一种有效的混合式闪存磨损均衡算法_邢春波

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 小 型 微 型 计 算 机 系 统 Journal of Chinese Computer System s 2009年 9月 第 9期 Vol130 No. 9 2009 　　收稿日期 : 2008205220　基金项目 :国家 "八六三 "高技术研究发展 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 项目 (2007AA 01Z153)资助 ;温州市科技计划项目 ( H20070010)资助. 　作者简介 :邢春波 ,男 , 1983年生 ,硕士研究生 ,研究方向为嵌入式数据库系统 ;杨良怀 ,男 , 1967年生 ,博士 ,副教授 ,研究方向为数据库系统 ; 龚卫华 ,男 , 1977年生 ,博士 ,讲师 ,研究方向为数据库系统 , P2P网络 ;黄德才 ,男 , 1958年生 ,博士 ,教授 ,博士生导师 ,研究方向为数据库系统 ,网 格计算 ;陈立军 ,男 , 1968年生 ,博士 ,副教授 ,研究方向为数据库系统. 一种有效的混合式闪存磨损均衡算法 邢春波 1 ,杨良怀 1 ,龚卫华 1 ,黄德才 1 ,陈立军 2 1 (浙江工业大学 信息工程学院 ,浙江 杭州 310014) 2 (北京大学 信息科学与技术学院 ,北京 100871) E2m ail: chunbo _ xing@m sn. com 摘 　要 : 为延长嵌入式系统中作为外部存储设备的闪存介质的使用寿命 ,普遍采用磨损均衡算法对各物理块进行管理. 本文对 现有的确定性磨损均衡算法进行改进 ,结合随机性处理 ,提出 HW L ( H ybrid W ear L eveling)算法 ,不仅使磨损均衡处理只占用 很少的内存开销 ,还能有效地进行 "冷热 "数据存放位置的交换. 在多种逻辑页更新模式的仿真试验中 ,物理块彼此之间都能达 到较为接近的擦除次数 ;与已有算法相比 ,磨损均衡处理引起的额外擦除较少 ,可延长闪存的使用寿命. 关 键 词 : 闪存 ; 磨损均衡 ; 嵌入式系统 中图分类号 : TP303　　　　　文献标识码 : A 　　　　　　文 章 编 号 : 100021220 (2009) 0921903204 Effective Hybr id W ear2leveling A lgor ithm for Fla sh M em ory M anagem en t X IN G Chun2bo1 , YAN G L iang2huai1 , GON G W ei2hua1 , HUAN G D e2ca i1 , CH EN L i2jun2 1 ( College of Informa tion Engineering, Zhejiang U niversity of Technology, Hangzhou 310014, China ) 2 ( School of Electron ics Engineering and Computer Science, Peking U niversity, Beijing 100871, China ) Abstract: In order to extend the life tim e of f lash m em ory, som e w ear2leveling strategies are usua lly em p loyed to m anage the b locks in the flash dev ice. B y com bining the determ inis tic and random ized algorithm s, th is paper invents an effec tive a lgorithm called HW L (H ybrid W ear L eveling) . It inc ludes an effec tive w ear2leveling schem e to evenly leverage the p lacem