说个案例：一台Apache服务器，由于其MaxClients参数设置过大，并且恰好又碰到访问量激增，结果内存被耗光，从而引发SWAP，进而负载攀升，最终导致宕机。
正所谓：SWAP，性能之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。
哪些工具可以监测SWAP
最容易想到的就是free命令了，它指明了当前SWAP的使用情况：
shell> free -m
total used free
Swap: 34175 11374 22801
另一个常用的是sar命令，它能列出系统在各个时间的SWAP使用情况：
shell> sar -r kbswpfree kbswpused %swpused kbswpcad 23345644 11650572 33.29 4656908 23346452 11649764 33.29 4656216 23346556 11649660 33.29 4650308 23346932 11649284 33.29 4649888 23346992 11649224 33.29 4648848
不过free命令和sar命令显示的都不是实时数据，如果需要，可以使用vmstat命令：
shell> vmstat 1 -----------memory------------- ---swap-- swpd free buff cache si so 11647532 123664 305064 7193168 0 0 11647532 123672 305064 7193172 0 0 11647532 125728 305064 7193468 0 0 11647532 125376 305064 7193476 0 0 11647532 124508 305068 7193624 0 0
每秒刷新一次结果，在SWAP一栏里列出了相关数据，至于si和so的解释，大致如下：
- si: Amount of memory swapped in from disk (/s).
- so: Amount of memory swapped to disk (/s).
如果它们一直是零当然最好不过了，偶尔不为零也没啥，糟糕的是一直不为零。
前面介绍的方法，看到的都是SWAP的整体情况，可是如果我想查看到底是哪些进程使用了SWAP，应该如何操作呢？这个问题有点棘手，我们来研究一下：
好消息是top命令能提供这个信息，不过缺省并没有显示，我们需要激活一下：
- 打开top；
- 按「f」进入选择字段的界面；
- 按「p」选择「SWAP」字段；
- 按回车确认。
坏消息是top命令提供的SWAP信息只是一个理论值，或者更直白一点儿来说它根本就是不可信的（在top里SWAP的计算公式是：SWAP=VIRT-RES）。
BTW：相比之下，top里的「nFLT」字段更有价值，它表示PageFault的次数。
那到底我们能不能获取到进程的SWAP情况呢？别着急，看代码：
#!/bin/bash
cd /proc
for pid in [0-9]*; do
command=$(cat /proc/$pid/cmdline)
swap=$(
awk '
BEGIN { total = 0 }
/Swap/ { total += $2 }
END { print total }
' /proc/$pid/smaps
)
if (( $swap > 0 )); then
if [[ "${head}" != "yes" ]]; then
echo -e "PID\tSWAP\tCOMMAND"
head="yes"
fi
echo -e "${pid}\t${swap}\t${command}"
fi
done
说明：请使用root权限来运行此脚本。
哪些因素可能影响SWAP
内存不足无疑会SWAP，但有些时候，即便看上去内存很充裕，还可能会SWAP，这种现象被称为SWAP
Insanity，罪魁祸首主要有以下几点：
Swappiness的迷失
实际上，当可用内存不足时，系统有两个选择：一个是通过SWAP来释放内存，另一个是删除Cache中的Page来释放内存。一个很常见的例子是：当拷贝大文件的时候，时常会发生SWAP现象。这是因为拷贝文件的时候，系统会把文件内容在Cache中按Page来缓存，此时一旦可用内存不足，系统便会倾向于通过SWAP来释放内存。
内核中的swappiness参数可以用来控制这种行为，缺省情况下，swappiness的值是60：
shell> sysctl -a | grep swappiness vm.swappiness = 60
它的含义是：如果系统需要内存，有百分之六十的概率执行SWAP。知道了这一点，我们很自然的会想到用下面的方法来降低执行SWAP的概率：
shell> echo "vm.swappiness = 0" >> /etc/sysctl.conf shell> sysctl -p
这样做的确可以降低执行SWAP的概率，但并不意味着永远不会执行SWAP。
NUMA的诅咒
NUMA在MySQL社区有很多讨论，这里不多说了，直击NUMA和SWAP的恩怨纠葛。
大概了解一下NUMA最核心的numactl命令：
shell> numactl --hardware available: 2 nodes (0-1) node 0 size: 16131 MB node 0 free: 100 MB node 1 size: 16160 MB node 1 free: 10 MB node distances: node 0 1 0: 10 20 1: 20 10
可以看到系统有两个节点（其实就是两个物理CPU），它们各自分了16G内存，其中零号节点还剩100M内存，一号节点还剩10M内存。设想启动了一个需要11M内存的进程，系统把它分给了一号节点来执行，此时虽然系统总体的可用内存大于该进程需要的内存，但因为一号节点本身剩余的可用内存不足，所以仍然可能会触发SWAP行为。
需要说明的一点事，numactl命令中看到的各节点剩余内存中时不包括Cache内存的，如果需要知道，我们可以利用drop_caches参数先释放它：
shell> sysctl vm.drop_caches=1
注：这步操作可能会引起系统负载的震荡。
另：如何确定一个进程的节点及内存分配情况？网络上有现成的脚本。
如果要规避NUMA对SWAP的影响，最简单的方法就是在启动进程的时候禁用它：
shell> numactl --interleave=all ...
