應的 application.yml 配置：

# 日誌配置
logging:
  level:
    # Elasticsearch 客户端日誌
    org.elasticsearch.client: DEBUG
    org.elasticsearch.client.RestClient: DEBUG
    # Spring Data Elasticsearch
    org.springframework.data.elasticsearch: DEBUG
    org.springframework.data.elasticsearch.client.elc: DEBUG
    # HTTP 追蹤
    tracer: TRACE
    # MyBatis Mapper 日誌
    com.torchv.application.mapper: DEBUG
    # MyBatis Plus
    com.baomidou.mybatisplus: DEBUG

🎬 使用場景

場景 1：優化 Elasticsearch 查詢性能

問題： 向量檢索很慢，不知道是哪裏的問題。

解決方案：

打開 ES DSL Monitor
執行向量檢索操作
在監控窗口查看實際的 DSL 查詢
檢查：
- num_candidates 是否設置合理？
- k 值是否過大？
- 是否有不必要的 bool 查詢？
- 向量維度是否正確？
複製 DSL 到 Kibana 進行調優測試
修改代碼，再次驗證

效果： 查詢性能提升 3 倍！ 🚀

場景 2：排查 N+1 查詢問題

問題： 列表接口很慢，懷疑有 N+1 查詢。

解決方案：

打開 SQL Monitor
調用列表接口
在監控窗口查看 SQL 執行情況

發現：

SELECT * FROM order WHERE user_id = 1    -- 1 次
SELECT * FROM order_item WHERE order_id = 101  -- N 次
SELECT * FROM order_item WHERE order_id = 102  -- N 次
SELECT * FROM order_item WHERE order_id = 103  -- N 次
...

確認是 N+1 查詢問題
修改為使用 JOIN 或批量查詢
再次驗證，只執行 1-2 條 SQL

效果： 接口響應時間從 2 秒降到 200 毫秒！ ⚡

場景 3：追蹤 API 調用鏈路

問題： 某個 API 報錯了，不知道執行了哪些查詢。

解決方案：

打開 ES DSL Monitor 和 SQL Monitor
清空所有歷史記錄
調用出問題的 API
在監控窗口查看：
- 執行了哪些 SQL？
- 執行了哪些 ES 查詢？
- 參數是否正確？
- 哪一步出錯了？
定位問題根源

效果： 5 分鐘定位問題，而不是 2 小時！ 🎯

場景 4：學習和理解 ORM 行為

問題： 不確定 MyBatis / Spring Data ES 生成的查詢是什麼樣的。

解決方案：

打開對應的監控工具
執行各種操作
觀察生成的查詢
學習：
- 分頁是如何實現的？
- 排序是如何處理的？
- 複雜條件是如何轉換的？
- 關聯查詢是如何執行的？

效果： 快速掌握框架行為，寫出更高效的代碼！ 📚

場景 5：代碼審查和性能優化

問題： 需要審查同事的代碼，確保查詢合理。

解決方案：

運行同事的代碼
打開監控工具
執行各種操作
檢查：
- 是否有冗餘查詢？
- 是否有慢查詢？
- 索引是否使用正確？
- 查詢邏輯是否合理？
提出優化建議

效果： 提升團隊代碼質量，避免性能問題上線！ 🛡️

❓ 常見問題

Q1: 為什麼沒有捕獲到 ES 查詢？

A: 請檢查以下幾點：

✅ "啓用 ES 監聽"開關是否打開？
- 在 ES DSL Monitor 工具窗口頂部檢查
✅ 日誌配置是否正確？
- 檢查 logback.xml 或 application.yml
- 確認 tracer 日誌級別為 TRACE
- 確認日誌輸出到控制枱（STDOUT）
✅ 應用程序是否在 IDEA 中運行？
- 必須通過 IDEA 的 Run/Debug 啓動
- 外部啓動的應用無法監控
✅ 是否執行了 ES 查詢操作？
- 觸發一個會調用 ES 的功能
- 檢查控制枱是否有 curl 開頭的日誌
✅ 日誌格式是否支持？
- 查看 docs/EsDslMonitor使用指南.md 瞭解支持的格式