ents of co ld2ho t da ta w hile con2 sum es less m em ory. The sim ula tions under d iffe rent page2update m odes show tha t a ll b locks have a c lose erasure tim es and the num 2 ber of add itiona l e rasures incurred by our w ear2leve ling stra tegy is a t a low leve l. Key words: f lash m em ory; w ear2leve ling; em bedded system 1　引 　言 闪存 ( F lash M em ory)是嵌入式系统中一种常用的存储介 质 ,它是一种非易失、防震、节能的存储设备. 通常 ,一个闪存 是由若干个闪存块组成 ,每个闪存块又分为若干个物理页. 闪 存块是擦除操作的最小单位 ,而读和写都是以页为单位进行 , 对一个物理页进行重写之前 ,必须先对该页所在的块执行擦 除操作. 而每一个闪存块的擦除次数是有限的 ,一般是在十万 次到一百万次之间 ,只要有一个闪存块的擦除次数达到了上 限 ,数据存储就变得不可靠 ,会影响到整个闪存的读写效率和 性能. 因此 ,需要 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 高效的磨损均衡处理 (w ear2leveling)策 略 [ 1, 2 ] ,尽可能让各闪存块保持相近的擦除次数以延长闪存 的使用寿命. NAND 型闪存上的读、写、擦除操作不同于其他的存储 介质 ,比如磁盘和 RAM. NAND 型闪存不能原地更新 ,必须进 行异地更新. 更新的数据被放到别的空白物理页上 ,而不是覆 盖原来的数据 ,原版本数据页被标示为脏页. 脏页由垃圾回收 机制来管理. 当闪存上的脏页达到一定数量后 ,启动垃圾回收 过程擦除这些脏页所在的块. 这样就出现了如下问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 :如果某 个块上存放的数据长期没有更新 ,则该块就不会被垃圾回收 过程擦除 ,其擦除次数会明显少于存放着经常被更新的数据 的块 ,形象地说 ,即存放 "冷 "数据的块的擦除次数会少于存 放 "热 "数据的块的擦除次数. 如何实现 "冷热 "数据存放位置 的交换以使擦除操作均匀地发生在各个物理块上是磨损均衡 算法要解决的问题 ,是当前嵌入式系统领域的研究热点之一. 另一方面 ,由于嵌入式设备的内存非常有限 ,减少磨损均衡处 理时的内存消耗也是磨损均衡策略设计中应当考虑的问题. 本文针对闪存磨损均衡机制问题展开了研究 ,设计了一 种有效的具有低内存开销的磨损均衡算法 HW L ,并对此算法 进行了多种逻辑页更新模式的实验仿真. 仿真实验结果表明 物理块的擦除次数 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差都能够控制在 10次以内 ,因磨损均 衡处理引起的额外擦除次数比一般算法减少了 16. 1% ,有的 甚至超过 50%. 算法执行过程中的内存开销平均只有确定性 算法的 3. 1% ,虽多于随机性算法的内存消耗 ,但却改善了磨 损均衡的效果. 仿真结果表明我们所提算法是有效的. 2　磨损均衡算法研究现状 在现有的各种磨损均衡算法中 ,按照处理过程中是否带 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 有随机性可以分成两类. 一类算法在以下几个策略中体现了 随机性 :均衡处理触发条件、处理块的选择、转移有效页的目 标块的选择等. 这类算法从统计学的角度出发 ,实现在大量处 理之后磨损的均匀分布. 算法思想简单 ,不需要消耗大量的系 统资源来 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 块的擦写情况 ,如块的擦除次数 ,块上存放数据 的 "冷热 "情况等 ,因此执行效率高 ,磨损均衡处理对系统影 响程度小 ,但均衡各块的擦除次数的效果受随机性影响较大. 