跟著兵哥撿垃圾7：熟能生巧

作者： SSD攻城獅

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前面介紹了Greedy，Cost-Benefit, CAT三種演算法，本來應該繼續介紹CICL了，實際上連參考資料都找好了。

不過前面講了這麼多東西，一直沒有提到兵哥跟其他撿垃圾的不同之處，兵哥是一位商人，研究演算法從來不是目的，賺錢才是終極使命。

那麼兵哥的賣點是什麼呢？

垃圾回收有兩個重要的問題需要考慮：回收無效Block的時機以及每次回收的數量。因此，又關係到兩種回收策略：主動回收策略與被動回收策略。

被動回收策略是當接收到寫入請求時，系統根據目前狀況判斷是否執行垃圾回收，此策略模式下，系統通常會對可用空間設定一個臨界值，當可用空間小於臨界值時開始執行垃圾回收。每次需要回收多少空間則由固件工程師自己定義。

這種磨損的弊端在於：當執行垃圾回收時，寫入請求會被延遲，每次需要執行回收的Block數量越多，延遲的時間就越長，外在表現為寫入性能急速下降。

主動回收策略則是利用系統空閑時間執行垃圾回收，通過固件設定周期性任務，定時檢查可用塊的剩餘情況，如有需要就執行垃圾回收。主動回收策略等同於利用空閑時間提前進行垃圾回收，避免了被動策略所造成的性能波動。

單一利用系統空閑時間執行主動垃圾回收同樣存在弊端，假設系統一直沒有空閑時間，垃圾回收同樣無法有效執行，例如：城市道路視頻監控，快閃記憶體會一直有文件寫入，此種情形下垃圾回收與被動策略基本雷同。

兵哥的賣點1：PR-Latency技術

在主動回收策略中採用更加優化的方式，不是等到系統完全空閑，而是忙裡偷閒在命令之間的等待時間零敲碎打的進行垃圾回收。

個人以為，也許兵哥主打的軍工和工控市場，有時對Latency要求沒有那麼高，那麼固件在需要的時候，也許可以讓讓命令回復不要那麼及時，從而給GC更多的碎片時間。

兵哥的賣點2：根據不同的應用場景，動態調整的OP空間

這樣可以使SSD即使在100%寫/讀負荷的情況下都可以保持同樣的性能，使用IOMeter 設置2MB pattern，100%寫模式進行不間斷的測試，一周後直接測試性能曲線，仍然可以表現為一條直線。

兵哥真正的賣點：Non-Balance磨損平衡演算法

目前垃圾回收演算法基本都是圍繞如何更加平均的擦除每個Block這種思想進行設計，這些演算法是基於Block耐磨度完全一致的」假設」基礎之上，但事實上，每個page和Block的耐磨狀態是不同的，當對一個快閃記憶體上的所有Block進行平均擦除時，必然會有一些Block先成為Bad Block，而另一些Block則會有更長時間的耐磨度。這是由晶圓設計工藝所決定的，在目前的工藝條件下，尚無法確保每個Block完全一致，甚至在生產過程中一定會有晶圓存在一些錯誤，不可控制的是這些錯誤是隨機分布的。

兵哥使用型號為JS29F16B08CCME2的Intel 16GB MLC NAND Flash做了實驗：

進過10次P/E後的情形，結果顯示每個Block的Erase時間是不同的，不同的操作時間反應了每個Block的原始狀態不同，操作時間短的Block健康狀態理論上好於操作時間長的Block。

如果每個Block的耐磨度本來是不均衡的，人為通過演算法保持每個Block擦除一致的結果，不是延長了快閃記憶體整體壽命，恰恰是損害了快閃記憶體最佳使用壽命。

Non-Balance演算法思想是：能者多勞。打破前人假設」每個Block壽命一致」基礎上的平衡演算法，在使用過程中對每個page和Block真實耐磨度進行評估，讓耐磨度強的Block得到更多的擦寫次數，而耐磨度差的則得到相應的保護。只有每個Block都不成為壞塊，才能最大程度上減少對每個Block的擦除次數，舉例來說：100個Block寫入1TB數據和1000個Block寫入1TB數據，假設100個Block寫入1TB數據需要被擦除10次，那麼，1000個Block只需要被擦除1次。

Non-Balance演算法的另一個精要是：當Block的不可糾正誤碼率（UBER，Uncorrectable Bit Error Rate）達到一定的閾值時，將MLC模式轉自動換為SLC模式。

要實現能者多勞，前提是了解Page的真實能力（PE Cycle），而非直接使用Flash廠商提供的標準數據。怎麼實現的？且聽下回分解。

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