手机网站怎么切图,wordpress主题整个删除,天津河西做网站,企业网络营销的意义目录 1 存储介质的变革 2 NVME SSD成为主流 2.1 NAND FLASH介质发展 2.2 软件层面看SSD——多队列技术 2.3 深入理解SSD硬件 3 影响NVME SSD的性能因素 3.1 GC对性能的影响 3.2 IO PATTERN对性能的影响 3.2.1 顺序写入Pattern对SSD性能优化的奥秘 3.2.2 读写冲突Patte…目录 1 存储介质的变革 2 NVME SSD成为主流 2.1 NAND FLASH介质发展 2.2 软件层面看SSD——多队列技术 2.3 深入理解SSD硬件 3 影响NVME SSD的性能因素 3.1 GC对性能的影响 3.2 IO PATTERN对性能的影响 3.2.1 顺序写入Pattern对SSD性能优化的奥秘 3.2.2 读写冲突Pattern对性能的影响 4 SSD写性能分析模型 5 小结
NVMe SSD的性能时常捉摸不定为此我们需要打开SSD的神秘盒子从各个视角分析SSD性能影响因素并思考从存储软件的角度如何最优化使用NVMe SSD推进数据中心闪存化进程。本文从NVMe SSD的性能影响因素进行分析并给出存储系统设计方面的一些思考。
1 存储介质的变革 近几年存储行业发生了翻天覆地的变化半导体存储登上了历史的舞台。和传统磁盘存储介质相比半导体存储介质具有天然的优势。无论在可靠性、性能、功耗等方面都远远超越传统磁盘。目前常用的半导体存储介质是NVMe SSD采用PCIe接口方式与主机进行交互大大提升了性能释放了存储介质本身的性能。通常NVMe SSD内部采用NAND Flash存储介质进行数据存储该介质本身具有读写不对称性使用寿命等问题。为此在SSD内部通过FTLFlash Translation Layer解决NAND Flash存在的问题为上层应用软件呈现和普通磁盘相同的应用接口和使用方式。 如上图所示随着半导体存储介质的发展计算机系统的IO性能得到了飞速发展。基于磁介质进行数据存储的磁盘和处理器CPU之间一直存在着棘手的剪刀差性能鸿沟。随着存储介质的演进与革新这种性能剪刀差将不复存在。从整个系统的角度来看IO性能瓶颈正从后端磁盘往处理器和网络方向转移。如下图性能数据所示在4KB访问粒度下NVMe SSD和15K转速磁盘相比每秒随机读IO处理能力提升了将近5000倍每秒随机写IO处理能力提升了1000多倍。随着非易失性存储介质的进一步发展半导体存储介质的性能将进一步提升并且会具有更好的IO QoS能力。 存储介质的革命一方面给存储系统性能提升带来了福音另一方面对存储系统的设计带来了诸多挑战。原有面向磁盘设计的存储系统不再适用于新型存储介质面向新型存储介质需要重新设计更加合理的存储软件堆栈发挥存储介质的性能并且可以规避新介质带来的新问题。面向新型存储介质重构存储软件栈、重构存储系统是最近几年存储领域的热门技术话题。
在面向NVMe SSD进行存储系统设计时首先需要对NVMe SSD本身的特性要非常熟悉需要了解SSD性能的影响因素。在设计过程中需要针对SSD的特性通过软件的方式进行优化。本文对SSD进行简要介绍并从性能影响因素角度出发对NVMe SSD进行深入剖析在此基础上给出闪存存储设计方面的一些思考。
**2 NVMe SSD成为主流 2.1 NAND Flash介质发展** 目前NVMe SSD主流采用的存储介质是NAND Flash。最近几年NAND Flash技术快速发展主要发展的思路有两条第一通过3D堆叠的方式增加NAND Flash的存储密度第二通过增加单Cell比特数来提升NAND Flash的存储密度。3D NAND Flash已经成为SSD标配目前主流发布的SSD都会采用3D NAND Flash技术工艺。从cell的角度来看目前单个cell可以表示3bit这就是通常所说的TLC NAND Flash。今年单个cell的bit存储密度又提升了33%可以表示4bit向前演进至QLC NAND Flash。NAND Flash的不断演进推动了SSD存储密度不断提升。截止到今天单个3.5寸SSD盘可以做到128TB的容量远远超过了磁盘的容量。