add page to flush list
buffer pool中的page，有三种状态：
l free： 当前page未被使用
l clean： 当前page被使用，对应于数据文件中的一个页面，但是页面未被修改
l dirty： 当前page被使用，对应于数据文件中的一个页面，同时页面被修改
free类型的page，一定位于buf pool的free链表中。
clean，dirty两种类型的page，一定位于buf pool的LRU链表中。(LRU：近期最少使用)
与此同时，dirty page还位于buf pool的flush链表中。flush list中的dirty page，按照page的oldest_modificattion时间排序，oldest_modification越大，说明page修改的时间越晚，就排在flush 链表的头部；oldest_modification越小，说明page修改的时间越早，就排在flush链表的尾部。当InnoDB进行flush list的flush操作时，从flush list链表的尾部开始，写出足够数量的dirty pages，推进Checkpoint点，保证系统的恢复时间。
dirty page越新的，排在头部；越老的，排在尾部。
将比较老的数据，写出去。
那么，dirty page是在什么时候进入flush list的呢？看过我以前文档的同学，一定知道InnoDB存储引擎有一个所谓的mini-transaction，页面访问/修改都被封装为一个mini-transaction，当mini-transactin提交的时候，也就是该mini-transaction修改的页面进入flsuh list的时候。
remove page from flush list
有两种操作，可以将dirty page从flush list中移除。一是LRU list flush；二是Flush list flush。
Buffer Pool LRU/Flush List flush对比
总结来说，Flush lish flush与LRU list flush有以下几个不同之处：
LRU list flush，由用户线程触发(MySQL 5.6.2之前)；而Flush list flush由MySQL数据库InnoDB存储引擎后台srv_master线程处理。(在MySQL 5.6.2之后，都被迁移到page cleaner线程中)
LRU list flush，其目的是为了写出LRU 链表尾部的dirty page，释放足够的free pages，当buf pool满的时候，用户可以立即获得空闲页面，而不需要长时间等待；Flush list flush，其目的是推进Checkpoint LSN，使得InnoDB系统崩溃之后能够快速的恢复。
LRU list flush，其写出的dirty page，需要移动到LRU链表的尾部(MySQL 5.6.2之前版本)；或者是直接从LRU链表中删除，移动到free list(MySQL 5.6.2之后版本)。Flush list flush，不需要移动page在LRU链表中的位置。
LRU list flush，由于可能是用户线程发起，已经持有其他的page latch，因此在LRU list flush中，不允许等待持有新的page latch，导致latch死锁；而Flush list flush由后台线程发起，未持有任何其他page latch，因此可以在flush时等待page latch。
LRU list flush，每次flush的dirty pages数量较少，基本固定，只要释放一定的free pages即可；Flush list flush，根据当前系统的更新繁忙程度，动态调整一次flush的dirty pages数量，量更大。
Buffer Pool Usage Limitations
此章节记录Buffer Pool的各种使用缺陷，及不同版本的优化策略。
Drop Table
在Mark Callaghan的最新一篇博文：Stalls during DDL中[6]（备注：mysqlops网站上也有相关文章分析这个严重问题，链接地址：http://www.mysqlops.com/2012/04/01/mysql-innodb-file-per-table.html），其提到InnoDB存储引擎在进行Drop Table操作时，会短暂hang住整个系统，而且这个hang的时间的长短与Buffer Pool的大小相关。主要原因在于InnoDB在drop table时，会连续两次遍历buf pool LRU 链表，遍历的过程加锁，因此导致系统hang住。那么MySQL数据库InnoDB存储引擎在drop table时为何需要遍历LRU链表呢？
// 1. 从LRU链表尾部开始遍历
// 2. 对于每一个属于Drop Table的page，判断page中是否有项进入
// adaptive hash，若有，则收集当前page
// 3. 收集到1024个这样的page后，释放buf pool mutex，集中调用函数
// buf_LRU_drop_page_hash_batch，释放page在adaptive hash中的项
// 4. 重新获取buf pool mutex，继续遍历buf pool LRU 链表，直至链表头
// 5. 最终，是否buf pool mutex，退出
…
// 再次遍历buf pool LRU 链表，释放所有drop table对应的page
buf_LRU_invalidate_tablespace_buf_pool_instance();
// 简要的处理流程描述：
// 1. 获取buf pool mutex
// 2. 遍历buffer pool LRU链表
// 3. 若为dirty page，则将dirty page设置为clean page，并从flush list中移除
// 4. 将page从LRU list中移除，并且添加入free list
// 5. 最后，释放buf pool mutex
总结：
l 确实需要遍历两遍buf pool LRU 链表
一遍用于释放adaptive hash中的记录；二遍是用于释放page。
l 第一遍遍历LRU链表，会定期释放buf pool mutex，因此对于系统hang的影响较小；而第二遍会一直持有，对系统hang的影响较大。