調試方法：

在控制枱搜索 curl 或 tracer，如果找不到，説明日誌配置未生效。

Q2: 為什麼沒有捕獲到 SQL 查詢？

A: 請檢查以下幾點：

✅ "啓用 SQL 監聽"開關是否打開？
- 在 SQL Monitor 工具窗口頂部檢查
✅ 日誌配置是否正確？
- 檢查 Mapper 包路徑是否正確
- 確認日誌級別為 DEBUG
- 確認日誌輸出到控制枱
✅ 項目是否使用 MyBatis？
- SQL Monitor 目前只支持 MyBatis
- 不支持 JPA/Hibernate 原生日誌（可能在未來版本支持）
✅ 是否執行了數據庫操作？
- 觸發一個會查詢數據庫的功能
- 檢查控制枱是否有 Preparing: 日誌

調試方法：

在控制枱搜索 Preparing: 或 Parameters:，如果找不到，説明日誌配置未生效。

Q3: 向量數據太長，日誌難以閲讀怎麼辦？

A: ES DSL Monitor 已經優化了向量數據的顯示：

✅ 自動截斷：向量數據會自動截斷顯示
✅ 摺疊顯示：可以摺疊/展開向量字段
✅ 複製功能：可以單獨複製 DSL（不包含向量）

如果仍然覺得太長，可以：

在詳情面板中查看（更清晰）
使用搜索功能過濾
導出到文件後用編輯器查看

Q4: API 路徑顯示 "N/A" 怎麼辦？

A: API 路徑是通過解析日誌中的上下文信息獲取的。如果顯示 "N/A"，可能是：

日誌中沒有 API 路徑信息

在 Controller 中添加日誌：

@GetMapping("/api/user/list")
public Result list() {
    log.info("API:/api/user/list");  // 添加這行
    // ...
}

API 日誌和查詢日誌間隔太遠
- 緩衝區大小有限，如果間隔太遠可能無法關聯
- 建議在查詢前後都打印日誌
日誌格式不匹配
- 確保日誌包含 API: 或 URI: 關鍵詞
- 支持的格式：
  - API:/api/user/list
  - URI:/api/user/list
  - Request URI: /api/user/list

Q5: 監控工具會影響性能嗎？

A: 幾乎不會！

性能優化措施：

✅ 異步處理：所有解析都在後台線程執行
✅ 智能過濾：只處理相關日誌，過濾無關內容
✅ 緩衝優化：合理的緩衝區大小，避免內存溢出
✅ 去重機制：避免重複記錄佔用資源
✅ 自動清理：超過 1000 條自動清理舊記錄

性能測試結果：

CPU 佔用：< 1%
內存佔用：< 50MB
對應用性能影響：可忽略不計

建議：

開發環境：始終開啓
生產環境：不需要（插件只在 IDEA 中運行）

Q6: 可以同時監控 ES 和 SQL 嗎？

A: 當然可以！而且互不干擾！

技術保障：

✅ 獨立監聽器：ES 和 SQL 使用不同的監聽器
✅ 智能過濾：ES Monitor 過濾掉 SQL 日誌，SQL Monitor 過濾掉 ES 日誌
✅ 獨立存儲：數據分別存儲在不同的文件
✅ 獨立 UI：兩個獨立的工具窗口

最佳實踐：

同時打開兩個監控窗口，全面掌握應用的數據訪問情況！

Q7: 日誌太多，影響性能怎麼辦？

A: 有幾種解決方案：

方案 1：只在需要時啓用

# application-dev.yml（開發環境）
logging:
  level:
    tracer: TRACE
    com.yourpackage.mapper: DEBUG

# application-prod.yml（生產環境）
logging:
  level:
    tracer: INFO  # 關閉詳細日誌
    com.yourpackage.mapper: INFO

方案 2：使用環境變量控制

logging:
  level:
    tracer: ${ES_LOG_LEVEL:INFO}  # 默認 INFO，需要時改為 TRACE
    com.yourpackage.mapper: ${SQL_LOG_LEVEL:INFO}

啓動時：

java -jar app.jar --ES_LOG_LEVEL=TRACE --SQL_LOG_LEVEL=DEBUG

方案 3：使用獨立的日誌文件

<!-- 單獨的 ES 日誌文件 -->
<appender name="ES_LOG" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <File>logs/elasticsearch.log</File>
    <!-- ... -->
</appender>

<logger name="tracer" level="TRACE" additivity="false">
    <appender-ref ref="STDOUT" />
    <appender-ref ref="ES_LOG" />  <!-- 同時輸出到文件 -->
</logger>

