WAPFTL:支持预测机制的负载自适应闪存转换层算法

基于NAND Flash的固态盘凭借其低延迟、低功耗、高可靠性等优点,已经开始应用于企业级服务器和高性能计算领域。针对固态盘相对较差的写性能及使用寿命有限等不足,提出了一种闪存转换层中基于页映射机制的自适应地址映射算法WAPFTL。该算法能够在地址转换过程中预测负载读写特性并自适应地调整地址映射信息缓存的策略。实验结果表明,WAPFTL能够高效协同利用负载的时间局部性和空间局部性,提高地址映射命中率,减少因地址映射而引起的额外写操作次数;同时,有效减少了垃圾回收次数,提高了SSD整体性能。

一种可定制模块化的闪存转换层的设计与实现

针对闪存转换层(FTL)的具体设计和实现细节不公开问题,提出了一种模块化的FTL设计,将地址映射、垃圾回收、损耗均衡等几个重要部分设计成不同的模块,并提供可定制接口,在每个模块上都可以针对不同的应用定制不同的算法.用文件系统模拟了一个Flash Memory的存储芯片阵列,并将FTL设计部署在该模拟器上,这样就构成了一个完整的SSD模拟器,为研究FTL中的各种算法和机制以及开发基于SSD的各种应用提供了一个实验平台.通过实验测试了FTL设计的性能,并进行了分析.

一种基于功能表的高效FTL算法

FTL用于将闪存模拟成标准的块设备以屏蔽其写前进行擦除的特性。传统的FTL算法采用扫描冗余区的方式建立映射表,初始化速度慢,并通过单纯的映射表实现地址转换,只能部分改善空间利用率,有的甚至提高了块回收代价,使运行效率变得低效。本文提出了功能表的思想,通过状态表寻址直接建立块映射表和块信息来提高启动速度,降低空间复杂度。通过将映射表与块信息相结合来实现读写操作中地址的查找,均衡了空间利用率和回收代价。

GFTL:一种基于页组映射的低能耗闪存转换层

针对NAND闪存不能在本地进行数据更新操作,导致数据合并时消耗大量额外的能量,提出一种简单有效的基于页组地址映射的闪存转换层(GFTL)方案。GFTL将上层文件系统的逻辑地址请求转换为物理页组地址和页组内偏移量。在垃圾回收时,具有最多无效数据页的物理块将被回收并擦除。采用数据访问序列驱动的模拟方法来评估GFTL的性能,并对存储研究领域被广泛使用的DiskSim和SSD-add-on模拟器进行修改。实验结果显示,无论在真实的工作负载下还是在基准测量工作负载下,GFTL相比于其他3种著名的闪存转换层都能够减少18%以上的读、写和擦除操作所消耗的能量。

基于需求的三级映射管理的闪存转换层算法

使用NAND Flash作为存储介质的存储设备常需要闪存转换层(FTL)对NAND进行管理.页映射是一种常见的映射方式,但需要很大的内存存放页映射表.针对该问题,提出了基于需求的三级映射管理的闪存转换层算法(TFTL).映射表保存在NAND闪存块中,减轻SRAM的压力,采用页置换法把需求的映射表搬移到SRAM中.由TFTL算法与Page mapping FTL、FAST、DFTL的对比分析可知:NAND闪存块擦除次数均衡性较好,系统响应时间和系统响应时间的标准差与Page mapping FTL等算法差异小.

一种基于分类策略的聚簇页级闪存转换层算法

提出一种基于分类策略的聚簇页级闪存转换层算法——CPFTL.1)CPFTL将地址映射缓存分为热映射表缓存、冷映射表缓存和连续映射表缓存,分别用来缓存访问频繁的请求的映射项、访问不频繁的请求的映射项和高空间本地性的连续请求的映射项,有效提升各类请求的处理能力;2)为利用连续请求的空间本地性,CPFTL的连续映射表缓存预取多个连续的映射项,提高它对连续请求的响应性能;3)为减少页级映射算法的转换页读写开销,CPFTL的冷映射表缓存采用聚簇策略,即将属于同一转换页中的映射项进行聚簇,按簇进行LRU管理,当冷映射表缓存满时,根据簇的映射项个数和LRU选取合适的簇剔除到闪存.实验结果显示,相比经典的页级DFTL算法和最新的SDFTL算法,CPFTL的缓存命中率、平均响应时间、地址转换页操作次数和闪存块擦除次数都有显著提升.

一种变粒度的闪存地址映射方案

闪存转换层最重要的功能是地址映射.地址映射需要同时具备高性能和低内存占用.基于需求的页级映射方案DFTL能有效节约内存且具有页级映射方案特有的灵活性,但是这种方案中,每个缓存槽只能存储一条映射记录,当缓存大小一定时,缓存中的映射记录数量有限;此外,这种方案没有考虑到请求的空间局部性.因此这种方案中,缓存命中率较低,DFTL需要频繁访问闪存来读取映射记录,降低了系统性能.于是针对命中率低的问题,提出了一种基于需求的变粒度映射方案VGFTL.这种方案可显著提高缓存的命中率.实验表明,VGFTL缓存平均命中率达到89.85%,远高于DFTL的45.46%,块擦除次数以及平均响应时间这两项指标优于DFTL,其性能接近纯页级映射方案.

OAFTL:一种面向企业级应用的高效闪存转换层处理策略

基于NAND闪存的存储设备通过引入闪存转换层来对闪存芯片进行封装,使得闪存存储设备像普通块设备一样使用.闪存转换层算法的性能很大程度上决定了闪存设备的存储性能,已有方法尽管可以在嵌入式环境下正常工作,但当应用到随机访问频繁的企业级应用环境中时存在访问性能低的问题.提出了一种面向企业级应用的闪存转换层算法OAFTL,该算法基于页级地址映射,根据访问操作的类型来组织映射项信息,通过为映射页保留日志信息来缓冲频繁修改的映射信息,以提高闪存读、写性能.实验结果表明,提出的OAFTL算法能够有效地适应企业级工作负载,同已有方法相比,综合读写性能提升了20%以上.

