20190701：感谢@接天居士的提示，在多核心CPU的配置环境下测试，确实是有差异的，感谢纠错，本来想删除这篇文章的，留着当错教训吧，测试环境差异造成的错误教训
对于innodb_autoinc_lock_mode 各种参数的值的含义，网上也有各种详解，看完觉得意犹未尽，这里不做阐述，只动手测试，看看性能上，到底有没有理论上所说的差别。
对于自增列的锁定，据说是innodb_autoinc_lock_mode = 2模式下有较高的性能，MySQL 8.0下innodb_autoinc_lock_mode 默认值为2。
于是通过修改改参数，测试不同参数下的一些性能表现，其结果还是比较出乎意料的……
测试环境：
MySQL 8.0.12 ON CentOS 7，1核1G内存
虽然环境资源配置有限，这里目的不是做性能测试，主要是对比在innodb_autoinc_lock_mode = 0和 2模式下的性能对比（没有做参数为1的情况）
测试方法：
本地Python开启多个线程，每个线程循环一定的数量，向某一个表中插入数据，看最终的时间表现情况
测试代码如下，开启20个线程，每个线程循环插入10000条数据，同时将当前线程Id写入当前数据行中（用来多个线程的执行是否是均匀或者说是交替的），看最终的时间。
#coding=utf-8
import threading
import pymysql
from time import ctime,sleep connstr_tencent = {'host': '***.***.***.***', 'port': 3306, 'user': 'root', 'password': 'root', 'db': 'db01', 'charset': 'utf8mb4'}
def access_mysql(para):
conn = pymysql.connect(host=connstr_tencent['host'],
port=connstr_tencent['port'],
user=connstr_tencent['user'],
password=connstr_tencent['password'],
db=connstr_tencent['db'],
charset=connstr_tencent['charset'],
connect_timeout = 100000 )
cursor = conn.cursor()
for i in range(10000):
cursor.execute(" insert into test_autoicrement(col2,col3,col4) values ('thread:{0}','thread:{0}','thread:{0}'); ".format(str(para)))
cursor.close()
conn.commit()
conn.close() def main():
# 生成线程
threads = []
for i in range(20):
t = threading.Thread(target=access_mysql, args=(i,))
threads.append(t)
for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
for t in threads:
t.join() if __name__ == '__main__':
print("begin at {0}".format(ctime()))
main()
print("finsh at {0}".format(ctime()))
测试结果1，未开启binlog的情况
测试结果2，开启binlog的情况
测试结果仅仅是本地软硬件环境下表出现来的结果，主要目的是不同参数的性能对比
测试说明：
1，每次修改innodb_autoinc_lock_mode 之后，truncate测试表，并重启MySQL服务。
2，innodb_autoinc_lock_mode =0或者2做交叉测试，
也即测试一次innodb_autoinc_lock_mode =0的，truncate 测试表，重启MySQL服务，然后再测试innodb_autoinc_lock_mode =2的情况。
3，不管是innodb_autoinc_lock_mode 为0或者2，（当前测试条件下）均未发现跳号的情况。
4，多线程测试下，记录都记录是当前线程的id，每次检验最终测试数据的分布情况，基本上都是每个线程均匀交替执行插入的，参考下图。
结论：
1，至少在MySQL 8.0下，innodb_autoinc_lock_mode 的值设置为0或者2的情况下，在性能上，没有发现明显的差异。
2，开启binlog的情况下，可能是测试数据量或者并发量不够，未发现比没有开启binlog有明显的性能下降。
另外：
一开始本地的Python连接5.7是没有问题的，连接MySQL8.0是直接报错，然后升级pymysql即可，
pymysql的版本笔者直接从0.7升级到0.9，不知道0.8版本的是否可以连接MySQL 8.0。
20190701：感谢@接天居士的提示，在多核心CPU的配置环境下测试，确实是有差异的，感谢纠错，本来想删除这篇文章的，留着当错教训吧，测试环境差异造成的错误教训
关于innodb_autoinc_lock_mode参数，参考:
http://seanlook.com/2017/02/16/mysql-autoincrement/
https://www.cnblogs.com/JiangLe/p/6362770.html