应用广泛的 JFFS2文件系统 [ 3 ]、B an[ 4 ]提出的算法都属于这 一类. 另一类算法在处理过程中不带有随机性 ,本文称其为确 定性磨损均衡算法. A ssar[ 5 ]、L ee[ 6 ]、L ofgren[ 7 ]、Chang[ 8 ]、 Yuan2H ao Chang[ 9 ]、L i2Pin Chang[ 10 ]等人都提出了自己的算 法. 这类算法依赖于复杂的数据结构 ,记录各块的擦除次数和 数据的存放时长等用于磨损均衡处理的全局信息 ,来明确地 给出选择策略. 磨损均衡处理的效果明显 ,但需要占用大量的 系统资源 ,如内存 ;闪存在每次初始化的时候 ,都需要将块的 擦除情况读入到内存中 ,闪存的容量越大 ,占用的内存也越 多. 现在市面上已经出现了 64GB 的闪存 ,如此大容量的闪存 要保存每个块的擦除情况 ,必然需要消耗大量内存 ,而且在这 么多记录中查找出需要处理的块 ,时间上也是个问题 ,对整个 系统的性能影响较大. 在众多的磨损均衡算法中 , Yuan2H ao Chang[ 9 ]提出的算 法在控制内存消耗方面做得比较出色 ,算法并不记录每个闪 存块的擦除次数 ,而是用一个 b it数组 B ET (B lock E ras ing Ta2 b le)来记录一组块的擦除情况 ,每一个 bit表示 2k 个块集合 中是否有块被擦除过. k越大 ,集合中的块越多 ,此时只要其 中有一块被擦除了 ,此块集合对应的 bit被置为 1. 定义 fcnt为 B ET中值为 1的 b it个数 , ecnt表示本轮处理中总的块擦除数 , ecnt / fcnt被称为不均衡水平 ( unevenness leve l) ,当其超过一个 给定值 T时 ,表明大量擦除发生在一个小范围块内 ,需要对 b it等于 0的块集合进行垃圾收集. 如果 B ET中各个 bit位都 是 1,表明各个块集合都经历过擦除 ,本轮处理结束 ,将 B ET 清空重置 , ecnt和 fcn t记为 0,然后开始下一轮处理 . 随着 k的增大 ,块集合中存放 "冷 "数据的块被忽视的可 能性随之增大 ,因为只要集合中有一个块上的数据经常得到 更新 ,则该块集合将一直处于已擦除过的状态 ,结果存放 " 冷 "数据的块一直不会被擦除 ,且这种情况不会被发现. 另 外 , Yuan2Hao Chang[ 9 ]算法无法用于存在大量 "冷 "数据的情 况 ,因为当触发磨损均衡处理时 ,表明存在着 b it等于 0的块 集合 ,若该块集合中全部是有效的 "冷 "数据 ,就不会被选中 擦除 ,则 B ET中表示该集合的 b it将一直为 0,结果无法缩小 不均衡水平的值来结束磨损均衡处理 ,又因为 B ET不全为 1 而无法开始下一轮处理. 针对该算法在处理 "冷 "数据时存在 的问题 ,本文提出的算法 HW L 克服了该缺点. 3　磨损均衡算法的设计 3. 1　算法的数据结构和符号定义 算法 HW L 使用了如下两个数据结构 ,用于记录各块的 擦除情况 ,在闪存初始化时 ,将被读入到内存中 : B ET块集合擦除表 ,是一个 b it数组 ,每个 bit代表连续 2k 个块的擦除情况 ,只要块集合中任何一个块被擦除过 (图 1 中表示为灰色 ) ,则将该块集合对应的 bit由 0改为 1. 图 1 中 ,第 i个块集合有块被擦除过 ,则 B ET表中第 i个 bit存 1. 　　ET块擦除表 ,是一个 bit数组 ,每个 bit代表一个块的擦 除情况 ,只要此块被擦除过 (图 2中表示为灰色 ) ,则将对应 的 bit由 0改为 1. 图 2中 ,因第 i个块集合的第一块和第二块 被擦除过 ,则第 i个块集合的 ET表中 ,第一个和第二个 bit存 1. B ET表记录的是各个块集合是否有块被擦除过 , ET表 记录的是块集合中具体各个块的擦除情况. 因为算法不需要 保存每个块的擦除次数 ,而是用两个 bit数组判断块集合与块 是否擦除过 ,所以内存开销较少 ,且所需内存与 k的取值有 关 , k值越大 ,内存消耗越少. 