数据库系统通常是企业的核心应用，因此针对运行 MySQL 的 Linux 系统通常需要进行一些特殊的优化。
本人非 MySQL 大牛，本文不涉及 MySQL 参数优化，仅对 Linux 系统优化进行一些总结。
现代操作系统都是多任务多用户的操作系统，服务器能够支持的CPU数量也越来越多，对于多CPU的服务器有多种架构，常见的是 NUMA 和 SMP.
SMP
SMP 即 Symmetric Multi-Processing，对称多处理，这种架构中，每个处理器的地位都是平等的，对资源的使用权限相同，它们共享同一主存，由一个操作系统控制。
由于共享同一主存，随着 CPU 增多，对内存的资源的争用也会增多，造成 CPU 资源的浪费，因此CPU增多，系统并不能线性提升。实验表明 SMP 服务器CPU 个数为2-4个时 CPU 的利用率最佳。
NUMA
NUMA, Non-Uniform Memory Access，非一致性内存访问，这种架构下，每个 CPU 都有自己的专用内存和内存控制器（可能就在 CPU 内部），这样一来 CPU 对内存的争用情况将减少。
每个 CPU 都有自己的运行队列，内核会平衡各个内存的运行队列(rebalancing)，当0号CPU的运行进程被调度至1号 CPU 的运行队列中，由于进程需要原来的数据，那么1号 CPU 就有可能需要访问0号 CPU 的专用内存（请求0号CPU的内存控制器），此时需要跨越 CPU 插槽，需要多个 CPU 时钟周期。
在 NUMA 结构下，应该尽可能的保证 CPU 至访问自身的内存，常用的方法是进程绑定（CPU affinity）。
两种架构的图示：
NUMA 架构不适合用于运行数据库服务，由于每个 CPU 使用自身的内存，因此可能出现一个 CPU 的内存使用完，而另一个 CPU 的内存有大量剩余，造成内存资源的浪费，甚至可能出现内存有较多剩余，系统却一直使用 swap 空间的情况（具体可参见 MySQL “swap insanity”）。
NUMA 架构的内存分配方式可以设置，但最简单的方式是关闭 NUMA 特性。
可以使用 numastat 或 numastat -p <PID> 查看 NUMA 结构 CPU 内存访问状态
关闭 NUMA
从 BIOS 关闭
在操作系统中关闭，在 /etc/grub/grub.conf 的 kernel 行追加 numa=off
修改 /etc/init.d/mysql 或者 mysqld_safe 脚本，这种方式较复杂，不便于管理，不推荐
启动 MySQL 的时候，关闭 NUMA 特性，使用 numactl --interleave=all mysqld &
最好的方法还是 1 和 2
vm.swappiness 是操作系统使用交换分区的策略，它的值从 0 至 100，系统默认值为 60. 值为 0 表示尽量少使用 swap，100 表示尽量将 inactive 的内存页交换出去。当系统内存使用到一定量时，系统就根据这个参数判断是否使用交换分区。
由于使用 swap 会导致数据库性能急剧下降，有人建议不使用 swap，这样是比较危险的，因为当系统出现 OOM(Out Of Memory) 时，系统会启动OOM-killer，有可能杀死 MySQL 进程，造成业务中断，甚至丢失数据。
我建议设置较小的 swap 分区，并设置 vm.swappiness=0，不要忘了写进 /etc/sysctl.conf 永久生效，swap 分区不宜太大是因为如果 vm.swappiness 设置不当可能造成大量的内存交换。
注意：在较新的内核中(2.6.32-303.el6及以后) 对 vm.swappiness 设置为 0 时的系统使用交换分区策略进行了调整，系统永远不会使用交换分区，这意味着如果出现内存耗尽，系统将启动 OOM-killer 杀死消耗内存的进程。因此 可以设置vm.swappiness=1.
再次注意： Kernel 2.6.28 之前的版本中（如 CentOS 5），有 Bug，不管设置 vm.swappiness 设置为多大，由于内存管理算法的问题，Linux 都有可能会将 MySQL 内存交换至交换分区，如果你经常遇到这种情况，修复的方法是升级你的 kernel，或者考虑使用这个脚本 A perl script you can run from cron.
