在数据库系统中，锁是用来管理多个用户对同一数据进行并发访问的机制。锁定策略可以帮助维护事务的ACID属性，尤其是在并发环境中。然而，锁也可能成为影响数据库性能的瓶颈。

对于InnoDB存储引擎，它使用的是行级锁（row-level locking），这意味着当执行写操作（如INSERT、UPDATE或DELETE）时，InnoDB只会锁定所涉及的数据行。这种粒度的锁定机制在并发性能上优于表级锁（table-level locking），因为它允许更多的事务能够同时进行，减少了等待锁释放的时间。尽管如此，在高并发的场景下，大量的写操作也可能导致锁竞争，从而影响性能。

为了尽量避免由于写锁影响性能，可以采取以下措施：

1. 优化索引：确保表上有合适的索引，以便InnoDB可以快速定位到要锁定的行。不恰当的索引可能会导致InnoDB锁定更多的行，增加锁竞争。

2. 使用批量操作：尽量使用批量INSERT或UPDATE操作，而不是单条记录的操作。这样可以减少锁的次数和持续时间，提高效率。

3. 减少锁定时间：快速执行事务并尽快提交，以减少锁定资源的时间。长事务会持有锁更长时间，影响并发性。

4. 避免死锁：设计应用逻辑以避免死锁的可能性。死锁会导致事务等待时间过长，甚至可能导致事务失败。

5. 使用低隔离级别：如果业务逻辑允许，可以考虑使用较低的事务隔离级别，如READ COMMITTED，以减少锁定的范围和时间。

6. 分区表：对于非常大的表，可以考虑分区，以减少锁定的范围，从而提高并发性能。

7. 监控和分析：监控数据库性能，分析锁争用的情况，并根据分析结果调整应用逻辑和数据库配置。

这些措施可以帮助减轻写锁对并发操作的影响，但是应该基于应用的具体需求和数据库的使用情况来适当采用。在进行任何重大更改之前，最好是先在测试环境中进行评估和测试。