innodb_thread_concurrency
innodb_thread_concurrency是动态参数可以随时修改
64个活跃连接以内直接配0
高压场景需要从高到低测试，找到最优值
高压场景下较低的值可以明显提高写入QPS的占比（高频率的读被限制了）
innodb_thread_sleep_delay（微秒）
定义在开始排队前，等多久加入队列
innodb_adaptive_max_sleep_delay（微秒）
配置innodb_thread_sleep_delay允许的最大值，配了之后innodb会自动调整innodb_thread_sleep_delay的值到一个合适的范围内（自适应算法）
innodb_concurrency_tickets（默认5000）
使用小的值时小事务可以和大事务竞争，缺点是大事务要多次才能跑完
使用大的值时大事务有优势，缺点是可能让小事务一直得不到运行
调整这个值可以参考队列长度，长度从SHOW ENGINE INNODB STATUS来看（ ROW OPERATIONS section of SHOW ENGINE INNODB STATUS output），也可以从INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX的TRX_CONCURRENCY_TICKETS来看。
innodb_thread_concurrency限制后活跃连接状态不会变，从innodb_trx能看出来事务是不是在排队，show engine innodb status的row部分也能看出来
对于长短事务的场景应该非常有帮助，适当减少ticket可以让短事务更容易被执行，按下面测试场景来说，一个5读SQL的事务，一个5读3写SQL的事务，两个事务长度基本相同，如果用系统线程调度的话，执行快的事务执行的频率会更高。如果打开排队，每个事务拿着相同的ticket进入innodb，执行次数会更公平。所以可以看到写的次数明显升高了。
sysbench的测试场景来说，读影响不是很大
1.官方使用建议
在官方文档上，对于innodb_thread_concurrency的使用，也给出了一些建议，如下：
如果一个工作负载中，并发用户线程的数量小于64，建议设置innodb_thread_concurrency=0；
如果工作负载一直较为严重甚至偶尔达到顶峰，建议先设置innodb_thread_concurrency=128，并通过不断的降低这个参数，96, 80, 64等等，直到发现能够提供最佳性能的线程数，例如，假设系统通常有40到50个用户，但定期的数量增加至60，70，甚至200。你会发现，性能在80个并发用户设置时表现稳定，如果高于这个数，性能反而下降。在这种情况下，建议设置innodb_thread_concurrency参数为80，以避免影响性能。
如果你不希望InnoDB使用的虚拟CPU数量比用户线程使用的虚拟CPU更多（比如20个虚拟CPU），建议通过设置innodb_thread_concurrency参数为这个值（也可能更低，这取决于性能体现），如果你的目标是将MySQL与其他应用隔离，你可以考虑绑定mysqld进程到专有的虚拟CPU。但是需要注意的是，这种绑定，在myslqd进程一直不是很忙的情况下，可能会导致非最优的硬件使用率。在这种情况下，你可能会设置mysqld进程绑定的虚拟CPU，允许其他应用程序使用虚拟CPU的一部分或全部。
在某些情况下，最佳的innodb_thread_concurrency参数设置可以比虚拟CPU的数量小。定期检测和分析系统，负载量、用户数或者工作环境的改变可能都需要对innodb_thread_concurrency参数的设置进行调整。
2.笔记
tickets可以理解为MySQL层和Innodb层交互的次数，比如一个select一条数据就是需要Innodb层返回一条数据然后MySQL层进行where条件的过滤然后返回给客户端，抛开where条件过滤的情况，如果我们一条语句需要查询100条数据，那么实际上需要进入Innodb层100次，那么实际上消耗的tickets就是100。当然对于insert select这种操作，需要的tickets是普通select的两倍，因为查询需要进入Innodb层一次，insert需要再次进入Innodb层一次。
这样我们也就理解为什么innodb_concurrency_tickets可以避免（长时间处理线程）长时间堵塞（短时间处理线程）的原因了。假设innodb_concurrency_tickets为5000（默认值），有一个需要查询100W行数据的大select操作和一个需要查询100行数据的小select操作，大select操作先进行，但是当查询了5000行数据后将丢失CPU使用权，小select操作将会进行并且一次性完成。
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