SSD硬盘读写原理|FTL|TRIM|写入放大效应

本文主要是介绍SSD硬盘读写原理|FTL|TRIM|写入放大效应，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

大家好，我是jiantaoyab，本篇文章我们来看看SSD硬盘和FTL、磨损均衡,SSD 硬盘，适合读多写少的应用,使用寿命受限于可以擦除的次数。

SSD 的读写原理

SSD 没有像机械硬盘那样的寻道过程，所以它的随机读写都更快。

机械硬盘要远强于 SSD，那就是耐用性。如果我们需要频繁地重复写入删除数据，那么机械硬盘要比 SSD 性价比高很多。

CPU Cache 用的 SRAM 是用一个电容来存放一个比特的数据。对于 SSD 硬盘，也可以先简单地认为，它是由一个电容加上一个电压计组合在一起，记录了一个或者多个比特。

SLC、MLC、TLC 和 QLC

记录一个比特，给电容里面充上电有电压的时候就是 1，给电容放电里面没有电就是 0。

采用这样方式存储数据的 SSD 硬盘，我们一般称之为使用了 SLC 的颗粒，全称是 Single-Level Cell，也就是一个存储单元中只有一位数据。

但是，这样的方式会遇到和 CPU Cache 类似的问题，那就是，同样的面积下，能够存放下的元器件是有限的。如果只用 SLC，就会遇到，存储容量上不去，并且价格下不来的问题。于是硬件工程师们就陆续发明了MLC（Multi-Level Cell）、TLC（Triple-Level Cell）以及QLC（Quad-Level Cell），也就是能在一个电容里面存下 2 个、3 个乃至 4 个比特。

只有一个电容，我们怎么能够表示更多的比特呢？

电压计，4 个比特一共可以从 0000-1111 表示 16 个不同的数。那么，如果能往电容里面充电的时候，充上 15 个不同的电压，并且我们电压计能够区分出这 15 个不同的电压。加上电容被放空代表的 0，就能够代表从 0000-1111 这样 4 个比特了。

不过，要想表示 15 个不同的电压，充电和读取的时候，对于精度的要求就会更高。这会导致充电和读取的时候都更慢，所以 QLC 的 SSD 的读写速度，要比 SLC 的慢上好几倍。

P/E 擦写问题

SSD 硬盘的硬件构造

1.接口和控制电路。 SSD 硬盘用的是 SATA 或者 PCI Express 接口。

在控制电路里，有一个很重要的模块，叫作FTL（Flash-Translation Layer），也就是闪存转换层。这个可以说是 SSD 硬盘的一个核心模块，SSD 硬盘性能的好坏，很大程度上也取决于FTL算法好不好。

2.实际 I/O 设备，它其实和机械硬盘很像。现在新的大容量 SSD 硬盘都是 3D 封装的了，也就是说，是由很多个裸片（Die）叠在一起的，就好像我们的机械硬盘把很多个盘面（Platter）叠放再一起一样，这样可以在同样的空间下放下更多的容量。

一张裸片上可以放多个平面（Plane），一般一个平面上的存储容量大概在 GB 级别。

一个平面上面，会划分成很多个块，一般一个块（Block）的存储大小，通常几百 KB 到几 MB 大小。一个块里面，还会区分很多个页（Page），就和我们内存里面的页一样，一个页的大小通常是 4KB。

在这一层一层的结构里面，处在最下面的两层块和页非常重要。

对于 SSD 硬盘来说，数据的写入叫作 Program。写入不能像机械硬盘一样，通过覆写（Overwrite）来进行的，而是要先去擦除（Erase），然后再写入。

SSD 的读取和写入的基本单位，不是一个比特（bit）或者一个字节（byte），而是一个页（Page）。SSD 的擦除单位就更夸张了，我们不仅不能按照比特或者字节来擦除，连按照页来擦除都不行，我们必须按照块来擦除。

SSD 的使用寿命，其实是每一个块（Block）的擦除的次数。SLC 的芯片，可以擦除的次数大概在 10 万次，MLC 就在 1 万次左右，而 TLC 和 QLC 就只在几千次了。这也是为什么同样的硬盘容量的价格差别很大，因为它们的芯片颗粒和寿命完全不一样。

SSD 读写的生命周期

下面我们来实际看一看，一块 SSD 硬盘在日常是怎么被用起来的。

用三种颜色分别来表示 SSD 硬盘里面的页的不同状态，白色代表这个页从来没有写入过数据，绿色代表里面写入的是有效的数据，红色代表里面的数据，在操作系统看来已经是删除的了。

一开始所有块的每一个页都是白色的。随着开始往里面写数据，里面的有些页就变成了绿色。

然后，因为删除了硬盘上的一些文件，所以有些页变成了红色。但是这些红色的页，并不能再次写入数据。因为 SSD
硬盘不能单独擦除一个页，必须一次性擦除整个块，所以新的数据，只能往后面的白色的页里面写。这些散落在各个绿色空间里面的红色空洞，就好像硬盘碎片。

