TPS (transaction per second)代表每秒执行的事务数量，可基于测试周期内完成的事务数量计算得出。例如，用户每分钟执行6个事务，TPS为6 / 60s = 0.10 TPS。同时我们会知道事务的响应时间(或节拍)，以此例，60秒完成6个事务也同时代表每个事务的响应时间或节拍为10秒。

    通过一番辛苦,tps终于从120升到了810,并且tps曲线平衡(几乎时条直线),cpu资源的利用率也很平衡80%的us和20%的sys。要提高tps,首先要保证单个请求响应时间不能过长。响应时间过大,tps较难提升。更少的上下文切换和更少的系统内核调用,更少的IO操作可以换得更大的tps。通过strace可以统计出调用了哪些系统内核调用，帮助你优化应用。减少上下文切换最有效的办法就是减少进程数量。​

    使用TDH_SOCKET进行插入能到这么高TPS的关键:

TDH_SOCKET提供group commit:

减少redo log的fsync次数,使IOPS不成为瓶颈

TDH_SOCKET能提供并发写.

自增id的生成策略需要分段自增:

如果采用全自增id生成策略(即默认innodb提供的自增id生成策略)的话,会在高并发插入的时候遇到一个block的写锁.

因为是顺序自增,所以并发插入的记录都会集中写入到同一个page上,而一个线程写page会对这个page做一次rw_lock_x_lock_func(&(block->lock), 0, file, line); 那么这个写锁会成为瓶颈,使TPS无法上去所以只要改变生成id的策略:

分段自增比如一个写线程一下子获取1-10000的id范围 下一个写线程获取10001-20000的id范围..

每个写线程在各自的范围里面自增的生成id,那么即能保证一定的顺序写,又能使写page不会因为并发写锁而性能下降!