美國德克薩斯大學(xué)阿靈頓分校教授，IEEE Fellow， 同時也是阿里巴巴達(dá)摩院的項目專家，江泓(Hong Jiang)受邀出席了智能存儲與存儲新架構(gòu)學(xué)術(shù)論壇，并發(fā)表《支撐大數(shù)據(jù)的閃存系統(tǒng)》的主題演講。

以下內(nèi)容根據(jù)現(xiàn)場速記整理。

今天和大家分享一下我們在探索支撐大數(shù)據(jù)的閃存存儲系統(tǒng)研究方面的一些經(jīng)驗和結(jié)果。

談到大數(shù)據(jù)，這張圖片比較能說明問題，這是經(jīng)濟學(xué)人刊物兩年以前的一個封面。主要意思是如果上世紀(jì)全球最有價值的資源是原油，本世紀(jì)最有價值的資源就應(yīng)該是數(shù)據(jù)。

對比看一下，20年以前，前10名企業(yè)絕大部分都是與石油相關(guān)的一些企業(yè)。2019年，Top5，Top10絕大部分都是和數(shù)據(jù)相關(guān)，如谷歌等等。但數(shù)據(jù)和原油不同。數(shù)據(jù)有一些是過去產(chǎn)生，更多是正在產(chǎn)生或者尚未產(chǎn)生。在這方面其對我們提出了很多挑戰(zhàn)。

我們先回顧一下大數(shù)據(jù)的主要挑戰(zhàn)和特征。它的Volume（容量）很大，數(shù)據(jù)分析速度（Velocity）要高，還有一個特點是多樣性（Variety）。當(dāng)對這三個V進(jìn)行了很好處理以后，真正價值的才能充分體現(xiàn)，這就是第四個V（Value）。前三個V為存儲界提出了重大挑戰(zhàn)。因此我們現(xiàn)在需要更新，更快，更有效，而且更智能的存儲系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)的整個生態(tài)環(huán)境，生命周期，是從數(shù)據(jù)產(chǎn)生，收集，清洗，到存儲，管理，最后是分析以及應(yīng)用。在此過程當(dāng)中，存儲起到一個從原始數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)真正發(fā)揮作用兩個環(huán)節(jié)里一個承上啟下的作用，一個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。

要真正對大數(shù)據(jù)有效率的支持需要什么呢？我們的存儲容量，性能還有性價比。它對傳統(tǒng)基于硬盤容量的存儲系統(tǒng)提出了前所未有的挑戰(zhàn)，比如說現(xiàn)在在整個市場氛圍，基于容量的存儲系統(tǒng)里，以閃存為支撐的，現(xiàn)在基本上和硬盤已經(jīng)是平分秋色。預(yù)計在過去幾年可能會逐步取代硬盤，至少按照這個預(yù)測，到2026年可能96%的Capacity將以閃存為主。閃存之所以給硬盤提出這么大的挑戰(zhàn)，主要是存儲密度在提高。

隨著密度提高，存儲空間增加非常迅猛。與此同時，這是一個雙刃劍，讀寫的性能不斷降低，讀寫之間的非對稱性更大。如何能夠真正將閃存用在支撐大數(shù)據(jù)，必須要解決相關(guān)一些問題。

今天我想講的主要關(guān)注這兩個問題還有其他的一些挑戰(zhàn)。一個就是，閃存性能較難預(yù)測，今天我講的是讀寫的干擾，由于讀寫問題，讀取的延遲是寫入的十分之一不到，如果讀寫混在一起，那么寫入速度如果是正在進(jìn)行，我后面讀取速度就會堵住。而我們知道對大數(shù)據(jù)分析來講，讀取性能非常重要，因此這是一個很重要的問題。

還有一個問題就是閃存速度，單位GB價格還是比硬盤高出很多，如何能充分把性價比進(jìn)一步提升？這就需要空間利用率的進(jìn)一步提高，還有就是壽命的提升。

這個我們想借用重刪技術(shù)提高寫入性能和容量，同時也減少擦除次數(shù)。接下來我們主要是圍繞最近做的幾項工作——解決讀寫干擾以及如何在閃存里有效進(jìn)行重刪問題。