如果有哪一个块的数据一次性全部被标红了，那我们就可以把整个块进行擦除。它就又会变成白色，可以重新一页一页往里面写数据。这种情况其实也会经常发生。毕竟一个块不大，也就在几百
KB 到几 MB。删除一个几 MB 的文件，数据又是连续存储的，自然会导致整个块可以被擦除。

随着硬盘里面的数据越来越多，红色空洞占的地方也会越来越多。于是就要没有白色的空页去写入数据了。这个时候，要做一次类似于 Windows
里面“磁盘碎片整理”或者 Java
里面的“内存垃圾回收”工作。找一个红色空洞最多的块，把里面的绿色数据，挪到另一个块里面去，然后把整个块擦除，变成白色，可以重新写入数据。

不过，这个“磁盘碎片整理”或者“内存垃圾回收”的工作，不能太主动、太频繁地去做。因为 SSD 的擦除次数是有限的。如果动不动就搞个磁盘碎片整理，那么 SSD 硬盘很快就会报废了。

一块 SSD 的硬盘容量，是没办法完全用满的。不过，生产 SSD 硬盘的厂商，其实是预留了一部分空间，专门用来做这个“磁盘碎片整理”工作的。一块标成 240G 的 SSD 硬盘，往往实际有 256G 的硬盘空间。SSD 硬盘通过控制芯片电路，把多出来的硬盘空间，用来进行各种数据的闪转腾挪，让你能够写满那 240G 的空间。这个多出来的 16G 空间，叫作预留空间（Over Provisioning），一般 SSD 的硬盘的预留空间都在 7%-15% 左右。

磨损均衡、TRIM 和写入放大效应

在 Windows 电脑上，用了 SSD 的系统盘，就不能用磁盘碎片整理功能。这是因为，一旦主动去运行磁盘碎片整理功能，就会发生一次块的擦除，对应块的寿命就少了一点点。这个 SSD 的擦除寿命的问题，不仅会影响像磁盘碎片整理这样的功能，其实也很影响我们的日常使用。

操作系统上，并没有 SSD 硬盘上各个块目前已经擦写的情况和寿命，所以它对待 SSD 硬盘和普通的机械硬盘没有什么区别。

一旦开始开发，我们就会不断添加新的代码文件，还会不断修改已经有的代码文件。因为 SSD 硬盘没有覆写（Override）的功能，所以，这个过程中，其实我们是在反复地写入新的文件，然后再把原来的文件标记成逻辑上删除的状态。等 SSD 里面空的块少了，我们会用“垃圾回收”的方式，进行擦除。有一天，这些块的擦除次数到了，变成了坏块。这块硬盘的可以用的容量就变小了。

FTL 和磨损均衡

让 SSD 硬盘各个块的擦除次数，均匀分摊到各个块上。这个策略叫作磨损均衡（Wear-Leveling）。实现这个技术的核心办法，和虚拟内存一样，就是添加一个间接层。这个间接层，就是 FTL 这个闪存转换层。

就像在管理内存的时候，通过一个页表映射虚拟内存页和物理页一样，在 FTL 里面，存放了逻辑块地址（Logical Block Address，简称 LBA）到物理块地址（Physical Block Address，简称 PBA）的映射。

操作系统访问的硬盘地址，其实都是逻辑地址。只有通过 FTL 转换之后，才会变成实际的物理地址，找到对应的块进行访问。操作系统本身，不需要去考虑块的磨损程度，只要和操作机械硬盘一样来读写数据就好了。

操作系统所有对于 SSD 硬盘的读写请求，都要经过 FTL。FTL 里面又有逻辑块对应的物理块，所以 FTL 能够记录下来，每个物理块被擦写的次数。如果一个物理块被擦写的次数多了，FTL 就可以将这个物理块，挪到一个擦写次数少的物理块上。但是，逻辑块不用变，操作系统也不需要知道这个变化。

TRIM 指令的支持

操作系统不去关心实际底层的硬件是什么，在 SSD 硬盘的使用上，也会带来一个问题是操作系统的逻辑层和 SSD 的逻辑层里的块状态，是不匹配的。

在操作系统里面去删除一个文件，其实并没有真的在物理层面去删除这个文件，只是在文件系统里面，把对应的 inode 里面的元信息清理掉，这代表这个 inode 还可以继续使用，可以写入新的数据。这个时候，实际物理层面的对应的存储空间，在操作系统里面被标记成可以写入了。

所以，其实日常的文件删除，都只是一个操作系统层面的逻辑删除。这也是为什么，很多时候我们不小心删除了对应的文件，我们可以通过各种恢复软件，把数据找回来。

同样的，这也是为什么，如果我们想要删除干净数据，需要用各种“文件粉碎”的功能才行。这个删除的逻辑在机械硬盘层面没有问题，因为文件被标记成可以写入，后续的写入可以直接覆写这个位置。

