在大量的客戶端，更新資料表的同一行時，會造成資料庫的吞吐量大幅降低。
很多資料庫的前輩和同行分別通過實驗和原始碼的方法，定位到了罪魁禍首----mysql死鎖檢測
實驗方式：
原始碼方式：
請大家尤其注意這段**
lock_mutex_enter();
ut_ad(lock_table_has(thr_get_trx(thr), index->table, lock_ix));
err = lock_rec_lock(true, lock_x | lock_rec_not_gap,
block, heap_no, index, thr);
monitor_inc(monitor_num_reclock_req);
lock_mutex_exit();
可以看出，mysql在試圖獲取鎖期間，會有lock_mutex_enter 和lock_mutex_exit保護。
在一般情況下，lock_rec_lock執行速度很快，所以不成問題。
但是如果有大量鎖等待的情況，比如多個客戶端試圖更新同一行，則這個過程非常緩慢。因此整個innodb層就由並行變成了序列，大幅降低tps。
解決辦法：
讓鎖等待盡量少，可以通過在資料庫層設定等待佇列達到這個效果，而onesql內建了這個方案。
測試用例：
update miaosha set mount=mount+1 where id=1;
測試環境
mysql和onesql的關鍵引數配置如下，且均未開啟binlog
資料庫innodb_flush_log_at_trx_commit
innodb_log_file_size
innodb_buffer_pool_size
onesql
11000m
8gmysql
11000m
8g硬體環境
記憶體cpu
磁碟32g
8c 每個core上有兩個超執行緒
intel(r) xeon(r) cpu
e5620 @ 2.40ghz
2塊raid0
7500r
測試結果：
在512個執行緒情況下，tps為500/s
我實際測試，同樣的環境下使用onesql，tps可以達到15682/s，效能提公升達30倍左右。
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