大块NAND闪存的转换层优化算法设计

通过运用大块NAND研究闪存转换层的基本原理,针对物理闪存中的数据块和更新块,利用地址混合映射的方法,对逻辑块号和页号进行拆分,区分更新块的热门页及数据块的冷门页,使用改进的优化算法根据其空闲程度进行部分、完全或交换合并优化,最后通过实验对存储利用率和缓存大小影响进行性能分析,实验数据表明:运用该算法可以有效提高NAND闪存存储效率.

基于区域页级映射的闪存转换层设计

针对固态硬盘中闪存不能进行本地更新操作以及擦写次数有限的特性,基于多通道并行结构的固态盘,提出一种基于区域的页级地址映射方案,将连续逻辑页分配到不同的通道中并利用三级地址映射方法.利用动态和静态损耗均衡算法,提出了分层的损耗均衡算法和垃圾回收方案.分析表明该算法能释放固态盘内存空间,延长固态盘的寿命,提高整体性能,映射表内存占用相对传统页级映射减少近70%.

基于缓存映射项重用距离的闪存地址映射方法

经典的闪存转换层(flash translation layer,FTL)地址映射方法 DFTL(demand-based FTL)将全局映射信息放在闪存中,仅缓存最近最常使用的映射信息,解决了页级映射策略中映射信息较大和缓存容量有限的矛盾.但是,DFTL没有充分利用负载的空间局部性特点提高缓存命中率;在缓存失效时频繁的脏映射项换出也会导致大量的映射页写操作;此外,它未能优化垃圾回收过程中有效页迁移导致的写放大问题.针对上述不足,提出一种基于缓存映射项重用距离的地址映射方法IRR-FTL(interreference recency-based FTL),通过设置映射页缓存槽,充分挖掘负载空间局部性;基于缓存映射项重用距离实现负载自适应的写缓存映射表冷热分区,并分别采取不同的管理策略,减少映射页写操作;此外,实现基于重用距离的冷热数据分离存储,提高垃圾回收效率.通过采用多种负载对该方法进行验证实验,实验结果表明IRR-FTL相比DFTL缓存命中率提高29.1%,平均响应时间降低了27.3%,擦除次数降低了10.7%.

一种混合映射闪存转换层的设计与实现

使用NAND Flash作为存储媒介的存储设备常需要闪存转换层(FTL)对NAND进行管理。页映射是一种常见的映射方式,但需要很大的内存存放页映射表,在嵌入式环境下这一条件往往无法满足。针对该问题,提出一种基于超级块的混合映射FTL,包括坏块管理、地址翻译、垃圾回收、上电恢复,使用的SRAM空间不到128 KB,远小于页映射,同时不需要存储映射表,程序在固态硬盘开发板上成功运行,实现固态硬盘基本读写功能。测试结果表明,该混合映射FTL方案具有较好的顺序读写性能。

极小嵌入式系统中闪存转换层的设计与实现

为解决极小嵌入式系统中大数据量的存储问题,在对嵌入式设备广泛采用的NAND Flash的特点进行深入研究的基础上,设计了一种极小嵌入式设备NAND Flash存储系统的解决方案.说明了其系统分层结构和功能用途,详细阐述了闪存转换层中地址映射、纠错、坏块管理、磨损均衡及垃圾收集等算法的设计与实现,并在STM32微控制器上实现了NAND Flash的驱动和管理,验证了设计的可行性和有效性.

基于NAND闪存的自适应闪存映射层设计

NAND闪存以非易失性、低功耗、抗辐射等优点,被广泛应用于嵌入式系统中。由于闪存写前需先擦写和高坏块率等硬件特性,成为其在应用中的障碍,需要通过闪存映射层进行存储管理。通过给出一种基于NAND型闪存的自适应闪存映射技术,对数据访问模式进行判断,为不同的访问模式提供不同粒度的地址映射方法,用于充分利用NAND闪存的优势克服其缺点,提高系统性能。该方法在Linux系统上予以实现,并进行了性能测试。

提升固态存储设备读取性能的方法

针对不带大容量缓存的固态存储设备随机读取性能差的问题,提出预取和压缩用户热数据映射表的算法,来提升热数据的访问速度。该算法包括把顺序写入的数据和随机写入的数据分开存储、压缩连续物理地址映射、后台预取热数据映射表等方法,这些方法提升了热数据的映射命中率,减少了闪存的访问次数,达到了改善系统读取性能的目的。实验结果表明,该方法能减少将近一半的随机读取延时,读取速度在原来的基础上翻倍。该算法能显著改善那些不带大容量缓存的移动存储设备及消费级固态硬盘使用者的用户体验。

主机和设备协作方式提升固态硬盘随机读取性能

对一些不带DRAM的固态存储设备,由于映射表(逻辑地址到物理地址的映射表)不能完全存储在片上SRAM,需要读取两次闪存才能获得用户数据,因此随机读取性能受限。而今主机端的DRAM资源充足,故提出把设备端的映射表存储到主机端的DRAM,通过主机和设备协作的方式,设计和实现一种快速提升随机读取性能的算法。除了付出主机端DRAM资源代价之外,该算法无需硬件改动,通过纯软件实现,可以在当前几乎所有的接口协议上定制实现,以改善无DRAM的固态存储设备的随机读取性能。实验结果表明,该算法几乎能使没有DRAM的存储设备随机读取性能翻倍。