為什么會讀寫干擾？SLC是一個存儲單元一位，MLC就是兩位，那么有四種不同的方式，依此類推，TLC是三位，有八種不同的狀態(tài)，導(dǎo)致讀寫過程中需要判斷讀寫時間與量級等各種因素。

這個問題會越來越嚴(yán)重。我們對一些公開的問題進(jìn)行了分析，然后發(fā)現(xiàn)的確在這幾個大家經(jīng)常用到的開源工具里面，平均33%的讀請求被寫請求給堵住了，最高達(dá)到56%。這樣一來對讀性能的降低是非?？捎^的，平均是42.8%，最高可以到75%。目前這個問題現(xiàn)在有一些解決方案，同時也有它們的問題。

比如P/E分析，這項工作實際上是華中科技大學(xué)何老師團隊做的。在寫過程中如果遇到讀取，就把寫工作暫停，不過雖然可以改善讀的性能，但會影響寫性能。

另一個方法(Rails)是把讀和寫分開，寫的數(shù)據(jù)復(fù)制以后，將它分開處理，這個方法顯然對空間容量開銷很大。還有一種辦法（TTFlash）是采取計算的方式避開寫入，把讀的幾個順序合起來，通過計算來恢復(fù)讀的內(nèi)容，實際上就是增加內(nèi)部讀取請求，一個讀變成多個讀，但會加劇讀寫互相的干擾。

我們的方法是什么呢？HotR，我們發(fā)現(xiàn)讀寫在閃存頁（page）上是兩級分化的。絕大部分讀和寫請求都分別有讀取和寫入密集型頁面，我們把這些頁分類。因為讀取至關(guān)重要，我們就臨時代用一個空間，這個空間可以在現(xiàn)有的閃存盤里。我就把熱度高的讀頁面，暫時移動到這個System Overview上，這就避開了讀寫沖突。結(jié)果簡單有效，我們進(jìn)行了比較，平均提高非常明顯。

關(guān)鍵是從開銷和延時的層級來評估其性價比。因為不同解決方案要么對空間有要求，要么對硬件有額外要求，這樣以后得出的結(jié)論應(yīng)該比較公平，平均響應(yīng)時間縮短54.0％，是最具性價比的。

接下來是重刪問題，上午大家聽了主題報告，戴爾的畢總已經(jīng)提到，重刪已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化，在很多場景里落地了?，F(xiàn)在做是因為沒有辦法了，未來全球產(chǎn)生的必須存儲的數(shù)據(jù)對比全球所有的存儲空間加起來還是有大概一倍甚至兩倍差。

唯一的辦法就是數(shù)據(jù)壓縮?，F(xiàn)在大家證明有效的就是已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的重刪。

產(chǎn)品里面的重刪是這樣的，寫入以后，我首先進(jìn)行inline dedup（內(nèi)聯(lián)重刪）。剩下就是我在寫的時候，不能及時dedup，還是寫進(jìn)去，但在空閑的時候再進(jìn)行offline dedup（外聯(lián)重刪），offline dedup可以最終減少占用的空間，但不能減少寫的量。為什么要這樣做呢？因為計算機的CPU能力很有限，還要做很多FTL（閃存轉(zhuǎn)換層）等很多工作。

現(xiàn)在用的重刪方法還是用傳統(tǒng)的哈希，計算開銷非常大。我們想能不能用更簡單的指紋方式，數(shù)據(jù)本身每一次寫入的時候，為了提高數(shù)據(jù)可靠性都自動產(chǎn)生一個ECC（糾刪碼）。實際上可以用來做一個弱哈希，弱的指紋。ECC產(chǎn)生是免費的，硬件里面已經(jīng)產(chǎn)生，已經(jīng)有的。如果這樣我們可以通過ECC來首先判斷你這個數(shù)據(jù)是不是有匹配，沒有可以排除，如果有匹配，由于ECC很弱，在這種情況下因為寫是讀延時的10倍，所以很快就能把整個頁讀取出來，然后逐字節(jié)得比較。

