因为本人研究生期间是system方向又大概率是和存储相关的，因此开个贴专门记录顺便科普一下学到的知识

这次的主题——SSD是看了师兄之前做的存储入门PPT才有的想法，感谢师兄

直接进入正题

SSD用的是NAND闪存芯片来存储数据，我们都知道，计算机存储和处理的数据都是0或1，NAND中的数据也不例外，NAND是通过穿隧注入（Tunnel injection）写入，以及穿隧释放（Tunnel release）抹除数据的。这里具体的技术细节有些偏半导体物理方面了。想要具体了解的朋友可以看这篇文章

http://zhuanlan.zhihu.com/p/77492720

http://zhuanlan.zhihu.com/p/79101599

NAND闪存芯片有三个特点：

1. 不能覆盖写入，必须先擦除才能写
2. 寿命有限，一块闪存芯片仅能写入有限次就会报废
3. 可能比特翻转（存储的二进制比特无预警地改变其值）/长时间不通电数据可能丢失

NAND有四种常见的类型SLC，MLC，TLC，QLC，由闪存芯片内的单个存储单元（cell）可编码比特数进行分类。闪存芯片原本只能在一个cell存放一个bit，为了进一步提升容量，后来渐渐发展到可以存放两个bit、三个bit，甚至四个bit。这样一来，相同数量的cell就能存放更多的数据，但这是有代价的。

FTL作用

磨损均衡：重复读写相同地址的数据块时，适当地将读写操作进行重定向以防止某个闪存芯片寿命降低过快。

垃圾回收：将SSD中的碎片数据整合到一起，这样就可以腾出一些空闲的闪存芯片。这个垃圾回收过程，和我们在PC上执行的垃圾回收完全不同。它是完全由SSD内部的FTL来执行的。那为什么是在SSD内部而不是操作系统层面进行垃圾回收呢？这是因为考虑到逻辑块地址（LBA）寻址到SSD内部，还要经过一层地址翻译。我怎么知道LBA寻址时连续的空间，在SSD上就一定连续存放呢？所以，关于SSD的垃圾回收，就交给SSD自己吧。

SSD GC示意图

既然提到了地址转换，那么就有两个问题

1. 转换的粒度是什么？
2. 转换表存在哪里？

对于比较高端的SSD来说，会把FTL映射表完整地放入DRAM中，通常需要按照1GB:1MB的比例配置DRAM缓存。因此：

1. 读写粒度：以页为单位
2. 写路径：在SSD中的DRAM完成一次地址翻译，然后写入物理闪存，读与写类似

所以，在读写时就存在一次用于地址翻译的DRAM读和一次闪存的读/写

带DRAM的SSD架构

那我们再来看看比较低端的SSD（或者是U盘）

1. 读写粒度：以块为单位，如之前提到的闪存内部组织架构图所示，一个块=256个页，如果一个页是4K那读写粒度就是1MB起步了。对于随机小数据写任务来说，就会带来大量的写放大，本来可能只需要写几个字节的数据，结果因为这几个字节分布比较远，最终实际上写了几MB的数据。
2. 写路径：因为SSD中没有映射表，所以如果发生了cache miss则需要去闪存里找地址映射表，这样访问一次就变成了访问两次。读与写类似。

不带DRAM的SSD架构

现在随着SSD的发展，延迟越来越小，带宽越来越大，原来为HDD而设计的总线和协议，现在已经成为了系统的瓶颈本身。因此，我们从SATA总线（600MB/s）切换到了PCIe总线（PCIe3.0×16=16GB/s），从AHCI协议切换到了并发性更强的NVMe协议，进一步释放SSD的性能潜力。关于协议和总线本篇不再赘述，不过之后可能会写一写关于Disaggregated Memory中的RDMA，CXL相关的内容。

接下来再介绍学术界对于SSD的一些前沿研究

Liao X, Lu Y, Xu E, et al. Write dependency disentanglement with {HORAE}[C]//14th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 20). 2020: 549-565.

这篇文章来自清华存储实验室。发表在OSDI20上（系统顶会）。核心思想是将控制流和数据流分离，先将一些关键的元数据串行写到cache中，然后将要写入的数据并行写入到SSD中来获得性能提升

Yang Z, Lu Y, Xu E, et al. CoinPurse: a device-assisted file system with dual interfaces[C]//2020 57th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC). IEEE, 2020: 1-6.

这篇文章同样来自清华存储实验室，发表在DAC20上。提出了一个SSD上的Log-structed File System。将DRAM用PMEM替换，因为DRAM断电会丢失信息，并聚合片上 NVM 中的小数据写入以避免昂贵的同步 I/O，极大提高了I/O性能。

Yoo S, Shin D. Reinforcement {Learning-Based}{SLC} Cache Technique for Enhancing {SSD} Write Performance[C]//12th USENIX Workshop on Hot Topics in Storage and File Systems (HotStorage 20). 2020.Yang P, Xue N, Zhang Y, et al. Reducing garbage collection overhead in {SSD} based on workload prediction[C]//11th USENIX Workshop on Hot Topics in Storage and File Systems (HotStorage 19). 2019.

刚刚提到SSD里面SLC速度快，MLC、TLC空间大，所以在TLC里面混用SLC又变成了一个可以做的科研话题，做系统其实就是各种权衡取中间态。HotStorage 20有一篇用强化学习做cache算法。另外之前提到的SSD中的垃圾回收其实会阻塞I/O请求，很影响性能，所以HotStorage又有工作去用ML去预测数据块的热度然后聚类放到同一个block，这样子数据不至于这么乱，GC的时候因为数据整齐一些也比较容易。

Jaffer S, Mahdaviani K, Schroeder B. Improving the Reliability of Next Generation {SSDs} using {WOM-v} Codes[C]//20th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST 22). 2022: 117-132.

这篇文章提出了非二进制、基于电压的一次写入存储器 (WOM-v) 代码的设计和实现，以提高 QLC 驱动器的使用寿命。这篇文章是FAST22的best paper，但是这个WOM-v比较复杂，我也没太看懂。

Lu R, Xu E, Zhang Y, et al. Perseus: A {Fail-Slow} Detection Framework for Cloud Storage Systems[C]//21st USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST 23). 2023: 49-64.

通过监控设备的延迟（latency）/吞吐量（throughput）来判断一个设备是否出现了性能下降的问题。并构建了fail-slow数据集，分析了性能下降的根本原因。在大型集群中很有用，因为不需要做侵入性的修改，只需要分析日志即可。

总结：我们从SSD底层存储数据的芯片开始谈起，从下到上，从硬件到软件探索了SSD的NAND芯片分类，读写原理，FTL中的算法和一些前沿研究。对于普通消费者来说，我们需要的可能只是一块打开盒子，拿出来固定到主板上就可以用的硬盘，但是这背后是很多科研人员和工程师们的智慧和努力。

最后感谢师兄做的PPT，这篇文章很多内容copy自他的PPT。因为我也才刚刚接触这个领域，所以如果文章有错误或者大家对哪里有疑问请尽管指出。