下图是近几年NAND Flash技术的发展、演进过程。 从上图可以看出NAND Flash在不断演进的过程中一些新的非易失性内存技术也开始发展。Intel已经推出了AEP内存存储介质可以预计未来将会是非易失性内存和闪存共存的半导体存储时代。
2.2 软件层面看SSD——多队列技术 从软件接口的角度来看NVMe SSD和普通的磁盘没有太多的区别在Linux环境下都是标准块设备。由于NVMe SSD采用了最新的NVMe协议标准因此从软件堆栈的角度来看NVMe SSD的软件栈简化了很多。在NVMe标准中和传统的SATA/SAS相比一个重大的差别是引入了多队列机制如下图所示。 何为多队列技术主机X86 Server与SSD进行数据交互的模型采用“生产者-消费者”模型采用生产者-消费者队列进行数据交互。在原有的AHCI规范中只定义了一个交互队列那么主机与HDD之间的数据交互只能通过一个队列通信多核处理器也只能通过一个队列与HDD进行数据交互。在磁盘存储时代由于磁盘是慢速设备所以一个队列也就够用了。多个处理器核通过一个共享队列与磁盘进行数据交互虽然处理器之间会存在资源竞争但是相比磁盘的性能处理器之间竞争所引入的开销实在是微乎其微可以忽略。在磁盘存储时代单队列有其他的好处一个队列存在一个IO调度器可以很好的保证提交请求的IO顺序最优化。
和磁盘相比半导体存储介质具有很高的性能AHCI原有的规范不再适用原有的假设也已经不复存在在此背景下NVMe规范诞生了。NVMe规范替代了原有的AHCI规范并且软件层面的处理命令也进行了重新定义不再采用SCSIATA命令规范集。在NVMe时代外设和处理器之间的距离更近了不再需要像SAS一样的面向连接的存储通信网络。相比于以前的AHCI、SAS等协议规范NVMe规范是一种非常简化面向新型存储介质的协议规范。该规范的推出将存储外设一下子拉到了处理器局部总线上性能大为提升。并且主机和SSD处理器之间采用多队列的设计适应了多核的发展趋势每个处理器核与SSD之间可以采用独立的硬件Queue Pair进行数据交互。
从软件的角度来看每个CPU Core都可以创建一对Queue Pair和SSD进行数据交互。Queue Pair由Submission Queue与Completion Queue构成通过Submission queue发送数据通过Completion queue接受完成事件。SSD硬件和主机驱动软件控制queue的Head与Tail指针完成双方的数据交互。
2.3 深入理解SSD硬件 和磁盘相比NVMe SSD最大的变化在于存储介质发生了变化。目前NVMe SSD普遍采用3D NAND Flash作为存储介质。NAND Flash内部有多个存储阵列单元构成采用floating gate或者charge trap的方式存储电荷通过存储电荷的多少来保持数据存储状态。由于电容效应的存在、磨损老化、操作电压干扰等问题的影响NAND Flash天生会存在漏电问题电荷泄漏从而导致存储数据发生变化。因此从本质上讲NAND Flash是一种不可靠介质非常容易出现Bit翻转问题。SSD通过控制器和固件程序将这种不可靠的NAND Flash变成了可靠的数据存储介质。
为了在这种不可靠介质上构建可靠存储SSD内部做了大量工作。在硬件层面需要通过ECC单元解决经常出现的比特翻转问题。每次数据存储的时候硬件单元需要为存储的数据计算ECC校验码在数据读取的时候硬件单元会根据校验码恢复被破坏的bit数据。ECC硬件单元集成在SSD控制器内部代表了SSD控制器的能力。在MLC存储时代BCH编解码技术可以解决问题4KB数据中存在100bit翻转时可以纠正错误在TLC存储时代bit错误率大为提升需要采用更高纠错能力的LDPC编解码技术在4KB出现550bit翻转时LDPC硬解码仍然可以恢复数据。下图对比了LDPC硬解码、BCH以及LDPC软解码之间的能力 从对比结果可以看出LDPC软解码具有更强的纠错能力通常使用在硬解码失效的情况下。LDPC软解码的不足之处在于增加了IO的延迟。 在软件层面SSD内部设计了FTLFlash Translation Layer该软件层的设计思想和log-structured file system设计思想类似。