但是，在 SSD 硬盘上就不一样了。

一开始，操作系统里面有好几个文件，不同的文件我用不同的颜色标记出来了。

下面的 SSD 的逻辑块里面占用的页，也用同样的颜色标记出来文件占用的对应页。

在操作系统里面，删除掉一个刚刚下载的文件，比如标记成黄色 openjdk.exe 这样一个 jdk 的安装文件，在操作系统里面，对应的
inode 里面，就没有文件的元信息。

但是这个时候， SSD 的逻辑块层面，其实并不知道这个事情。所以在，逻辑块层面，openjdk.exe
仍然是占用了对应的空间。对应的物理页，也仍然被认为是被占用了的。

这个时候，如果我们需要对 SSD 进行垃圾回收操作，openjdk.exe 对应的物理页，仍然要在这个过程中，被搬运到其他的 Block
里面去。只有当操作系统在刚才的 inode 里面写入数据的时候，才会知道原来的些黄色的页，其实都已经没有用了，我们才会把它标记成废弃掉。

所以，在使用 SSD 的硬盘情况下，会发现，操作系统对于文件的删除，SSD
硬盘其实并不知道。这就导致，为了磨损均衡，很多时候在都在搬运很多已经删除了的数据。这就会产生很多不必要的数据读写和擦除，既消耗了 SSD
的性能，也缩短了 SSD 的使用寿命。

为了解决这个问题，现在的操作系统和 SSD 的主控芯片，都支持TRIM 命令。

这个命令可以在文件被删除的时候，让操作系统去通知 SSD 硬盘，对应的逻辑块已经标记成已删除了。现在的 SSD 硬盘都已经支持了 TRIM 命令。无论是 Linux、Windows 还是 MacOS，这些操作系统也都已经支持了 TRIM 命令了。

写入放大

其实，TRIM 命令的发明，也反应了一个使用 SSD 硬盘的问题，那就是，SSD 硬盘容易越用越慢。

当 SSD 硬盘的存储空间被占用得越来越多，每一次写入新数据，我们都可能没有足够的空白。我们可能不得不去进行垃圾回收，合并一些块里面的页，然后再擦除掉一些页，才能匀出一些空间来。

这个时候，从应用层或者操作系统层面来看，我们可能只是写入了一个 4KB 或者 4MB 的数据。但是，实际通过 FTL 之后，我们可能要去搬运 8MB、16MB 甚至更多的数据。

我们通过“实际的闪存写入的数据量 / 系统通过 FTL 写入的数据量 = 写入放大”，可以得到，写入放大的倍数越多，意味着实际的 SSD 性能也就越差，会远远比不上实际 SSD 硬盘标称的指标。

而解决写入放大，需要我们在后台定时进行垃圾回收，在硬盘比较空闲的时候，就把搬运数据、擦除数据、留出空白的块的工作做完，而不是等实际数据写入的时候，再进行这样的操作。

AeroSpike：如何最大化 SSD 的使用效率？

AeroSpike 操作 SSD 硬盘，并没有通过操作系统的文件系统。而是直接操作 SSD 里面的块和页。因为操作系统里面的文件系统，对于 KV 数据库来说，只是让我们多了一层间接层，只会降低性能，对我们没有什么实际的作用。

其次，AeroSpike 在读写数据的时候，做了两个优化。在写入数据的时候，AeroSpike 尽可能去写一个较大的数据块，而不是频繁地去写很多小的数据块。这样，硬盘就不太容易频繁出现磁盘碎片。并且，一次性写入一个大的数据块，也更容易利用好顺序写入的性能优势。AeroSpike 写入的一个数据块，是 128KB，远比一个页的 4KB 要大得多。

另外，在读取数据的时候，AeroSpike 倒是可以读取 512 字节（Bytes）这样的小数据。因为 SSD 的随机读取性能很好，也不像写入数据那样有擦除寿命问题。而且，很多时候我们读取的数据是键值对里面的值的数据，这些数据要在网络上传输。如果一次性必须读出比较大的数据，就会导致我们的网络带宽不够用。

因为 AeroSpike 是一个对于响应时间要求很高的实时 KV 数据库，如果出现了严重的写放大效应，会导致写入数据的响应时间大幅度变长。所以 AeroSpike 做了这样几个动作：

1.持续地进行磁盘碎片整理。AeroSpike 用了所谓的高水位（High Watermark）算法。其实这个算法很简单，就是一旦一个物理块里面的数据碎片超过
50%，就把这个物理块搬运压缩，然后进行数据擦除，确保磁盘始终有足够的空间可以写入。

2.在 AeroSpike 给出的最佳实践中，为了保障数据库的性能，建议你只用到 SSD 硬盘标定容量的一半。也就是说，我们人为地给 SSD 硬盘预留了 50% 的预留空间，以确保 SSD 硬盘的写放大效应尽可能小，不会影响数据库的访问性能。