算法中用到的几个符号定义如下 : ecnt表示从 B ET被重置以来总的擦除次数 ; fcnt表示 B ET中为 1的 bit个数 ; ecnt / fcnt表示不均衡水平 ( unevenness leve l) ; T为预设的触发条件 ,当不均衡水平大于 T时触发磨损 均衡处理. 一般 T取 2k ,因为当各块擦除次数相同时 ,计算 ecnt / fcnt即为 2k; findex为当前选中处理的块集合编号 ; tim es用于记录循环的执行次数 ,可发现是否有 "冷 "数 据块集合存在. 3. 2　基于低内存消耗的磨损均衡算法 对一个闪存块执行完擦除操作后 ,需要修改 B ET、ET、 ecnt、fcnt ,这些结构及值将作为参数传入算法. 如不均衡水平超 过阈值 T,则启动磨损均衡处理. 当 B ET全部被置为 1时 ,作 为一个处理周期的结束 ,算法重置所有的记录结构开始下一 轮处理. 在每个周期中需要检查是否有 "冷 "数据块集合 存在 ,还需随机抽查块集合中是否要进行 "冷热 "数据的交换. 算法 HW L 流程如下 : 输入 : ecnt, fcnt, k, f index , B ET, ET, T 输出 : ecnt, fcnt, f index , B ET, ET tim es←0; w hile不均衡水平 ecnt / fcnt超过阈值 T do 　　if tim es > size (B ET) then 　　找出一个 B ET中取 0的块集合 ; 随机挑选一个 B ET中取 1的块集合 ; 将两个块集合进行数据交换 ,修改 B ET、ET,更新 ecn t、fcnt; 4091 　　　　　　 小 　型 　微 　型 　计 　算 　机 　系 　统 　　　　　　2009年 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net end if if fcnt≥size (B ET) then 　　ecnt, fcnt←0; 产生 0～ size (B ET) 21之间的一个随机数 f index ,作为下次处 理的块集合编号 ; B ET, ET重置 ; break; end if 移动 f index ,直至 f index所指向块集合在 B ET中取 0,移动次数加入 tim es; 对 f index指向块集合进行垃圾收集 ,每擦除一个脏块 , tim es减 1, 将该块的 ET置为 1,将该组的 B ET置为 1,更新 ecnt, fcnt; f index移向后一块集合 ; end w hile 产生 0～ size (B ET) 21之间的一个随机数 R index; if B ET [ R index ] = 1 then 　　根据此块集合的 ET,将取 0的块与取 1的块进行数据交换 ,并将 0置为 1; end if 算法思想如下 :通过判断不均衡水平 ecnt / fcnt是否大于给 定值 T来决定是否进入 w hile循环. 进入循环后 ,首先检查循 环的执行次数 ,若已遍历完所有的块集合后还没有结束循环 , 则表明存在 "冷 "数据块集合 ,使得集合中没有脏块能够拿来 擦除 ,从而不能增加 fcnt值来减小 ecnt / fcnt ,出现这种情况时 ,将 B ET中等于 0的对应块集合与一个随机挑选出来的 B ET中 等于 1的块集合进行数据交换 ,并更新 B ET、ET、ecn t、fcnt ,这 样 , "冷 "数据就被转移到别的物理块上 ,而原先存放 "冷 "数 据的物理块就得到了擦除的机会. 接 下来检查 B ET中的 b it 是否已被全部置为 1,若是 ,表示各个块集合中都有块被擦除 过 ,此轮磨损均衡处理结束 ,将 ecnt、fcnt清 0,清除 B ET和 ET 各位 ,并随机产生一个下次处理的块集合编号 findex ,然后跳出 循环. 若 B ET中还有等于 0的 b it,则从 findex开始查找 ,直至找 到未擦除过的块集合 ,对该块集合进行垃圾收集处理 ,擦除脏 块 ,并更新 B ET、ET、ecnt、fcn t ,然后将 findex指向下一个块集合. 