采用log追加写的方式记录数据采用LBA至PBA的地址映射表记录数据组织方式。Log-structured系统最大的一个问题就是垃圾回收GC。因此虽然NAND Flash本身具有很高的IO性能但受限于GC的影响SSD层面的性能会大受影响并且存在十分严重的IO QoS问题这也是目前标准NVMe SSD一个很重要的问题。SSD内部通过FTL解决了NAND Flash不能inplace write的问题采用wear leveling算法解决了NAND Flash磨损均衡问题通过data retention算法解决了NAND Flash长时间存放漏电问题通过data migration方式解决read diatribe问题。FTL是NAND Flash得以大规模使用的核心技术是SSD的重要组成部分。 NAND Flash内部本身具有很多并发单元如上图所示一个NAND Flash芯片由多个Target构成每个Target包含多个Die。每个Die是一个独立的存储单元一个Die由多个Plane构成多个Plane之间共享一套操作总线多个Plane可以组成一个单元并发操作构建Multi-plane。一个Plane由若干个Block构成每个Block是一个擦除单元该单元的大小也决定了SSD软件层面的GC回收粒度。每个Block由多个page页构成每个Page是最小写入编程单元通常大小为16KB。SSD内部软件固件需要充分利用这些并发单元构建高性能的存储盘。
一块普通NVMe SSD的物理硬件结构简单由大量的NAND Flash构成这些NAND Flash通过SOCSSD控制器进行控制FTL软件运行在SOC内部并通过多队列的PCIe总线与主机进行对接。为了提升性能企业级SSD需要板载DRAMDRAM资源一方面可以用来缓存数据提升写性能另一方面用来缓存FTL映射表。企业级SSD为了提升性能通常采用Flat mapping的方式需要占据较多的内存0.1%。内存容量的问题也限制了大容量NVMe SSD的发展为了解决内存问题目前一种可行的方法是增大sector size。标准NVMe SSD的sector size为4KB为了进一步增大NVMe SSD的容量有些厂商已经开始采用16KB的sector size。16KB Sector size的普及应用会加速大容量NVMe SSD的推广。
3 影响NVMe SSD的性能因素 NVMe SSD 厂商Spec给出的性能非常完美前面也给出了NVMe SSD和磁盘之间的性能对比NVMe SSD的性能的确比磁盘高很多。但在实际应用过程中NVMe SSD的性能可能没有想象中的那么好并且看上去不是特别的稳定找不到完美的规律。和磁盘介质相比SSD的性能和很多因素相关分析SSD的性能影响因素首先需要大体了解SSD构成的主要部分。如下图所示其主要包括主机CPU、PCIe互连带宽、SSD控制器及FTL软件、后端NAND Flash带宽、NAND Flash介质。影响SSD性能的主要因素可以分成硬件、软件和客观环境三大部分具体分析如下。 1 硬件因素 a) NAND Flash本身。不同类型的NAND Flash本身具有不同的性能例如SLC的性能高于MLCMLC的性能优于TLC。选择不同的工艺、不同类别的NAND Flash都会具有不同的性能。 b) 后端通道数CE数量及总线频率。后端通道数决定了并发NAND Flash的数量决定了并发能力。不同的SSD控制器支持不同数量的通道数也决定了SSD的后端吞吐带宽能力。NAND Flash Channel的总线频率也决定了访问Flash的性能。 c) SSD控制器的处理能力。SSD控制器中会运行复杂的FTLFlash Translation Layer处理逻辑将逻辑块读写映射转换成NAND Flash 读写请求。在大数据块读写时对处理器能力要求不是很高在小数据块读写时对处理器能力要求极高处理器能力很容易成为整个IO系统的性能瓶颈点。 d) SSD控制器架构。通常SSD控制器采用SMP或者MPP两种架构早期的控制器通常采用MPP架构多个小处理器通过内部高速总线进行互连通过硬件消息队列进行通信。