MySQL 批量写入优化需：①用 INSERT 批量语句（100–1000 行 / 批）；②关闭 autocommit 并显式事务控制；③选用 InnoDB，主键自增、精简索引、调大日志文件；④调优缓冲池与刷盘策略；⑤高负载时分表分库。
批量插入代替单条写入
MySQL 单条 INSERT 语句每次都要走完整解析、优化、执行、刷盘流程，高并发下开销大、锁竞争强。改用 INSERT INTO … VALUES (…), (…), (…) 批量插入，可显著降低网络往返和事务开销。建议每批 100–1000 行（具体根据平均行大小和 max_allowed_packet 调整），避免单次过大触发内存溢出或锁等待过长。
关闭自动提交 + 显式事务控制
默认 autocommit=1 时，每条 INSERT 都是独立事务，强制刷 redo log 和可能的 doublewrite，I/O 压力陡增。应设 SET autocommit = 0，将多条写入包裹在 BEGIN / COMMIT 中。注意事务不宜过长（如超 10 秒），否则阻塞 MVCC 清理、加剧锁冲突；也需防范连接异常中断导致长事务残留。
合理选择存储引擎与索引策略
InnoDB 是高并发写入首选，但需规避常见陷阱：
- 主键尽量用自增整型（避免 UUID 或字符串主键引发页分裂和随机写）
- 减少非必要二级索引——每新增一条记录，所有二级索引都要更新，索引越多写越慢
- 写密集场景可考虑关闭 innodb_doublewrite=OFF（仅限有 RAID/ 副本保障的环境，慎用）
- 调整 innodb_log_file_size 至足够大（如 512M–2G），降低 checkpoint 频率，缓解写放大
利用内存缓冲与异步落盘机制
提升写吞吐的关键在于“让磁盘等 CPU，而不是 CPU 等磁盘”：
- 增大 innodb_buffer_pool_size（建议物理内存 50%–75%），让更多写操作在内存完成
- 调高 innodb_io_capacity 和 innodb_io_capacity_max（匹配 SSD 实际 IOPS）
- 启用 innodb_flush_log_at_trx_commit=2（崩溃可能丢 1 秒数据，但写性能提升明显；若要求强持久化，可用 1 + 高速 SSD + 电池缓存 RAID）
- 对日志类、埋点类无强一致性要求的数据，可先写入 Redis/Kafka 缓冲层，再异步批量导入 MySQL
分表分库缓解单点压力
当单表写入持续超 5000 QPS 或单机磁盘 I/O 饱和时，垂直或水平拆分成为必要手段：
- 按时间（如按月分表）或业务维度（如 user_id 取模）做 range/hash 分片
- 使用 ShardingSphere 或 MyCat 等中间件透明 路由，避免业务强耦合
- 冷热分离：近期热数据留主库，历史归档至只读实例或列存数据库（如 ClickHouse）
