SSD主要由SSD控制器，FLASH存储阵列，板上DRAM（可选），以及跟HOST接口（诸如SATA，SAS, PCIe等）组成。

　　SSD主控通过若干个通道（channel）并行操作多块FLASH颗粒，类似RAID0，大大提高底层的带宽。举个例子，假设主控与FLASH颗粒之间有8个通道，每个通道上挂载了一个闪存颗粒，HOST与FLASH之间数据传输速率为200MB/s。该闪存颗粒Page大小为8KB，FLASH page的读取时间为Tr=50us，平均写入时间为Tp=800us，8KB数据传输时间为Tx=40us。那么底层读取最大带宽为（8KB/(50us+40us)）*8 = 711MB/s，写入最大带宽为(8KB/(800us+40us))*8 = 76MB/s。从上可以看出，要提高底层带宽，可以增加底层并行的颗粒数目，也可以选择速度快的FLASH颗粒（或者让速度慢的颗粒变快，比如MLC配成SLC使用）。

　　我们以8通道为例，来讲讲HOST怎么读写SSD。主控通过8通道连接8个FLASH DIE，为方便解释，这里只画了每个DIE里的一个Block，其中每个小方块表示一个Page （假设大小为4KB）。

　　HOST写入4KB数据

　　HOST继续写入16KB数据

　　HOST继续写入，最后整个Block都写满

　　当所有Channel上的Block都写满的时候，SSD主控会挑选下一个Block以同样的方式继续写入。

　　HOST是通过LBA（Logical Block Address，逻辑地址块）访问SSD的，每个LBA代表着一个Sector（一般为512B大小），操作系统一般以4K为单位访问SSD，我们把HOST访问SSD的基本单元叫用户页（Host Page）。而在SSD内部，SSD主控与FLASH之间是FLASH Page为基本单元访问FLASH的，我们称FLASH Page为物理页（Physical Page）。HOST每写入一个Host Page, SSD主控会找一个Physical Page把Host数据写入，SSD内部同时记录了这样一条映射（Map）。有了这样一个映射关系后，下次HOST需要读某个Host Page 时，SSD就知道从FLASH的哪个位置把数据读取上来。

　　SSD内部维护了一张映射表（Map Table），HOST每写入一个Host Page，就会产生一个新的映射关系，这个映射关系会加入（第一次写）或者更改（覆盖写）Map Table；当读取某个Host Page时， SSD首先查找Map Table中该Host Page对应的Physical Page，然后再访问Flash读取相应的Host数据。

　　一张Map Table有多大呢？这里假设我们有一个256GB的SSD，以4KB Host Page为例，那么一共有约 64M（256GB/4KB）个Host Page，也就意味着SSD需要有64M大小的Map Table。Map Table中的每个Entry存储的就是物理地址（Physical Page Address），假设其为4Byte (32 bits) ，那么整个Map Table的大小为64M*4B = 256MB。

　　对绝大多数SSD，我们可以看到上面都有板载DRAM，其主要作用就是用来存储这张映射表。也有例外，比如基于Sandforce主控的SSD，它并不支持板载DRAM，那么它的映射表存在哪里呢？SSD工作时，它的绝大部分映射是存储在FLASH里面，还有一部分存储在片上RAM上。当HOST需要读取一笔数据时，对有板载DRAM的SSD来说，只要查找DRAM当中的映射表，获取到物理地址后访问FLASH从而得到HOST数据.这期间只需要访问一次FLASH；而对Sandforce的SSD来说，它首先看看该Host Page对应的映射关系是否在RAM内，如果在，那好办，直接根据映射关系读取FLASH；如果该映射关系不在RAM内，那么它首先需要把映射关系从FLASH里面读取出来，然后再根据这个映射关系读取Host数据，这就意味着相比有DRAM的SSD，它需要读取两次FLASH才能把HOST数据读取出来，底层有效带宽减半。对HOST随机读来说，由于片上RAM有限，映射关系Cache命中(映射关系在片上RAM)的概率很小，所以对它来说，基本每次读都需要访问两次FLASH，所以我们可以看到基于Sandforce主控的SSD随机读取性能是不太理想的。

