g Buffer 中，当满足 innodb_flush_log_trx_commit 参数所设置的相应条件（或者日志缓冲区写满）之后，才会将日志写到文件（或者同步到磁盘）中。可以通过 innodb_log_buffer_size 参数设置其可以使用的最大内存空间。
注：innodb_flush_log_trx_commit 参数对 InnoDB Log 的写入性能有非常关键的影响。该参数可以设置为0，1，2，解释如下：
0：log buffer中的数据将以每秒一次的频率写入到log file中，且同时会进行文件系统到磁盘的同步操作，但是每个事务的commit并不会触发任何log buffer 到log file的刷新或者文件系统到磁盘的刷新操作；
1：在每次事务提交的时候将log buffer 中的数据都会写入到log file，同时也会触发文件系统到磁盘的同步；
2：事务提交会触发log buffer 到log file的刷新，但并不会触发磁盘文件系统到磁盘的同步。此外，每秒会有一次文件系统到磁盘同步操作。
此外，MySQL文档中还提到，这几种设置中的每秒同步一次的机制，可能并不会完全确保非常准确的每秒就一定会发生同步，还取决于进程调度的问题。实际上，InnoDB 能否真正满足此参数所设置值代表的意义正常 Recovery 还是受到了不同 OS 下文件系统以及磁盘本身的限制，可能有些时候在并没有真正完成磁盘同步的情况下也会告诉 mysqld 已经完成了磁盘同步。
innodb_max_dirty_pages_pct （global）
这个参数和上面的各个参数不同，他不是用来设置用于缓存某种数据的内存大小的一个参数，而是用来控制在 InnoDB Buffer Pool 中可以不用写入数据文件中的Dirty Page 的比例（已经被修但还没有从内存中写入到数据文件的脏数据）。这个比例值越大，从内存到磁盘的写入操作就会相对减少，所以能够一定程度下减少写入操作的磁盘IO。
但是，如果这个比例值过大，当数据库 Crash 之后重启的时间可能就会很长，因为会有大量的事务数据需要从日志文件恢复出来写入数据文件中。同时，过大的比例值同时可能也会造成在达到比例设定上限后的 flush 操作“过猛”而导致性能波动很大。
上面这几个参数是 MySQL 中为了减少磁盘物理IO而设计的主要参数，对 MySQL 的性能起到了至关重要的作用。 —EOF— 按照 mcsrainbow 朋友的要求，这里列一下根据以往经验得到的相关参数的建议值： query_cache_type : 如果全部使用innodb存储引擎，建议为0，如果使用MyISAM 存储引擎，建议为2，同时在SQL语句中显式控制是否是哟你gquery cachequery_cache_size: 根据 命中率（Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100)）进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大binlog_cache_size: 一般环境2MB～4MB是一个合适的选择，事务较大且写入频繁的数据库环境可以适当调大，但不建议超过32MBkey_buffer_size: 如果不使用MyISAM存储引擎，16MB足以，用来缓存一些
系统表信息等。如果使用 MyISAM存储引擎，在内存允许的情况下，尽可能将所有索引放入内存，简单来说就是“越大越好”bulk_insert_buffer_size: 如果经常性的需要使用批量插入的特殊语句（上面有说明）来插入数据，可以适当调大该参数至16MB～32MB，不建议继续增大，某人8MBinnodb_buffer_pool_size: 如果不使用InnoDB存储引擎，可以不用调整这个参数，如果需要使用，在内存允许的情况下，尽可能将所有的InnoDB数据文件存放如内存中，同样将但来说也是“越大越好”innodb_additional_mem_pool_size: 一般的数据库建议调整到8MB～16MB，如果表特别多，可以调整到32MB，可以根据error log中的信息判断是否需要增大innodb_log_buffer_size: 默认是1MB，系的如频繁的系统可适当增大至4MB～8MB。当然如上面介绍所说，这个参数实际上还和另外的flush参数相关。一般来说不建议超过32MBinnodb_max_dirty_pages_pct: 根据以往的经验，重启恢复的数据如果要超过1GB的话，启动速度会比较慢，几乎难以接受，所以建议不大于 1GB/innodb_buffer_pool_size(GB)*100 这个值。当然，如果你能够忍受启动时间比较长，而且希望尽量减少内存至磁盘的flush，可以将这个值调整到90，但不建议超过90
注：以上取值范围仅仅只是我的根据以往遇到的数据库场景所得到的一些优化经验值，并不一定适用于所有场景，所以在实际优化过程中还需要大家自己不断的调整分析，也欢迎大家随时通过 Mail 与我联系沟通交流优化或者是架构方面的技术，一起探讨相互学习。