innodb_flush_log_at_trx_commit 决定了事务日志何时write,flush
innodb_flush_method确定了日志及数据文件如何write、flush。“show variables”显示该变量为空，那说明被设置了默认值（fdatasync）
下面我们先从Linux IO上理解一下文件是如何打开、写入、刷写到磁盘上的。
一般的文件I/O操作的三个过程open、write、fdatasync，分别是打开文件、写文件、flush操作（将文件缓存刷到磁盘上）
open 阶段：
系统调用Open(),使用 O_WRONLY| O_APPEND|O_SYNC 打开文件：
O_WRONLY表示我们以“写”的方式打开文件。
O_APPDENT以追加的方式写文件。
O_DSYNC 当向文件写入数据的时候，只有当数据写到了磁盘时，写入操作才会完成（write 才会返回成功），
与之相对应的是：
O_SYNC： 这个比O_DSYNC 更严格，把数据写入到文件时，还要把数据的一些元信息写入到磁盘比如文件长度等。
O_RSYNC 表示文件读取时，该文件的缓存必须已经flush到磁盘上。
O_DIRECT打开文件，则读/写操作都会跳过OS cache，直接在device（disk）上读/写。（这样会降低文件的顺序读写的效率）
write阶段： 依赖与open阶段。
flush阶段：将数据刷写到磁盘上。
Fdatasync() 来确保数据文件flush到了磁盘上。
与之相对应的是：
fsync() fdatasync()两者区别等同于 O_sync 和 O_Dsync
sync()函数，将文件写入os cache 就认为写入成功（所以这个很不可靠，但性能确实提高啦）
对于linux平台的 innodb_flush_method() 设置为 Fdatasync 默认，O_sync, O_Direct
对于fdatasync:
Innodb 使用fsync()函数来刷写数据和日志。fysnc()相比fdatasync()函数需要更多的IO（元数据信息），fdatasync()在某些情况下造成Innodb崩溃。
使用fsync()的缺点是 os会缓存部分数据。因为Innodb 能够比os更能智能的管理自己的缓存区（Innodb buffer pool）。这样会造成双缓冲的浪费。（双缓冲部分的优点：有些文件系统会累计写入并执行他们，可能很有效率的排序，或者并行的写入到设备中。可以做预读取），具体情况可以具体测试一番。如果启用Innodb_file_per_table时导致每个文件都被单独使用fsync()函数，，当写入到多个表的时候不能合并到单个IO操作中。http://blog.51cto.com/user_index.php
对于O_DIRECT:
数据文件使用该标记，这个选项不会影响日志文件，对linux、freeBSD、Solaris 支持。，这个时候os不会缓存数据，完全禁止了os缓存并且使所有的读写动作直接到存储设备（避免了双缓冲），使用fsync()把文件刷写到磁盘上（该设置不能禁止RAID卡上的提前读取功能，只是禁止os的提前读取功能），对于RAID卡的缓存还是建议打开的。对于Innodb_file_per_table影响不大（热身时间会加长，满足buffer pool）
对于O_DSYNC：
这个对日志文件调用open()使用了O_SYNC标志，所有的写入是同步的，数据只有写入磁盘才算有效。它不会影响数据文件。
它不会禁止os 的缓存.
具体关系：
openlog flush log opendata file flush datafile
Fdatasync fsync() fsync()
O_DSYNC O_SYNC fsync()
O_DIRECT fsync() O_DIRECT fsync()
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一文带你了解MySQL之InnoDB_Buffer_Pool
通过前边的学习我们知道，对于使用InnoDB作为存储引擎的表来说，不管是用于存储用户数据的索引（包括聚簇索引和二级索引），还是各种系统数据，都是以页的形式存放在表空间中的，而所谓的表空间只不过是InnoDB对文件系统上一个或几个实际文件的抽象，也就是说我们的数据说到底还是存储在磁盘上的。但是各位也都知道，磁盘的速度慢的跟乌龟一样，怎么能配得上“快如风，疾如电”的CPU呢？所以InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时，当需要访问某个页的数据时，就会把完整的页的数据全部加载到内存中，也就是说即使我们只需要访问一个页的一条记录，那也需要先把整个页的数据加载到内存中。
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上一篇文章我们首次提到Redo Log的概念，Redo Log是数据库体系架构中非常重要的一个模块，它能保证数据库的Crash-safe（崩溃恢复）的能力。而今天要介绍的Log Buffer正和Redo Log息息相关、密不可分。所以我们就来一起来了解它。
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缓存管理是DBMS的核心系统，用于管理数据页的访问、刷脏和驱逐；虽然操作系统本身有page cache，但那不是专门为数据库设计的，所以大多数数据库系统都是自己来管理缓存。由于几乎所有的数据页访问都涉及到Buffer Pool，因此buffer pool的并发访问控制尤为重要，可能会影响到吞吐量和响应时间，本文主要回顾一下MySQL的buffer Pool最近几个版本的发展(若有遗漏，欢迎评论补充), 感受下最近几年这一块的进步
MySQL5.5之前
只能设置一个buffer pool, 通过innodb_buffer_pool_size来控制, 刷脏由master线程承担，扩展性差。
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