在结束循环之后 , 随机选择一个块集合 , 如果该块集合在 B ET中对应的 bit已置为 1,则根据该块集合的 ET表 ,将集合 中未擦除过的块与已擦除过的块进行交换 ,这样就可以用 " 冷 "数据去 "冷却 "原先放 "热 "数据的物理块 ,而 "热 "数据可 以去 "加热 "原先放 "冷 "数据的物理块. 4　试验结果比较与分析 为测试本文提出的算法 HW L ,搭建了仿真试验平台 ,其 中包括一个容量为 4M B 的闪存仿真模型 ,规定闪存的物理页 大小为 2KB ,每个闪存块包含 64个物理页 ,则总共有 32个擦 写块 ,每个块可擦除次数的上限为 10万次 ,算法中 k取值等 于 2,即连续的 4个擦写块构成一个块集合. 初始化时 ,闪存 中已存放了 2M B 的数据. 试验方式为每次请求对一个逻辑页 执行更新操作 ,通过处理相同的更新操作序列 ,将本文第 2节 中提到的各算法与 HW L 进行比较. 4. 1　磨损均衡效果比较 第一组仿真试验采取随机方式选择用来更新的页 ,即每 个逻辑页都有相同的概率被选中更新 ,图 3是各算法的比较 结果 ,横坐标表示更新的次数 ,纵坐标表示块的擦除次数标准 差. 可以看出 HW L 和 Yuan2H ao Chang[ 9 ]算法在执行完 50000 次更新操作后 ,块的擦除次数标准差能控制在 2次以下 ,实现 了较好的磨损均衡 . 　　第二组仿真试验考虑一种极端情况 ,即始终更新同一个 逻辑页 . 图 4是各算法的比较结果 ,在这种几乎全部是 "冷 " 数据的情况下 , Yuan2H ao Chang[ 9 ]因为没有考虑 "冷 "数据块 集合 ,导致无法完成本次仿真 ,而 HW L 的表现与大多数算法 差不多 . 第三组仿真试验选用了文献 [ 11 ]中定义的最接近实际 的 "冷热 "模型来测试算法的性能. 即 2M B 数据中包含 90% 的 "冷 "数据 ,被选中更新的概率为 10% ,包含 10%的 "热 "数 据 ,被选中更新的概率为 90%. 试验结果如图 5, Yuan2H ao Chang[ 9 ]算法再次无法完成试验. HW L 在这种接近实际的情况下取得了不错的表现.4. 2　额外擦除比较如果磨损均衡算法设计不合理 ,会导致各物理块之间的擦除次数虽然相差不多 ,但却给物理块带来了过多的额外擦除操作 ,这些额外的擦除主要发生在 "冷热 "数据的交换过程中. 如果对 "冷热 "数据所在的物理块的判断不够准确 ,会使得磨损均衡处理频繁启动 ,经常性地交换 "冷热 "数据 ,造成大量额外擦除. 此仿真试验在最接近实际的 "冷热 "模型下 , 50919期 　　　　　　　 邢春波 等 :一种有效的混合式闪存磨损均衡算法 　　 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 统计各算法处理完 50000次更新请求之后 ,因磨损均衡处理 引起的额外擦除次数 ,结果如图 6. 因 Yuan2H ao Chang[ 9 ]算法 无法完成本试验 ,故未作比较. L ofgren算法 [ 7 ]将全体物理块 分成若干个片 ( bank) ,通过对多片的并发操作 ,以提高执行 速度. 但若发现某片中存在 "冷 "数据 ,需对片中所有的块进行 图 6　各算法擦除总次数比较 Fig. 6　Total erasu re tim es of d iffe rent a lgorithm s 擦除操作 ,与存在 "热 "数据的片进行交换 ,而不是只交换 "冷 热 "数据块 ,故其擦除次数较其它算法偏多. 本试验将 32个物 理页分为 16片 ,即每片 2块的情况下 ,此算法共产生 2912次 额外擦除 ,本文提出的 HW L 算法执行了 1364次擦除操作 , 比 L ofgren算法 [ 7 ]减少了 53. 2%的擦除次数. 其它 4个算法 未进行分片 ,平均擦除次数为 1625次 , HW L 较这些算法减少 了 16. 1%的擦除次数. 因物理块的擦除次数有限 ,本算法在 完成相同任务的情况下 ,额外擦除次数比其他算法少 ,可以延 长闪存的使用寿命. 4. 3　内存消耗比较 表 1比较了各算法在运行过程中的内存消耗情况 ,确定 性算法因为要保存每块的擦除次数 ,所以会消耗大量的内存 , 而随机性算法如表 1中 B an[ 4 ]算法则几乎不需要消耗内存. 