内存资源作为独立的外设供所有的处理器进行共享。这种架构和基于消息通信的分布式系统类似。MPP架构的很大优势在于性能但是编程复杂度较高SMP架构的性能可扩展性取决于软件编程简单和在x86平台上编程相似。不同的控制器架构会影响到SSD的总体性能在SSD设计时会根据设计目标选择不同类型的SSD控制器。 e) 内存支持容量。为了追求高性能SSD内部的映射资源表会常驻内存映射表的内存占用大小是盘容量的0.1%当内存容量不够大时会出现映射表换入换出的问题影响到性能。 f) PCIe的吞吐带宽能力。PCIe前端带宽体现了SSD的前端吞吐能力目前NVMe SSD采用x4 lane的接入方式上限带宽为3GB/s当后端NAND Flash带宽和处理器能力足够时前端PCIe往往会成为性能瓶颈点。NAND Flash具有很高的读性能目前来看SSD的读性能在很大程度上受限于PCIe总线因此需要快速推进PCIe4.0标准。 g) 温度对性能造成影响。在NAND Flash全速运行的情况下会产生较大的散热功耗当温度高到一定程度时系统将会处于不正常的工作状态为此SSD内部做了控温系统通过温度检测系统来调整SSD性能从而保证系统温度维持在阈值之内。调整温度会牺牲性能本质上就是通过降低SSD性能来降温。因此当环境温度过高时会影响到SSD的性能触发SSD内部的温度控制系统调节SSD的性能。 h) 使用寿命对性能造成影响。NAND Flash在不断擦除使用时Flash的bit error会不断上升错误率的提升会影响到SSD的IO性能。
2 软件因素 a) 数据布局方式。数据布局方法需要充分考虑NAND Flash中的并发单元如何将IO操作转换成NAND Flash的并发操作这是数据布局需要考虑的问题。例如采用数据交错的方式在多通道page上进行数据布局通过这种方式可以优化顺序带宽。 b) 垃圾回收/wear leveling调度方法。数据回收、wear leveling、data retention等操作会产生大量的NAND Flash后端流量后端流量直接反应了SSD的写放大系数也直接体现在后端带宽的占用。垃圾回收等产生的流量也可以称之为背景流量背景流量会直接影响到前端用户性能。因此需要对背景流量和用户流量之间进行合理调度使得用户IO性能达到最佳。 c) OP预留。为了解决坏块、垃圾回收等问题在SSD内部预留了一部分空闲资源这些资源被称之为OPOverprovisioning。OP越大GC过程中平均搬移的数据会越少背景流量会越小因此写放大降低用户IO性能提升。反之OP越小性能会越低写放大会越大。在SSD容量较小的时代为了提升SSD的使用寿命往往OP都设置的比较大。 d) Bit error处理影响性能。在SSD内部采用多种机制来处理NAND Flash所产生的Bit error。ECC纠错、read retry、soft LDPC以及RAIN都是用来纠正bit翻转导致的错误。当Bit错误率增加时软件处理的开销越大在bit控制在一定范围之内完全可以通过硬件进行纠正。一旦软件参与到bit纠正的时候会引入较大的性能开销。 e) FTL算法。FTL算法会影响到SSD性能对于不同用途的SSDFTL的设计与实现是完全不同的企业级SSD为了追求高性能通常采用Flat mapping的方式采用大内存缓存映射表消费级SSD为了追求低成本通常采用元数据换入换出的方式并且采用pSLCTLC的组合方式进行分层存储也可以采用主机端内存缓存元数据信息但是这些方式都会影响到性能。 f) IO调度算法。NAND Flash具有严重的性能不对称性Flash Erase和Program具有ms级延迟Flash read的延迟在us级。因此如何调度Erase、Program以及read是SSD后端设计需要考虑的问题。另外前端IO以及背景IO之间的调度也是需要权衡考虑通过IO调度可以达到最佳性能表现。在IO调度过程中还需要利用NAND Flash的特性例如Program Suspension通过这些特性的利用最优化SSD前端IO性能。 g) 驱动软件。