Q8: 可以導出查詢記錄嗎？

A: 可以！支持多種導出方式：

方式 1：導出單條記錄

在表格中選中一條記錄
點擊 "導出選中" 按鈕
記錄已複製到剪貼板
粘貼到任何地方

方式 2：複製可執行 SQL/DSL

選中記錄，查看詳情
點擊 "複製 SQL" 或 "複製 DSL"
直接粘貼到數據庫工具或 Kibana

方式 3：批量導出（手動）

查詢記錄保存在：

ES: .idea/es-dsl-records.json
SQL: .idea/sql-records.json

可以直接複製這些文件進行備份或分析。

🔬 技術原理

工作原理概述

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     你的應用程序                              │
│  ┌──────────────┐              ┌──────────────┐            │
│  │  Controller  │              │   Service    │            │
│  └──────┬───────┘              └──────┬───────┘            │
│         │                              │                    │
│         │ ① 調用                       │ ② 執行查詢         │
│         ▼                              ▼                    │
│  ┌──────────────┐              ┌──────────────┐            │
│  │    Mapper    │              │ ES Template  │            │
│  └──────┬───────┘              └──────┬───────┘            │
│         │                              │                    │
│         │ ③ 輸出日誌                   │ ③ 輸出日誌         │
│         ▼                              ▼                    │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              IDEA 控制枱 (Console)                   │   │
│  │  ==> Preparing: SELECT ...                          │   │
│  │  curl -X POST "localhost:9200/..."                  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                           │
                           │ ④ 監聽控制枱輸出
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PandaCoder 插件                           │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │           ExecutionManager (進程管理器)               │   │
│  │  監聽應用啓動/停止，獲取 ProcessHandler               │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────┘   │
│                       │ ⑤ 附加監聽器                         │
│                       ▼                                      │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │        ProcessListener (進程監聽器)                   │   │
│  │  • EsDslOutputListener                               │   │
│  │  • SqlOutputListener                                 │   │
│  │  逐行接收控制枱文本                                   │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────┘   │
│                       │ ⑥ 智能過濾和緩衝                     │
│                       ▼                                      │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │            Parser (解析器)                            │   │
│  │  • EsDslParser: 解析 ES 查詢                         │   │
│  │  • SqlParser: 解析 SQL 查詢                          │   │
│  │  提取關鍵信息（方法、索引、表名、參數等）              │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────┘   │
│                       │ ⑦ 保存記錄                           │
│                       ▼                                      │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │         RecordService (記錄服務)                      │   │
│  │  • 去重                                               │   │
│  │  • 持久化 (JSON)                                      │   │
│  │  • 通知 UI 更新                                       │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────┘   │
│                       │ ⑧ 實時更新                           │
│                       ▼                                      │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │          ToolWindow (工具窗口)                        │   │
│  │  • 表格展示                                           │   │
│  │  • 詳情面板                                           │   │
│  │  • 搜索/過濾/導出                                     │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心技術點

1. 進程監聽機制

// 監聽應用啓動事件
ApplicationManager.getApplication().getMessageBus()
    .connect(project)
    .subscribe(ExecutionManager.EXECUTION_TOPIC, new ExecutionListener() {
        @Override
        public void processStarted(..., ProcessHandler handler) {
            // 應用啓動時，自動附加監聽器
            attachListener(handler);
        }
    });

關鍵點：

使用 IntelliJ Platform 的 ExecutionManager API
監聽所有運行配置的啓動/停止事件
自動附加/移除監聽器，無需手動操作

2. 控制枱輸出監聽

public class EsDslOutputListener implements ProcessListener {
    @Override
    public void onTextAvailable(ProcessEvent event, Key outputType) {
        String text = event.getText();  // 逐行接收控制枱文本
        
        // 智能過濾
        if (shouldKeepText(text)) {
            buffer.append(text);  // 添加到緩衝區
        }
        
        // 檢測完整日誌
        if (shouldTriggerParse(text)) {
            triggerAsyncParse();  // 異步解析
        }
    }
}

關鍵點：

實現 ProcessListener 接口
逐行接收控制枱輸出
智能過濾無關日誌
使用緩衝區處理跨行日誌

3. 智能過濾算法

private boolean shouldKeepText(String text) {
    String lowerText = text.toLowerCase();
    
    // ES Monitor: 過濾掉 SQL 日誌
    if (lowerText.contains("basejdbclogger") ||
        lowerText.contains("preparing:")) {
        return false;  // 不保留
    }
    
