介紹
SSD是目前商用伺服器上非常流行的儲存介質，因此，作為軟體開發人員，需要了解的SSD基本原理，以便開發時能更好地發揮其優勢，規避其劣勢。本文總結了作為軟體開發人員需要了解的SSD基本原理，全文組織結構如下：
- SSD的讀寫速度
- SSD內部晶片的簡單存取原理
- SSD的讀寫特性
- SSD的over-provisioning和garbage-collection
- SSD的損耗均衡控制
- SSD的寫放大問題
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SSD的讀寫速度
首先，從軟體開發人員作為SSD的使用者角度來講，首先需要了解的是SSD和普通HDD的效能對比，如下：
先來看順序讀和順序寫
其中，Seagate ST3000DM001是HDD，其他的都是SSD。從上述兩圖中可以看出，HDD的順序讀速度差不多為最慢的SSD的一半，順序寫稍微好點，但也比大部分慢一倍左右的速度。
再來看隨機讀和隨機寫
可以看出，HDD的隨機讀的效能是普通SSD的幾十分之一，隨機寫效能更差。
因此，SSD的隨機讀和寫效能要遠遠好於HDD，本文接下來的幾個小節將會討論為什麼SSD的隨機讀寫效能要遠遠高於HDD？
備註：本小節測試資料全部來自於HDD VS SSD。
SSD內部晶片的簡單儲存原理
SSD內部一般使用NAND Flash來作為儲存介質，其邏輯結構如下：
SSD中一般有多個NAND Flash，每個NAND Flash包含多個Block，每個Block包含多個Page。由於NAND的特性，其存取都必須以page為單位，即每次讀寫至少是一個page，通常地，每個page的大小為4k或者8k。另外，NAND還有一個特性是，其只能是讀或寫單個page，但不能覆蓋寫如某個page，必須先要清空裡面的內容，再寫入。由於清空內容的電壓較高，必須是以block為單位。因此，沒有空閒的page時，必須要找到沒有有效內容的block，先擦寫，然後再選擇空閒的page寫入。
在SSD中，一般會維護一個mapping table，維護邏輯地址到實體地址的對映。每次讀寫時，可以通過邏輯地址直接查表計算出實體地址，與傳統的機械磁碟相比，省去了尋道時間和旋轉時間。
SSD讀寫特性
從NAND Flash的原理可以看出，其和HDD的主要區別為
- 定位資料快：HDD需要經過尋道和旋轉，才能定位到要讀寫的資料塊，而SSD通過mapping table直接計算即可
- 讀取速度塊：HDD的速度取決於旋轉速度，而SSD只需要加電壓讀取資料，一般而言，要快於HDD
因此，在順序讀測試中，由於定位資料只需要一次，定位之後，則是大批量的讀取資料的過程，此時，HDD和SSD的效能差距主要體現在讀取速度上，HDD能到200M左右，而普通SSD是其兩倍。
在隨機讀測試中，由於每次讀都要先定位資料，然後再讀取，HDD的定位資料的耗費時間很多，一般是幾毫秒到十幾毫秒，遠遠高於SSD的定位資料時間(一般0.1ms左右)，因此，隨機讀寫測試主要體現在兩者定位資料的速度上，此時，SSD的效能是要遠遠好於HDD的。
對於SSD的寫操作，針對不同的情況，有不同的處理流程，主要是受到NAND Flash的如下特性限制
- NAND Flash每次寫必須以page為單位，且只能寫入空閒的page，不能覆蓋寫原先有內容的page
- 擦除資料時，由於電壓較高，只能以block為單位擦除
SSD的寫分為新寫入和更新兩種，處理流程不同。
先看新寫入的資料的流程，如下：
假設新寫入了一個page，其流程如下：
- 找到一個空閒page
- 把資料寫入到空閒page中
- 更新mapping table
而更新操作的流程如下：
假設是更新了page G中的某些位元組，流程如下：
- 由於SSD不能覆蓋寫，因此，先找到一個空閒頁H
- 讀取page G中的資料到SSD內部的buffer中，把更新的位元組更新到buffer
- 把buffer中的資料寫入到H
- 更新mapping table中G頁，置為無效頁
- 更新mapping table中H頁，新增對映關係
可以看出，如果在更新操作比較多的情況下，會產生較多的無效頁，類似於磁碟碎片，此時，需要SSD的over-provisioning和garbage-collection。
SSD的over-provisioning和garbage-collection
over-provisioning是指SSD實際的儲存空間比可寫入的空間要大，比如，一塊可用容量為120G的SSD，實際空間可能有128G。為什麼需要over-provisioning呢？請看如下例子：