驱动软件运行在主机端通常分为内核态和用户态两大类内核态驱动会消耗较多的CPU资源存在频繁上下文切换、中断处理因此性能较低用户态驱动通常采用Polling IO处理模式去除了上下文切换可以充分提升CPU效率提升整体IO性能。 h) IO Pattern对性能产生影响。IO Pattern影响了SSD内部的GC数据布局间接影响了GC过程中的数据搬移量决定了后端流量。当IO Pattern为全顺序时这种Pattern对SSD内部GC是最为友好的写放大接近于1因此具有最好的性能当IO Pattern为小块随机时会产生较多的GC搬移数据量因此性能大为下降。在实际应用中需要通过本地文件系统最优化IO Pattern获取最佳性能。
3 客观因素 a) 使用时间越长会导致SSD性能变差。使用时间变长之后SSD内部NAND Flash的磨损会加重NAND Flash磨损变大之后会导致bit错误率提升。在SSD内部存在一套完整的bit错误恢复机制由硬件和软件两大部分构成。当bit错误率达到一定程度之后硬件机制将会失效。硬件机制失效之后需要通过软件Firmware的方式恢复翻转的bit软件恢复将会带来较大的延迟开销因此会影响到SSD对外表现的性能。在有些情况下如果一块SSD在掉电情况下放置一段时间之后也可能会导致性能变差原因在于SSD内部NAND Flash中存储电荷的漏电放置一段时间之后导致bit错误率增加从而影响性能。SSD的性能和时间相关本质上还是与NAND Flash的比特错误率相关。 b) 环境温度也会对性能造成影响。为了控制SSD温度不能超过上限值在SSD内部设计有一套温度负反馈机制该机制通过检测的温度对NAND Flash后端带宽进行控制达到降低温度的效果。如果一旦温度负反馈机制开始工作那么NAND Flash后端带宽将会受到限制从而影响前端应用IO的性能。
下面从软件的角度出发重点阐述GC以及IO Pattern对SSD性能的影响。
3.1 GC对性能的影响 SSD内部有一个非常厚重的软件层该软件层用来解决NAND Flash的问题采用log-structured的方式记录数据。Log-structured方式引入了GC的问题对于前端业务来讲GC流量就是背景噪声。GC流量不是时时刻刻存在的因此SSD对外体现性能大幅度波动。当SSD为空盘时性能会非常好为最佳性能当SSD被用过一段时间之后性能会大幅降低。其中GC起到了很重要的作用。企业级SSD在发布Spec的时候都会发布SSD盘的稳态性能。在性能测试的时候需要对盘进行老化预处理。通常预处理的方法是顺序写满盘然后再随机两遍写盘预处理完成之后再对盘进行随机读写测试得到Spec中定义的值。稳态值基本可以认为是盘的下限性能。 上图所示是多个厂商的盘在空盘和稳态情况下的性能对比由此可见稳态情况和空盘情况下的性能差距很大。在稳态情况下SSD内部的GC会全速运行会占用较多的NAND Flash后端带宽。背景流量和前端数据流的比例也就体现了SSD盘的写放大系数写放大系数越大背景流量占用带宽越多SSD对外体现的前端性能也就越差。写放大系数很多因素相关例如OP、应用IO Pattern等。如果应用IO Pattern比较好那么可以降低写放大系数背景噪声流就会减少前端业务的性能会提升。例如在SSD完全顺序写入的情况下写放大系数可以接近于1此时GC产生的数据流很少背景流量基本没有后端带宽基本被业务数据流占用因此对外体现的性能会很好。
GC是影响性能的重要因素除了影响性能之外GC会增大写放大对SSD的使用寿命产生影响。从软件层面的角度考虑可以通过优化应用IO Pattern的方式优化SSD内部GC从而进一步提升SSD的性能优化使用寿命。对于下一代更为廉价的QLC SSD介质就需要采用这种优化思路否则无法很好的满足实际业务的应用需求。
3.2 IO Pattern对性能的影响 IO Pattern会对SSD的性能产生严重影响主要表现在如下几个方面 1 不同的IO Pattern会产生不同的写放大系数不同的写放大系数占用后端NAND Flash带宽不同。当前端应用对SSD采用完全顺序的方式进行写入时此时是最佳的IO Pattern对于SSD而言写放大系数接近1SSD内部的背景流量基本可以忽略前端性能达到最佳。在实际应用中很难采用这种完全顺序的数据写模型但可以通过优化逼近顺序写入。 2 不同请求大小的IO之间会产生干扰读写请求之间会产生干扰。小请求会受到大请求的干扰从而导致小请求的延迟增加这个比较容易理解在HDD上同样会存在这种情况。由于NAND Flash介质存在严重的读写不对称性因此读写请求之间也会互相干扰尤其是写请求对读请求产生严重的性能影响。