针对机械磁盘的特性，Linux 引入了多种 IO 调度器来优化 IO 性能，简单来说优化磁盘读写的策略就是将 IO 请求合并与重排。合并操作是将相邻扇区的 IO 请求合并为一个，重排是将 IO 请求按扇区逻辑地址顺序排列。
Linux2.4 只有一种 IO 调度器，2.6后引入了多种 IO 调度器，这里不多介绍，具体可以参考我的另一片文章——Linux 性能优化之 IO 子系统
Linux 默认使用 IO 调度算法是 CFQ，该算法可能会出现 IO 请求饿死的情况。
下图为 Choosing an I/O Scheduler for Red Hat Enterprise Linux 4 and the 2.6 Kernel 中的测试结果
从很多实际测试场景来看，Deadline 更适合跑 MySQL 数据库。
修改 IO 调度算法为 Deadline
echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler
这里需要注意，通常的调度算法的行为都是合并请求，排序请求，这些行为是针对机械磁盘的特性来优化的，对于使用 SSD 硬盘的系统，由于没有了磁头寻道，磁片旋转定位等操作，对 SSD 硬盘使用通常的调度算法就变得没有意义，因此我们使用一种特殊的调度算法 NOOP(NO OPeration)，即不对 IO 请求进行操作，直接按 FIFO 规则进行处理。
设置调度算法为 NOOP.
echo noop > /sys/block/sda/queue/scheduler
现代操作系统都使用日志型文件系统，Linux 中一般使用 ext4 或者 xfs，两者的具体性能比较我不太清楚，据说 XFS 更适合大文件 IO.
文件系统的挂载参数，建议使用 noatime，nobarrier 两个选项。
noatime
默认情况下，文件每次被读取或修改（修改也需要先读取），系统将更新atime并写入至文件元数据中。
使用 noatime 挂载文件系统，访问文件时将不对文件的 atime 进行更新，此时 atime 就相当于 mtime。磁盘性能可以得到 0-10% 的提升。
大多数时候关闭文件的 atime 也只能获得较小的性能提升（这个说法引用于 IMB Redbook），但是也聊胜于无，在 /etc/fstab 这样挂载
/dev/sdb /mountlocation ext4 default, noatime 0 0
nobarrier
barrier 是保证日志型文件系统的 WAL(Write Ahead Logging) 的一种手段，数据写入磁盘时，理应先写入 journal 区，再写入数据在磁盘的实际对应位置，磁盘厂商为了加快磁盘写入速度，磁盘都会内置 cache，数据一般都先写入磁盘的 cache.
cache 能加快磁盘写入速度，但磁盘一般会对 cache 内缓存数据排序使之按最优的数序刷写到磁盘，这样就可能导致要刷写的数据和实际 journal 记录顺序错乱。一旦系统崩溃，下次开机时磁盘要参考 journal 区来恢复数据，但此时 journal 记录顺序与数据实际刷写顺序不同，就会导致数据反而「恢复」到不一致状态了。而 barrier 如其名 —— 栅栏，先加一个「栅栏」，保证 journal 总是先写入记录，然后对应数据才刷写到磁盘，这种方式保证了系统崩溃后磁盘恢复的正确性，但对写入性能有影响。
数据库服务器底层存储设备要么采用 RAID 卡，RAID 卡本身的电池可以掉电保护；要么采用 Flash 卡，它也有自我保护机制，保证数据不会丢失。所以我们可以安全的使用 nobarrier 挂载文件系统。设置方法如下：
对于 ext3，ext4 和 reiserfs 文件系统可以在 mount 时指定 barrier=0；对于xfs可以指定 nobarrier 选项。
CPU 方面，禁用 NUMA
内存方面，设置 vm.swappiness=0
IO 方面，使用 deadline 或者 noop 调度策略，使用 noatime，nobarrier 挂载文件系统
</br> 深入了解 MySQL 在操作系统方面的调优，可以阅读这个 PDF —— Linux and H/W optimizations for MySQL
还有一些能对 MySQL 运行情况进行一些简单判断和分析的脚本，可以阅读这个了解 —— MySQL Performance Tuning Scripts and Know-How
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