如上圖所示，假設系統中就兩個block，最終還剩下兩個無效的page，此時，要寫入一個新page，根據NAND原理，必須要先對兩個無效的page擦除才能用於寫入。此時，就需要用到SSD提供的額外空間，才能用garbage-collection方法整理出可用空間。
garbage collection的整理流程如上圖所示
- 首先，從over-provisoning的空間中，找到一個空閒的block
- 把Block0的ABCDEFH和Block1的A複製到空閒block
- 擦除Block 0
- 把Block1的BCDEFH複製到Block0，此時Block0就有兩個空閒page了
- 擦除BLock1
有空閒page之後，就可以按照正常的流程來寫入了。
SSD的garbage-collection會帶來兩個問題：
- SSD的壽命減少，NAND Flash中每個原件都有擦寫次數限制，超過一定擦寫次數後，就只能讀取不能寫入了
- 寫放大問題，即內部真正寫入的資料量大於使用者請求寫入的資料量
如果頻繁的在某些block上做garbage-collection，會使得這些元件比其他部分更快到達擦寫次數限制，因此，需要某個演算法，能使得原件的擦寫次數比較平均，這樣才能延長SSD的壽命，這就需要下面要討論的損耗均衡控制了。
SSD損耗均衡控制
為了避免某些block被頻繁的更新，而另外一些block非常的空閒，SSD控制器一般會記錄各個block的寫入次數，並且通過一定的演算法，來達到每個block的寫入都比較均衡。
以一個例子，說明損耗均衡控制的重要性：
假如一個NAND Flash總共有4096個block，每個block的擦寫次數最大為10000。其中有3個檔案，每個檔案佔用50個block，平均10分鐘更新1個檔案，假設沒有均衡控制，那麼只會3 * 50 + 50共200個block，則這個SSD的壽命如下：
大約為278天。而如果是完美的損耗均衡控制，即4096個block都均衡地參與更新，則使用壽命如下：
大約5689天。因此，設計一個好的損耗均衡控制演算法是非常有必要的，主流的方法主要有兩種：
- dynamic wear leveling
- static wear leveling
這裡的dynamic和static是指的是資料的特性，如果資料頻繁的更新，那麼資料是dynamic的，如果資料寫入後，不更新，那麼是static的。
dynamic wear leveling的原理是記錄每個block的擦寫次數，每次寫入資料時，找到被擦除次數最小的空block。
static wear leveling的原理分為兩塊：
- 每次找到每擦除次數最小的可用block
- 當某個block的擦除次數小於閾值時，會將它與擦寫次數較高的block的資料進行交換
以一個例子來說明，兩種擦寫演算法的不同點：
假如SSD中有25%的資料是dynamic的，另外75%的資料是static的。對於dynamic wear leveling方法，每次要找的是擦除了資料的block，而static的block裡面是有資料的，因此，每次都只會在dynamic的block中，即最多會在25%的block中做均衡；對於static演算法，每次找的block既可能是dynamic的，也可能是static的，因此，最多有可能在全部的block中做均衡。
相對而言，static演算法能使得SSD的壽命更長，但也有其缺點：
- 演算法邏輯更復雜
- 在寫入時，可能會移動資料，導致寫放大，降低寫入效能
- 更高的能耗
SSD寫放大
最後，我們分析一下SSD的寫放大問題，一般由如下三個方面引起：
- SSD讀寫是以page為單位的，如果更新page中的部分資料，也需要寫整個page
- SSD的garbage collection中，會在block間移動資料
- SSD的wear leveing中，可能也會在block間交換資料，導致寫放大
通常的，需要在其他方面和SSD的寫放大之間做權衡，例如，可以減少garbage collection的頻率來減少寫放大問題；可以把SSD分成多個zone，每個zone使用不同的wear leveling方法等等。
總結
個人理解，使用SSD時，我們需要考慮如下情況：
- 需要充分利用其隨機讀寫快的特性
- 儘可能在軟體層面更新小塊資料，減輕SSD寫放大問題
- 避免頻繁的更新資料，減輕SSD寫放大及壽命減少的問題，儘可能使用追加的方式寫資料
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