此外，内核参数zone_reclaim_mode通常也很重要，当某个节点可用内存不足时，如果为0的话，那么系统会倾向于从远程节点分配内存；如果为1的话，那么系统会倾向于从本地节点回收Cache内存。多数时候，Cache对性能很重要，所以0是一个更好的选择。
shell> echo "vm.zone_reclaim_mode = 0" >> /etc/sysctl.conf shell> sysctl -p
另：网络上有一些关于MySQL和SWAP的讨论，对于理解SWAP有一定意义，推荐：
补：Memcached在启动的时候如果带上了k选项，就能避免使用SWAP，但要慎用。
…
早些年，YouTube曾经被SWAP问题困扰过，他们当时的解决方法很极端：删除SWAP！不得不说这真是艺高人胆大，可惜对芸芸众生的我们而言，这实在是太危险了，因为如此一来，一旦内存耗尽，由于没有SWAP的缓冲，系统会立即开始OOM，结果可能会让问题变得更加复杂，所以大家还是安分守己做个老实人吧。
from:http://huoding.com/2012/11/08/198
另外一篇文章：
必须得承认，即使看完了MySQL如何避免使用swap和MySQL如何避免使用swap（二），swap仍然可能顽固地在主机上复现。不过幸运的是，最近一年来众多swap问题的受害者们通过不懈的努力找到了终极原因——NUMA。下面站在巨人的肩膀上，为大家简单讲解一下NUMA的原理和优化方法。
一、NUMA和SMP
NUMA和SMP是两种CPU相关的硬件架构。在SMP架构里面，所有的CPU争用一个总线来访问所有内存，优点是资源共享，而缺点是总线争用激烈。随着PC服务器上的CPU数量变多（不仅仅是CPU核数），总线争用的弊端慢慢越来越明显，于是Intel在Nehalem CPU上推出了NUMA架构，而AMD也推出了基于相同架构的Opteron
CPU。
NUMA最大的特点是引入了node和distance的概念。对于CPU和内存这两种最宝贵的硬件资源，NUMA用近乎严格的方式划分了所属的资源组（node），而每个资源组内的CPU和内存是几乎相等。资源组的数量取决于物理CPU的个数（现有的PC server大多数有两个物理CPU，每个CPU有4个核）；distance这个概念是用来定义各个node之间调用资源的开销，为资源调度优化算法提供数据支持。
二、NUMA相关的策略
1、每个进程（或线程）都会从父进程继承NUMA策略，并分配有一个优先node。如果NUMA策略允许的话，进程可以调用其他node上的资源。
2、NUMA的CPU分配策略有cpunodebind、physcpubind。cpunodebind规定进程运行在某几个node之上，而physcpubind可以更加精细地规定运行在哪些核上。
3、NUMA的内存分配策略有localalloc、preferred、membind、interleave。localalloc规定进程从当前node上请求分配内存；而preferred比较宽松地指定了一个推荐的node来获取内存，如果被推荐的node上没有足够内存，进程可以尝试别的node。membind可以指定若干个node，进程只能从这些指定的node上请求分配内存。interleave规定进程从指定的若干个node上以RR算法交织地请求分配内存。
三、NUMA和swap的关系
可能大家已经发现了，NUMA的内存分配策略对于进程（或线程）之间来说，并不是公平的。在现有的Redhat Linux中，localalloc是默认的NUMA内存分配策略，这个配置选项导致资源独占程序很容易将某个node的内存用尽。而当某个node的内存耗尽时，Linux又刚好将这个node分配给了某个需要消耗大量内存的进程（或线程），swap就妥妥地产生了。尽管此时还有很多page
cache可以释放，甚至还有很多的free内存。
四、解决swap问题
虽然NUMA的原理相对复杂，实际上解决swap却很简单：只要在启动MySQL之前使用numactl –interleave来修改NUMA策略即可。
值得注意的是，numactl这个命令不仅仅可以调整NUMA策略，也可以用来查看当前各个node的资源是用情况，是一个很值得研究的命令。
引用资料：
The
MySQL “swap insanity” problem and the effects of the NUMA architecture
NUMA Status:
Item Definition
Linux Administrator’s Manual（#man
numactl）