本文提出的 HW L 因为比 Yuan2H ao Chang[ 9 ]算法多保存了块 擦除标识 ET,因此内存消耗有所增加 ,但数量不大 ,在闪存容 表 1　各算法内存消耗比较 Table 1　M em ory consum p iton of differen t a lgorithm s 128MB 256MB 512MB 1GB 2GB 4GB A ssar[ 5 ] 4. 125KB 8. 25KB 16. 5KB 33KB 66KB 132KB B an [ 4 ] 8B 8B 8B 8B 8B 8B Chang [ 8 ] 6 KB 12 KB 24 KB 48 KB 96 KB 192 KB L i2Pin Chang [ 10 ] 6. 125KB 12. 25KB 24. 5KB 49KB 98KB 196KB L ofgren (1024个 bank) [ 7 ] 8KB 12 KB 20 KB 36 KB 68 KB 132 KB Yuan2Hao Chang ( k = 2) [ 9 ] 32B 64B 128B 256B 512B 1KB HW L ( k = 2) 160B 320B 640B 1. 25KB 2. 5KB 5KB 量为 4GB 时 ,也仅消耗 5KB的内存 ,但通过仿真试验可以看 出 ,增加的内存消耗 ,换来了磨损均衡效果的明显改善. 根据以上仿真试验可以看出 ,在多种闪存更新访问模式 下 ,算法 HW L 在执行完 50000次更新请求后 ,物理块的擦除 次数标准差都能够控制在 10次以内. 额外擦除次数比一般算 法平均减少 16. 1% ,在闪存块擦除次数有限的条件下 ,可以 很好地延长闪存的使用寿命. 当闪存达到 4GB 容量时 ,运行 HW L的内存开销比确定性算法平均减少 31. 6倍. HW L 内存 消耗虽多于 Yuan2H ao Chang[ 9 ]算法和 B an[ 4 ]随机性算法 ,但 却改进了前者不能处理存在大量 "冷 "数据这一情况的问题 , 同时磨损均衡的效果要好于随机性算法. 5　结 　论 本文提出了一种混合式闪存磨损均衡算法 HW L ,可使长 期不被更新的 "冷 "数据也能在整个存储介质上 "运动 "起来. 本算法并不记录各个物理块的擦除次数 ,而是用两个比特数 组来标识物理块的擦除情况 ,因此实现磨损均衡的内存开销 较小 ,并使得每个物理块都能够达到接近的擦除次数 ,适合于 未来大容量闪存发展的需要 . 通过仿真试验可以看出 ,本算法 在一般情况下能将块擦除次数标准差控制在 2次左右 ,即使 在大量 "冷 "数据存在的情况下 ,也能控制在 10次以内. 进行 磨损均衡处理所带来的额外擦除次数比一般算法减少 16. 1% ,有的甚至超过 50%. 算法执行过程中的内存消耗平均只 占确定性算法内存开销的 3. 1% ,虽多于随机性算法的内存 消耗 ,但改善了磨损均衡的效果. 仿真结果表明我们所提算法 HW L 是有效的 ,能够延长闪存使用寿命. References: [ 1 ] Chang L P, Kuo T W. A dap tive strip ing architecture for flash m em ory storage system s of em bedded system s[ C ]. In: Proceedings of the IEEE Real2tim e and Em bedded Technology and App lications Symposium , IEEE Computer Society, 2002, 1872196. [ 2 ] Gal E, Toledo S. A lgorithm s and data structures for flash m em ories [ J ]. ACM Computing Surveys, 2005, 37 (2) : 1382163. [ 3 ] W oodhouse D. 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