NVMe SSD性能影响因素一探究竟（下）-电子发烧友网

3.2 IO Pattern对性能的影响

IO Pattern会对SSD的性能产生严重影响，主要表现在如下几个方面：

1，不同的IO Pattern会产生不同的写放大系数，不同的写放大系数占用后端NAND Flash带宽不同。当前端应用对SSD采用完全顺序的方式进行写入时，此时是最佳的IO Pattern，对于SSD而言写放大系数接近1，SSD内部的背景流量基本可以忽略，前端性能达到最佳。在实际应用中，很难采用这种完全顺序的数据写模型，但可以通过优化逼近顺序写入。

2，不同请求大小的IO之间会产生干扰；读写请求之间会产生干扰。小请求会受到大请求的干扰，从而导致小请求的延迟增加，这个比较容易理解，在HDD上同样会存在这种情况。由于NAND Flash介质存在严重的读写不对称性，因此读写请求之间也会互相干扰，尤其是写请求对读请求产生严重的性能影响。

3.2.1 顺序写入Pattern对SSD性能优化的奥秘

在针对闪存系统的设计中，需要考虑IO Pattern对性能产生的影响，通过软件的优化来最优化SSD的使用。在实际应用中完全顺序写入的IO Pattern基本上是不存在的，除非用作顺序写入的日志设备。对于顺序写入优化性能这个结论，需要从SSD内部实现来深入理解，知道根源之后，可以采用合理的方式来逼近顺序写入的模式，从而最优化SSD的性能。

SSD内部采用log-structured的数据记录模式，并发写入的IO数据按照时间顺序汇聚成大数据块，合并形成的大数据块以Page stripe的方式写入NAND Flash。多个Page stripe会被写入同一个GC单元（Chunk orSuperblock），当一个GC单元被写完成之后，该GC单元进入sealed模式（只读），分配新的GC单元写新的数据。在这种模式下，如果多个业务的数据流并发随机地往SSD中写入数据，那么多个应用的数据就会交错在一起被存储到同一个GC单元中。如下图所示，不同应用的数据生命周期不同，当需要回收一个GC单元的时候，会存在大量数据的迁移，这些迁移的数据就会形成写放大，影响性能和使用寿命。

不同应用的数据交错存储在同一个GC单元，本质上就是不同冷热程度的数据交错存储的问题。从GC的角度来讲，相同冷热程度的数据存储在同一个GC单元上是最佳的，为此三星推出了Multi-stream SSD，该SSD就允许不同应用的数据存储到不同的Stream单元（GC单元），从而提升GC效率，降低写放大。Multi-stream是一种显式的设计方式，需要更改SSD接口以及应用程序。

从IO Pattern的角度考虑，可以通过顺序大块的方式也可以逼近类似的效果。假设操作SSD只存在一个线程，不同的应用都采用大数据块的方式写入数据，那么在一个时间片段内只存在一个应用的数据往SSD中写入数据，那么在一个GC单元内存储的数据会变得有序和规则。如下图所示，采用上述方法之后，一个GC单元内存储的数据将会变得冷热均匀。在GC过程中会大大减少数据的搬移，从而减少背景流量。

在实际应用中，上述IO Pattern很难产生，主要是应用很难产生非常大粒度的请求。为此在存储系统设计过程中，可以引入Optane高性能存储介质作为SSD的写缓存。前端不同业务的写请求首先写到Optane持久化介质中，在Optane持久化介质中聚合形成大数据块。一旦聚合形成大数据块之后，再写入SSD，通过这种方式可以最大程度地逼近SSD顺序写入过程，提升SSD的性能和使用寿命。

3.2.2 读写冲突Pattern对性能的影响

如下图所示，NAND Flash介质具有很强的读写不对称性。Block Erase和Page Program的延迟会远远高于Page Read所耗费的时间。那么在这种情况下，如果read请求在同一个Flash Channel上和Erase、Program操作冲突，那么read操作将会被Erase／program操作影响。这是在读写混合情况下，读性能会受到影响的重要因素。

在实际应用过程中，经常会发现应用的测试结果和SSD Spec对不上，会比Spec给出的值要来的低。Spec给出的值通常为纯读或者纯写情况下的性能指标，在读写混合的场景下，性能表现和Spec给出的值就会存在非常大的出入。

对于不同的SSD，通过测试可以发现在读写混合情况下的性能表现差距会比较大。在SSD处于稳态条件下，应用随机读的情况下，如果引入一个压力不是很大的顺序写，那么会发现不同SSD的抗干扰能力是不同的。有些SSD在写干扰的情况下，读性能会急剧下降，延迟快速上升，QoS性能得不到保证。下图是两个SSD在相同情况下的测试结果，从结果来看，有些SSD的抗写干扰能力比较强，读性能不会急剧下降。

为什么有些SSD会具备比较强的抗写干扰能力呢？其中的奥秘就在于SSD内部的IO调度器。IO调度器会对write、read 和Erase请求进行调度处理，该调度器算法的不同就会表现出不同的抗干扰能力。目前很多NANDFlash可以支持Program／Erase Suspension的功能，在IO调度处理的过程中，为了提升读性能，降低读请求延迟，可以采用Suspension命令对Program／Erase命令暂停，对read请求优先调度处理。

读写冲突是SSD内部影响IO QoS的重要因素。在SSD内部通过IO调度器的优化可以提升SSD性能的QoS能力，但是还是无法与存储软件结合来协同优化QoS。为了达到最佳的SSD性能QoS，需要关注Openchannel技术。Openchannel其实只是一种软硬件层次划分的方法，通常来讲，SSD内部的逻辑可以划分为面向NAND资源的物理资源管理层以及面向数据布局的资源映射层。物理资源管理由于和NAND Flash密切相关，因此可以放到SSD内部。

传统的NVMe SSD需要对外暴露标准的块设备接口，因此需要在SSD内部实现资源映射层。从端至端的角度来看，资源映射层可以与存储软件层结合起来，为此将资源映射层从SSD内部剥离出来，集成至存储软件层。一旦资源映射层从SSD内部剥离之后，需要定义一个新的SSD接口，其中的一种接口方式就是Openchannel。

盘古分布式存储针对SSD QoS问题进行了大量研究，提出了Object SSD的概念，Object SSD也是一种新的SSD接口方式，其采用对象方式对SSD进行读写删操作，每个对象采用Append write操作方式。这种接口方式可以很好的与分布式存储无缝结合。采用Object SSD之后，SSD内部的大量工作被简化，IO的调度会更加灵活，存储软件与SSD协同配合，达到IO性能的最优化，以及QoS的最大化。

4 SSD写性能分析模型

SSD内部的数据流分成两大类，一类为前端用户数据流；另一类为内部背景数据流。前端用户数据流和背景数据流会汇聚成NAND Flash后端流量。当背景数据流不存在时，NAND Flash带宽会被用户数据流全部占据，此时SSD对外表现的性能达到最佳。当SSD具有较大写放大时，会产生很大的背景数据流，背景流会抢占NANDFlash带宽，导致前端用户IO性能降低。为了稳定前端IO性能，在SSD内部的调度器会均衡前端和背景流量，保证前端性能的一致性。背景流量的占比反应了SSD的写放大系数，因此，站在NAND Flash带宽占用的角度可以分析SSD在稳态情况下的性能。

下图是Intel P4500和Samsung PM963随机写延迟和推导公式之间的对比。结果非常吻合。