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Linux内核中Open-channel SSD子系统LightNVM的搭建与研究开题报告

 2020-04-12 08:47:07  

1. 研究目的与意义(文献综述)

数十年来,存储技术已成为众多科研机构的研究焦点,它所涉及的研究内容广泛分布于电路及计算机系统等领域,并各自取得了极其重大的研究进展。这使得存储技术于日常生活中随处可见,并更加普遍地应用于信息技术的各个基础设备——消费类电子产品、云计算与超级计算等。随着存储技术的逐步发展,固态硬盘(ssd)将在未来几年成为二级存储的主要形式,则各研究领域对可预测延迟的需求也将日益增加。然而,如果只是简单的将传统磁盘替换为ssd进行使用,这种传统的服务型块i/o设备非但无法满足这一需求,还会存在一些性能上的不足,如多重日志、严重的长尾延迟效应、不可预测的i / o延迟以及资源利用上的不足。这些问题需要利用新的技术结构去解决,以使系统具备最佳的主机开销,且能通过调整实现对读延迟可变性的限制,并进一步使得可预测的延迟成为可能。

一类新型固态硬盘——open-channel ssd出现于存储市场,它具有解决这些问题的潜力并能极好地权衡吞吐量、延迟、功耗和容量等相关性能。区别于传统的固态硬盘,open-channel ssd与主机共享其内部并行性并将其管理权限交付于主机,它将某些职责移交给主机并开放供用户使用,使主机能够控制数据的物理布局(ssd的性能与数据的物理布局紧密相关)及物理i / o的调度。为方便管理、操作open-channel ssd,lightnvm应运而生。lightnvm是在linux kernel中针对open-channel ssd的子系统。通过这种方式,设备可以使主机适应闪存转换层(ftl)的算法和优化,以匹配它所执行的用户工作负载。用户则可以根据需求及自身数据特点自定义ftl层的设计,使其更加高效。这种“在软件中定义存储”的方法使open-channel ssd具备以下三种特性:i / o隔离、可预测的延迟及软件定义的非易失性存储。

open-channel ssd已经被一级云提供商使用了一段时间。百度使用open-channel ssd精简键值存储堆栈。fusion-io及violin memory均实现有一个主机端存储栈来管理nand媒介并提供其匹配的块i / o接口。2018年1月,open-channel ssd发布了2.0 版本的标准。现阶段,无论是open-channel ssd还是lightnvm都还处于非常早期的阶段,目前在市面上很难见到open-channel ssd且其并不适于直接投入生产。但open-channel ssd和host based ftl带来的好处却是极其巨大的。对于追求极致存储性能的研究境况,未来极有可能会采用open-channel ssd lightnvm的实现方式。

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2. 研究的基本内容与方案

研究内容及目标包括:第一,学习并了解ssd的基础知识,利用传统ssd相关知识研究open-channel ssd的结构、工作原理、性能及其设计指标,深入探讨其linux内核中子系统lightnvm的结构及设计。第二,完成open-channel ssd lightnvm平台的搭建。第三,在平台上实现一些冷热数据区分算法并研究这些算法对ssd性能及寿命的影响。

与传统固态硬盘相比,open-channel ssd仅提供一个最简化的固态硬盘,它只包含nand芯片和控制器,并不包含flash translation layer(ftl)。原有ftl中的功能,例如logical address mapping、wear leveling、garbage collection等,则需要交由上层实现,可能是操作系统,也可能是某个应用程序。其子系统lightnvm则提供有一套新的接口——物理页面地址(ppa)i/o接口,用于管理open-channel ssd并执行i / o操作。为与内核中现有的i / o子系统协同工作,还存在pblk(physical block device)层。它在lightnvm的基础上实现了ftl的功能,同时向上层暴露传统的block层接口,使得现有的文件系统能够通过pblk层直接运行在open-channel ssd上。其结构如下图所示:

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3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,确定方案,完成开题报告。

第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

第6-9周:实现平台环境的搭建,并进行调试与研究。

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4. 参考文献(12篇以上)

1.bjoslash;rling m, gonzalez j, bonnet p. lightnvm: the linux open-channel ssd subsystem[c]// file and storage technologies. 2017.

2. 龚松山. 基于openssd的近数据计算模型的设计与实现[d]. 中国科学院大学, 2015.

3.刘俣. 面向高宽带ssd应用的闪存控制算法及其测试环境的fpga实现[d]. 中国科学院大学, 2013.

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