　　继续回到之前的SSD写操作。当整个SSD写满后，从用户角度来看，如果想写入新的数据，则必须删除一些数据，然后腾出空间再写。用户在删除和写入数据的过程中，会导致一些Block里面的数据变无效或者变老。如下图所示（绿色小方块代表有效数据，红色小方块代表无效数据）：

　　Block中的数据变老或者无效，是指没有任何映射关系指向它们，用户不会访问到这些FLASH空间，它们被新的映射关系所取代。比如有一个Host Page A，开始它存储在FLASH空间的X,映射关系为A->X。后来，HOST重写了该Host Page，由于FLASH不能覆盖写，SSD内部必须寻找一个没有写过的位置写入新的数据，假设为Y，这个时候新的映射关系建立：A->Y，之前的映射关系解除，位置X上的数据变老失效，我们把这些数据叫垃圾数据。

　　随着HOST的持续写入，FLASH存储空间慢慢变小，直到耗尽。如果不及时清除这些垃圾数据，HOST就无法写入。SSD内部都有垃圾回收机制，它的基本原理是把几个Block中的有效数据（非垃圾数据，上图中的绿色小方块表示的）集中搬到一个新的Block上面去，然后再把这几个Block擦除掉，这样就产生新的可用Block了。

　　上图中，Block x上面有效数据为A,B,C，Block y上面有效数据为D,E,F,G，红色方块为无效数据。垃圾回收机制就是先找一个未写过的可用Block z，然后把Block x和Block y的有效数据搬移到Block z上面去，这样Block x和Block y上面就没有任何有效数据，可以擦除变成两个可用的Block。

　　一块刚买的SSD，你会发现写入速度很快，那是因为一开始总能找到可用的Block来进行写入。但是，随着你对SSD的使用，你会发现它会变慢。原因就在于SSD写满后，当你需要写入新的数据，往往需要做上述的垃圾回收：把若干个Block上面的有效数据搬移到某个Block，然后擦掉原先的Block，然后再把你的Host数据写入。这比最初单纯的找个可用的Block来写耗时多了，所以速度变慢也就可以理解了。

　　还是以上图为例。假设HOST要写入4KB数据 (H) ，由于当前可用Block过少，SSD开始做垃圾回收。从上图可以看出，对Block x来说，它需要把Page A,B,C的数据读出并写入到Block z，然后Block x擦除用于HOST数据写入。从Host角度，它只写了4KB数据，但从SSD内部来说，它实际写入了4个Page（Page A, B, C写入Block z，4KB数据H写入到Block x）。

　　2008年，Intel公司和SiliconSystems公司（2009 年被西部数字收购）第一次提出了写入放大（Write Application）并在公开稿件里用到这个术语。

　　在上面例子中，Host写了4KB数据，闪存写了4个4KB数据，所以上面例子中写放大为4。

　　对空盘来说，写放大一般为1，即Host写入多少数据，写入FLASH也是多少数据量。在Sandforce控制器出来之前，写放大最小值为1。但是由于Sandforce内部具有压缩模块，它能对Host写入的数据进行实时压缩，然后再把它们写入到NAND。举个例子，HOST写入8KB数据，经压缩后，数据变为4KB，如果这个时候还没有垃圾回收，那么写放大就只有0.5。Intel之前说写放大不可能小于1，但Sandforce打破了这个说法。

　　说完写放大，再谈谈预留空间（OP, Over Provisioning）。

　　假设一个SSD，底下所有FLASH容量为256GB，开放给用户使用也是256GB，那么问题就来了。想象一个场景，HOST持续写满整个SSD，接着删除一些文件，写入新的文件数据，试问新的数据能写入吗？在SSD底层，如果要写入新的数据，必须要有可用的空闲Block，但由于之前256GB空间已经被HOST数据占用了，根本就没有空闲Block来写你的数据。不对，你刚才不是删了一些数据吗？你可以垃圾回收呀。不错，但问题来了，在上面介绍垃圾回收的时候，我们需要有Block z来写回收来的有效数据，我们这个时候连Block z都找不到，谈什么垃圾回收？所以，最后是用户写失败。

