SSD数据恢复前沿：Flash磨损均衡技术解析
近年来，固态存储技术得到了长足的发展，随着大容量Flash芯片的成本不断降低，越来越多的电脑用上了固态硬盘。目前，固态盘在计算机中主要用来安装操作系统，以提→高电脑的开关机速度和运行速度。从大的趋势看，固态盘和机械硬盘会长期并存，并会逐步蚕食机械硬盘的市场。因此，达思科技作为数据恢复行业的领先品牌，经常要与硬盘打交道的数据恢复公司，必须♀要高度关注固态硬盘的技术发展，跟踪技术前沿。
固态盘、U盘、存储卡等都使用Flash存储芯片，而Flash本身由若干个块-Block组成，每个块又分◆为若干个物理页-Page。块是擦除操¤作的最小单位 ,而读和写都是以页为单位。下图为Flash的存储结构。
图1 Flash存储结构示意图
Flash采取异地更新的策略 ,更新︼的数据会被放到别的物理页上,而不是覆盖原来的数据。包含新版本数据的页被称为有效页,新版本数据被□ 称为有效数据。包含旧版本数据☆的页被称为无效页，或称为脏页，脏页经过擦除操作后成为空闲页，才可以重新写入数据。因为Flash是以块为单位执行》擦除的，因此需要将脏页所在块上的所有物理页都擦除，在擦除之前需要检查此块上是否存在有效页，如√果存在就必须先转移到其他块上。因为每个Flash块的擦除次数有限，一般是在 10 万次到100 万次之间，只要有块的擦除次数达到了上限，Flash数据存储的性能将下降。所以必须想办法，使擦除操作平均作用在每个Flash块上，这种方法就是磨损均衡(wear-leveling)算法。
我们在应▃用Flash时，实际上访问的是№Flash的逻辑地址，在逻辑地址和物理地址之间，存在着映射关系，如下图所示。
图2 Flash存储╱映射表
数据更新后只需改变映射表中物理页的地址，并将原版本数据所在的物理页标为无效。对于经常被更新的数据『块，我们∞称之为“热”数据块，对长期得不到更新的数据块，称之为“冷”数据块。数据块经常更新的话，就会经常被擦除，而长期不更行的数据块，不会出现脏页而被擦除，其擦除次数会明显少于存放着经常被更新数据∑ 的块。如何实现“冷热”数据存放位置的交换是磨损均衡处理中需↑要考虑的问题。
目前常用的磨损均衡算法大致分为两类，一类是随机性█算法，一类是确定性算法。对于随机性算法，其原理为：在每次写或擦除操作后，按照某一概率来触发磨损均衡处理。按照均匀分布的概∏率，随机选择某个块执行擦除操作。不论块上放的是“冷”数据还是“热”数据,让每个块得▼到相等的擦除机会。最后将选中」块上的有效数据复制到ΨΨ空块后擦除此块。将数据移动到哪个空闲块上,也是随机选择,因为没有记录块的擦除情况,存在将“冷”数据又移动到一个“冷”块上〖的情况, 结果此块并没有增加擦除次︽数 , 这种情况尤其会发生在有大∑ 量“冷”数据的系统里。
对于确定性算法，又分为周期性和全局性两种，其中周期性算法的原理为：将Flash的寿命看做是一个接一个的磨损均衡周期组成的。在一个处理〓周期中，达到规定的擦除次数的块在这一轮周期中将不会被选中，这样可使各个块都达到相同的擦】除次数，再开始下一个¤擦除周期。通过调整Flash块的规定擦除次□数，可以使整个Flash能够达到理想的磨损均衡。全局性算法的原理为：不划分处理周期，在一个全局范围内控制块的磨损均衡。当任何两个块的擦除次数之差超过一个给◣定的阈值时，或者当某块的擦除①次数超过了所有块的平均擦除次数时，启动磨损均衡处理，将擦除次数少的块上的数据和擦除次数多的块上的数据进行交换。如果块上存放的是“冷”数据，即数据很少被更新，则该↑块上的数据不易变脏，很少得到擦除的机会。相反，如果该块上√存放的是“热”数据，则该块上的数据经常被更新，经常得ω到擦除脏数据的机会。根据这个原理来交换“冷热”数据，从而实现磨损均衡。
对比两类磨损均衡算法，可以看出：随机性算法的效果受随机因素影响较大，在擦除前，并不知道各个块被擦除的情况，同时对◤逻辑页的随机性请求并不能做到完全等概∞率，所以虽∴然随机性算法是等概率地选择处理页，但每个块的擦除次数并不能达到等概率分布，不能达到很好的磨损均衡效果。确定性算法因记录了物理块的擦除次数，故在处理中可根据这些信息来作出调整决策，各块基本达到了相近的擦除次数，磨损均衡的效果明显好于随机性算法。但这是在消耗大量内存开销卐的基础上实现的。
根据以上讨论的情况，可以看出，必须结合两类算法的优势，来实现■效果较好的磨损均衡处理，才能既保证Flash的√读写速度，又能保证Flash的使用寿命，这将是决定固态存储能否全面战胜机械硬盘的关键之战。
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