3.2.1 顺序写入Pattern对SSD性能优化的奥秘
在针对闪存系统的设计中需要考虑IO Pattern对性能产生的影响通过软件的优化来最优化SSD的使用。在实际应用中完全顺序写入的IO Pattern基本上是不存在的除非用作顺序写入的日志设备。对于顺序写入优化性能这个结论需要从SSD内部实现来深入理解知道根源之后可以采用合理的方式来逼近顺序写入的模式从而最优化SSD的性能。
SSD内部采用log-structured的数据记录模式并发写入的IO数据按照时间顺序汇聚成大数据块合并形成的大数据块以Page stripe的方式写入NAND Flash。多个Page stripe会被写入同一个GC单元Chunk or Superblock当一个GC单元被写完成之后该GC单元进入sealed模式只读分配新的GC单元写新的数据。在这种模式下如果多个业务的数据流并发随机的往SSD中写入数据那么多个应用的数据就会交错在一起被存储到同一个GC单元中。如下图所示不同应用的数据生命周期不同当需要回收一个GC单元的时候会存在大量数据的迁移这些迁移的数据就会形成写放大影响性能和使用寿命。 不同应用的数据交错存储在同一个GC单元本质上就是不同冷热程度的数据交错存储的问题。从GC的角度来讲相同冷热程度的数据存储在同一个GC单元上是最佳的为此三星推出了Multi-stream SSD该SSD就允许不同应用的数据存储到不同的Stream单元GC单元从而提升GC效率降低写放大。Multi-stream是一种显式的设计方式需要更改SSD接口以及应用程序。从IO Pattern的角度考虑可以通过顺序大块的方式也可以逼近类似的效果。假设操作SSD只存在一个线程不同的应用都采用大数据块的方式写入数据那么在一个时间片段内只存在一个应用的数据往SSD中写入数据那么在一个GC单元内存储的数据会变得有序和规则。如下图所示采用上述方法之后一个GC单元内存储的数据将会变得冷热均匀。在GC过程中会大大减少数据的搬移从而减少背景流量。 在实际应用中上述IO Pattern很难产生主要是应用很难产生非常大粒度的请求。为此在存储系统设计过程中可以引入Optane高性能存储介质作为SSD的写缓存。前端不同业务的写请求首先写到Optane持久化介质中在Optane持久化介质中聚合形成大数据块。一旦聚合形成大数据块之后再写入SSD通过这种方式可以最大程度的逼近SSD顺序写入过程提升SSD的性能和使用寿命。 ** 3.2.2 读写冲突Pattern对性能的影响** 如下图所示NAND Flash介质具有很强的读写不对称性。Block Erase和Page Program的延迟会远远高于Page Read所耗费的时间。那么在这种情况下如果read请求在同一个Flash Channel上和Erase、Program操作冲突那么read操作将会被Eraseprogram操作影响。这是在读写混合情况下读性能会受到影响的重要因素。 在实际应用过程中经常会发现应用的测试结果和SSD Spec对不上会比Spec给出的值要来的低。Spec给出的值通常为纯读或者纯写情况下的性能指标在读写混合的场景下性能表现和Spec给出的值就会存在非常大的出入。
对于不同的SSD通过测试可以发现在读写混合情况下的性能表现差距会比较大。在SSD处于稳态条件下应用随机读的情况下如果引入一个压力不是很大的顺序写那么会发现不同SSD的抗干扰能力是不同的。有些SSD在写干扰的情况下读性能会急剧下降延迟快速上升QoS性能得不到保证。下图是两个SSD在相同情况下的测试结果从结果来看有些SSD的抗写干扰能力比较强读性能不会急剧下降。 为什么有些SSD会具备比较强的抗写干扰能力呢其中的奥秘就在于SSD内部的IO调度器。IO调度器会对write、read 和Erase请求进行调度处理该调度器算法的不同就会表现出不同的抗干扰能力。目前很多NAND Flash可以支持ProgramErase Suspension的功能在IO调度处理的过程中为了提升读性能降低读请求延迟可以采用Suspension命令对ProgramErase命令暂停对read请求优先调度处理。