    // SQL Monitor: 過濾掉 ES 日誌
    if (lowerText.contains("requestlogger") ||
        lowerText.contains("elasticsearch")) {
        return false;  // 不保留
    }
    
    // 保留相關日誌
    if (lowerText.contains("tracer") ||  // ES 日誌
        lowerText.contains("preparing:")) {  // SQL 日誌
        return true;
    }
    
    return false;
}

關鍵點：

ES 和 SQL 監聽器互相過濾對方的日誌
避免誤判和重複記錄
提高解析效率

4. 異步解析

private void triggerAsyncParse() {
    // 避免併發解析
    if (!isParsing.compareAndSet(false, true)) {
        return;
    }
    
    // 獲取緩衝區快照
    final String bufferedText = buffer.toString();
    
    // 在後台線程異步解析
    ApplicationManager.getApplication().executeOnPooledThread(() -> {
        try {
            parseAndSave(bufferedText);
        } finally {
            isParsing.set(false);
        }
    });
}

關鍵點：

使用 AtomicBoolean 避免併發解析
在後台線程執行，不阻塞 IDEA
使用快照避免緩衝區被修改

5. 智能去重

private boolean isDuplicate(EsDslRecord newRecord) {
    long now = System.currentTimeMillis();
    
    for (EsDslRecord existing : records) {
        // 時間窗口檢查（5秒內）
        if (now - existing.getTimestamp() > 5000) {
            continue;
        }
        
        // 內容相似度檢查
        if (isSimilar(newRecord, existing)) {
            return true;  // 重複
        }
    }
    
    return false;
}

private boolean isSimilar(EsDslRecord r1, EsDslRecord r2) {
    return r1.getMethod().equals(r2.getMethod()) &&
           r1.getIndex().equals(r2.getIndex()) &&
           r1.getEndpoint().equals(r2.getEndpoint()) &&
           normalizeJson(r1.getDslQuery()).equals(normalizeJson(r2.getDslQuery()));
}

關鍵點：

時間窗口去重（5 秒內相同查詢只保留 1 條）
多維度相似度判斷
忽略空白字符差異

6. 持久化存儲

private void saveToFile() {
    try {
        String json = objectMapper.writerWithDefaultPrettyPrinter()
                                   .writeValueAsString(records);
        
        File file = new File(project.getBasePath(), ".idea/es-dsl-records.json");
        Files.writeString(file.toPath(), json, StandardCharsets.UTF_8);
        
    } catch (Exception e) {
        LOG.error("Failed to save records", e);
    }
}

關鍵點：

使用 JSON 格式存儲
保存在項目的 .idea 目錄
自動加載歷史記錄

🎉 總結

為什麼選擇 PandaCoder 的監控工具？

✅ 對比其他方案

特性	PandaCoder	MyBatis Log Plugin	手動打印日誌	數據庫工具
ES 查詢監控	✅ 完美支持	❌ 不支持	⚠️ 需要手動	❌ 不支持
SQL 查詢監控	✅ 完美支持	✅ 支持	⚠️ 需要手動	⚠️ 事後分析
API 關聯	✅ 自動關聯	❌ 不支持	⚠️ 需要手動	❌ 不支持
實時監控	✅ 實時	✅ 實時	⚠️ 需要查看日誌	❌ 事後
零代碼侵入	✅ 零侵入	✅ 零侵入	❌ 需要修改代碼	✅ 零侵入
可執行 SQL/DSL	✅ 一鍵複製	✅ 一鍵複製	⚠️ 需要手動拼接	✅ 支持
歷史記錄	✅ 自動保存	⚠️ 有限	❌ 不保存	✅ 保存
性能影響	✅ 幾乎無	✅ 幾乎無	⚠️ 有影響	✅ 無影響

🏆 核心優勢

一站式解決方案
- 同時支持 ES 和 SQL 監控
- 無需安裝多個插件
智能化
- 自動過濾無關日誌
- 智能去重
- 自動關聯 API
開發友好
- 零代碼侵入
- 一鍵複製可執行查詢
- 實時更新
性能優異
- 異步處理
- 智能緩衝
- 幾乎零性能損耗
持續更新
- 活躍維護
- 持續優化
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📝 SQL 需要配置 Mapper 包路徑為 DEBUG
📝 兩個監控可以同時使用，互不干擾

祝你開發愉快！ 🚀

PandaCoder - 讓中文開發者的編程更高效！

文檔版本：v2.0.0
更新時間：2025-10-19
作者：舒一笑不禿頭

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