以這種方法，我們可以把CPU計算的CR1，CR2很大的開銷完全去掉，取而代之就是讀，因為ECC本身不要這個?，F(xiàn)在遇到一個問題在很多閃存里，為了避免同一個數(shù)據(jù)寫在同一個物理位置上，導(dǎo)致里面的存儲單元報廢時間不均勻，很多芯片里面有固件，把這個寫進(jìn)去的數(shù)據(jù)在寫到物理介質(zhì)之前，先把它打亂，然后再寫進(jìn)去，保證固定位置均勻分布，讀的時候重新分布。

這給重刪帶來一個問題，ECC代表數(shù)據(jù)的指紋?，F(xiàn)在讀了以后，ECC所針對的值就不一樣了，本來兩個值是相同的，是可重刪的，通過讀取，兩個ECC不一樣，針對這樣一個問題怎么解決？

每一個邏輯，用隨機產(chǎn)生數(shù)據(jù)，產(chǎn)生一個隨機的scrambler（擾碼器），這有一個對應(yīng)，只要你有一個固定LBA，我的scrambler就是固定的，我們利用這個特征然后引用一些數(shù)學(xué)上的基本特性設(shè)計了一個是在Host端重建軟件擾碼器，一個是在Device端有選擇地繞過硬件加擾器，通過查找的方式把數(shù)據(jù)恢復(fù)過來。

最后測試，Inline and offline deduplication效果比較明顯，我們基于ECC的dedup方式進(jìn)行比較，我們的方式所得到的重刪率要高出大概20-40%之間。這個就證明這種方法還是非常有效的。

還有另外一個問題，現(xiàn)在閃存在數(shù)據(jù)中心，通常被用于高速緩存，這就出現(xiàn)一個問題。怎么能夠把緩存的實際空間增大，同時提高它的緩存命中率？目前方法是2016年的CacheDedup方式，把元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)緩存進(jìn)行分開管理和訪問，然后采取傳統(tǒng)方式對Source Addresses進(jìn)行替換算法。

我們對現(xiàn)有的進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)隨著你塊的大小不斷增加，重刪率下降很快，另一個命中率也在顯著下降，這樣實際利用空間減少了，命中率也降低了。

最后我們發(fā)現(xiàn)主要原因是大家沒有對重刪本身特性進(jìn)行進(jìn)一步的挖掘，傳統(tǒng)方法在獨立的情況下是有效的，但在重刪的情況下，一個物理塊可能對多個邏輯地址，這種情況下，所對應(yīng)的邏輯地址數(shù)量不一樣，這個我們稱作內(nèi)容共享的程度。基于內(nèi)容的局部性或者內(nèi)容共享的強度來對這個進(jìn)行挖掘，得出新的替換算法，最后的結(jié)果還是比較滿意的，我們性能大概提高一倍。

同時讀和寫性能都有所提高，這個是三項工作相應(yīng)的三篇文章都是今年最新發(fā)表的，我今天就介紹這么多，謝謝大家。

Q&A

Q：存儲系統(tǒng)里，讀性能的優(yōu)化，垃圾回收和重刪方面展示了最新研究工作，對于垃圾回收你分享的主題里面方法是很奇妙的。在頁的檢測時候，它的準(zhǔn)確率大概會是什么情況？準(zhǔn)確度會直接影響到算法的效能嗎？

A：目前我們是通過對現(xiàn)有的開源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我剛才講比較兩極分化，所以這個分配目前來看，我們做的這幾個數(shù)據(jù)級還比較準(zhǔn)確。接下來如果要有更多數(shù)據(jù)級，可能就不是很準(zhǔn)確。我們接下來希望把一些AI和機器學(xué)習(xí)技術(shù)放在這里面來做更準(zhǔn)確的預(yù)測。

文章內(nèi)容未經(jīng)演講人審核

崔歡歡