disksim with ssdmodel 源码解析（十八）：GC 分析(五)

前面介绍了在没有 copyback 情况下利用贪心算法来实现 GC。今天来介绍一下在没有 copyback 的情况下利用随机算法来实现 GC 操作。

接着理一理程序的流程：

ssd_activate_elem() —> ssd_invoke_element_cleaning() —> _ssd_invoke_element_cleaning() —> ssd_clean_element() —> (if no copyback) —> ssd_clean_element_no_copyback() —> (if达到gc条件) —> (if随机算法) —> ssd_clean_blocks_random()

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disksim with ssdmodel 源码解析（十七）：GC 分析(四)

前面介绍的大多都是 GC 操作的判断逻辑之类的，今天主要介绍在 ssdmodel 中是如何具体实现 GC 操作的。

在 ssdmodel 中实现 GC 的算法大概分为两种（准确的说应该是三种吧）。

  • 随机算法：在回收某个 element(或plane)的时候随机在其中选择一个符合要求的 block 进行回收。
  • 贪心算法：在回收某个 element(或plane)的时候从其中选择有效页最少的 block 进行回收。（这种算法又分为考虑 wear-aware 和不考虑 wear-aware 的情况）

除了这两种(或者三种吧)算法外，在 ssdmodel 实现中有 copyback 和没 copyback 的回收也是不一样的。

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SSD 编程学习笔记（一）

看论文时整理的一些笔记，比较混乱，估计也只有自己能看懂吧。

影响SSD性能的一些因素

数据组织方式：如果能提供一种有效的方式来组织 SSD chip 上的数据，不仅可以有助于负载均衡，对磨损平衡也能产生积极影响。

并行性：存储组件可以协调地组织在一起实现操作上的并行性。

写操作的顺序：解决 SSD 上小的随机的写操作是一个很棘手的问题。

负载管理：SSD 的性能是受负载影响的。比如，有些设计对连续的负载有很好的性能，但是对非连续的负载就不能体现出很好的性能，反之亦然。

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disksim with ssdmodel 源码解析（十五）：GC 分析(二)

今天主要介绍后台 GC 操作与普通 GC 操作的区别。

普通 GC 是指当一个写请求到来时，如果这个 element 上没有空闲的 page 了或者空闲的 page 到达了预先设定的下限，那么就会触发相应的 GC 操作等 GC 结束后才会进行写入操作。很明显这是会影响响应时间的。

后台 GC 是指当 SSD 处于空闲状态时，来检查 SSD 是否是需要进行 GC，如果不需要就不用进行 GC 了，如果要的话就进行 GC，由于这个时候 SSD 是处于空闲状态，这个时候进行 GC 操作就不会影响 SSD 的响应时间了。

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disksim with ssdmodel 源码解析（十四）：ssd_activate_elem函数分析

当一个请求经过一系列的处理后最终会发送到 element 上去，在 ssd_media_access_request_element() 函数中会把一个请求拆分成以 page 为大小的小请求，然后把这些小请求加入到 element 队列中，然后调用 ssd_activate_elem() 这个函数让 element 处理请求。下面主要分析 ssd_activate_elem() 这个函数是怎么处理请求的。

关于 GC 操作的判断也是在这个函数中触发，这个函数中关于GC部分的内容前面已经介绍过了，不再重复。当没有进行 GC 操作且该 element 的请求队列中有请求时，会进行请求的处理。

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