读写冲突是SSD内部影响IO QoS的重要因素。在SSD内部通过IO调度器的优化可以提升SSD性能的QoS能力但是还是无法与存储软件结合来协同优化QoS。为了达到最佳的SSD性能QoS需要关注Openchannel技术。Openchannel其实只是一种软硬件层次划分的方法通常来讲SSD内部的逻辑可以划分为面向NAND资源的物理资源管理层以及面向数据布局的资源映射层。物理资源管理由于和NAND Flash密切相关因此可以放到SSD内部。传统的NVMe SSD需要对外暴露标准的块设备接口因此需要在SSD内部实现资源映射层。从端至端的角度来看资源映射层可以与存储软件层结合起来为此将资源映射层从SSD内部剥离出来集成至存储软件层。一旦资源映射层从SSD内部剥离之后需要定义一个新的SSD接口其中的一种接口方式就是Openchannel。
盘古分布式存储针对SSD QoS问题进行了大量研究提出了Object SSD的概念Object SSD也是一种新的SSD接口方式其采用对象方式对SSD进行读写删操作每个对象采用Append write操作方式。这种接口方式可以很好的与分布式存储无缝结合。采用Object SSD之后SSD内部的大量工作被简化IO的调度会更加灵活存储软件与SSD协同配合达到IO性能的最优化以及QoS的最大化。 4 SSD写性能分析模型 SSD内部的数据流分成两大类一类为前端用户数据流另一类为内部背景数据流。前端用户数据流和背景数据流会汇聚成NAND Flash后端流量。当背景数据流不存在时NAND Flash带宽会被用户数据流全部占据此时SSD对外表现的性能达到最佳。当SSD具有较大写放大时会产生很大的背景数据流背景流会抢占NAND Flash带宽导致前端用户IO性能降低。为了稳定前端IO性能在SSD内部的调度器会均衡前端和背景流量保证前端性能的一致性。背景流量的占比反应了SSD的写放大系数因此站在NAND Flash带宽占用的角度可以分析SSD在稳态情况下的性能。
在此假设写放大系数为WA顺序写情况下的总带宽数为B用户写入流量随机写入流量为U。那么由于GC写放大造成的背景流量为WA - 1* U 写放大流量为一读一写都会占用带宽因此总带宽可以描述为 2 (WA - 1) U U B 因此可以得到 U B / (2(WA - 1) 1) B / (2 WA - 1) 上述公式表述了前端用户流量和NAND Flash总带宽、写放大系数之间的关系。
根据SpecIntel P4500的顺序写带宽为1.9GB/s按照上述公式在随机访问模式下的带宽为 1900 / (2 * 4 - 1) 270MB/sIOPS为67K根据该公式推导的结果和Spec给出的结果相同。
下图是Intel P4500和Samsung PM963随机写延迟和推导公式之间的对比。结果非常吻合。 由此可以推出随机写性能由SSD内部后端带宽以及写放大系数来决定。因此从存储软件的角度出发我们可以通过优化IO Pattern的方式减小写放大系数从而可以提升SSD的随机写性能。
5 小结 闪存存储技术正在飞速发展闪存介质、SSD控制器、存储系统软件、存储硬件平台都在围绕闪存日新月异的发展。闪存给数据存储带来的价值显而易见数据中心闪存化是重要发展趋势。NVMe SSD性能受到很多因素的影响在软件层面可以通过IO Pattern优化SSD的性能使得整体存储系统的性能达到最佳。 阿里云双十一1折拼团活动:已满6人,都是最低折扣了 【满6人】1核2G云服务器99.5元一年298.5元三年 2核4G云服务器545元一年 1227元三年 【满6人】1核1G MySQL数据库 119.5元一年 【满6人】3000条国内短信包 60元每6月 参团地址http://click.aliyun.com/m/1000020293/ 原文链接 本文为云栖社区原创内容未经允许不得转载。