　　上面这个场景至少说明了一点，SSD内部需要预留空间（需要有自己的小金库，不能工资全部上缴），这部分空间HOST是看不到的。这部分预留空间，不仅仅用以做垃圾回收，事实上，SSD内部的一些系统数据，也需要预留空间来存储，比如前面说到的映射表（Map Table），比如SSD固件，以及其它的一些SSD系统管理数据。

　　一般从HOST角度来看，1GB= 1,000,000,000Byte，从底层FLASH角度，1GB=1*1024*1024*1024Byte。256GB FLASH 为256*2^30 Byte，而一般说的256GB SSD 容量为256*10^9 Byte，这样，天然的有（256*2^30-256*^9）/(256*^9) = 7.37%的OP。

　　如果把256GB Flash容量的SSD配成240GB的，那么它的OP是多大呢？

　　（256*2^30-240*10^9）/(240*10^9) = 14.5%

　　除了满足基本的使用要求外，OP变大有什么坏处或者好处呢？坏处很显然，用户能使用的SSD容量变小。那么好处呢？

　　回到垃圾回收原理来。

　　再看一下这张图。回收Block x，上面有3个有效Page，需要读写3个Page完成整个Block的回收；而回收Block y时，则需要读写4个有效Page。两者相比，显然回收Block x比回收Block y快一些。说明一个简单的道理：一个Block上有效的数据越少（垃圾数据越多），则回收速度越快。

　　256GB FLASH配成256GB的SSD （OP = 7.37%）, 意味着256*10^9的有效数据写到 256*2^30的空间，每个Block上面的平均有效数据率可以认为是256*10^9/256*2^30 = 93.1%。

　　如果配成240GB的SSD，则意味着240*10^9的有效数据写到256*2^30的空间，每个Block的平均有效数据率为240*10^9/256*2^30 = 87.3%。

　　OP越大，每个Block平均有效数据率越小，因此我们可以得出的结论：OP越大，垃圾回收越快，写放大越小。这就是OP大的好处。

　　写放大越小，意味着写入同样多的HOST数据，写入到FLASH中的数据越少，也就意味着FLASH损耗越小。FLASH都是有一定寿命的，它是用P/E数 (Program/Erase Count)来衡量的。（关于FLASH基础知识，请参考《闪存基础》）。如果SSD集中对某几个Block进行擦写，那么这几个Block很快就寿命耗尽。比如在用户空间，有些数据是频繁需要更新的，那么这些数据所在Block就需要频繁的进行擦写，这些Block的寿命就可能很快的耗尽。相反，有些数据用户是很少更新的，比如一些只读文件，那么这些数据所在的Block擦写的次数就很少。随着用户对SSD的使用，就会形成一些Block有很高的PE数，而有些Block的PE数却很低的。这不是我们想看到的，我们希望所有Block的PE数都应该差不多，就是这些Block被均衡的使用。在SSD内部，有一种叫磨损平衡（Wear Leveling，WL）的机制来保证这点。

　　WL有两种算法：动态WL和静态WL。所谓动态WL，就是在使用Block进行擦写操作的时候，优先挑选PE 数低的；所谓静态WL，就是把长期没有修改的老数据（如前面提到的只读文件数据）从PE数低的Block当中搬出来，然后找个PE 数高的Block进行存放，这样，之前低PE数的Block就能拿出来使用。

　　下面这张图诠释了无WL，动态WL和静态WL下的FLASH耐久度的区别 （假设每个Block最大PE数为10,000）：（图片来自http://www.pceva.com.cn/topic/crucialssd/images/6/006.jpg）

　　可见，使不使用WL，以及使用何种WL算法，对SSD的寿命影响是很大的。

　　小结：本文介绍了SSD的一些基本原理，包括SSD底层FLASH阵列的实现，Host Page与Physical Page的映射及映射表，垃圾回收机制，写放大，OP和Wear Leveling等。虽然市面上有各种各样的SSD，但它们内部这些基本的东西都是相通的。理解了这些东西，就等于拥有了一把通向SSD世界的钥匙。

转自：http://www.360doc.com/content/17/0411/11/41875488_644636812.shtml

SSD基本工作原理