前几个月对近两年Facebook和Google发表的两篇SSD故障分析的文章进行了阅读，并进行了整理。Google的在今年的FAST会议上发表了《Flash Reliability in Production: The Expected and the Unexpected》，在这篇文章中通过收集长达六年的数据对SSD可靠性进行了研究，并且对比了SSD与HDD之间的可靠性差别。Facebook在2015年发表了《A Large-Scale Study of Flash Memory Failures in the Field》，同样通过大数据的方式对Flash的故障进行了长时间的分析。这些研究工作实际上都在追问SSD在企业级应用的一些问题：SSD在实际的数据中心中是否可以安全部署？为了让SSD在数据中心大规模部署，我们还需要做哪些工作？

在Google的研究中对UE（Uncorrectable Error）进行了深入的研究分析。大家知道NAND Flash介质是不可靠的，经常会出现错误，用着用着就有可能遇到位错误，这是常态。尤其是15nm制程以及TLC/QLC的推广，使得NAND Flash的Bit Error问题变得更加严重。SSD一个重要的职责就是纠正这些Bit Error，让不可靠的NAND Flash变成可靠的SSD存储盘。

但是，尽管SSD内部具有强大的BCH或者LDPC编解码单元，以及RAIN等条带化数据保护机制，但是还是不可避免的发生UE这样的错误。NAND Flash发生故障，可以通过ECC、RAIN或者Firmware等手段解决，这类错误被称之为Correctable Error，属于Transparent Error的范畴，这类错误不会对应用产生影响。SSD内部机制无法解决的错误，那么这类错误将会对业务产生影响，被称之为UE，属于Non-Transparent Error范畴。对于UE故障，Google通过连续4年的数据表明，20% （20~63%）的SSD遇到会发生UE，这种UE在业务层表现为Bad Sector；和磁盘对比，在32月的时间内，3.5%的传统磁盘会遇到Bad Sector。这也就说明SSD在数据局部损坏方面会远远高于HDD，大致对比如下：

除了观察局部损坏故障之外，用户还会比较关注SSD的整盘损坏。Google的研究数据告诉我们，在4年的时间内，SSD的整盘更换率为4~10%，而传统机械磁盘的年更换率为2~9%。从这点上来看SSD的整盘故障更换率要比HDD低很多。这也表现为一旦SSD上线之后，比磁盘要具备更低的更换率，可以大大简化系统运维。

对于具体的错误类型，从上图我们可以看出，在Non-Transparent Error这块，绝大部分错误都是Uncorrectable Error，也就是读操作时发现bad sector，导致数据丢失。并且在大规模部署的情况下，这种错误导致的影响还是非常严重的。

除了分析SSD盘对外表现出来的局部以及整体故障之外，Google还对SSD数据可靠性因素进行了分析，影响SSD数据可靠性的因素大致有如下几点：

1，  SSD磨损（Wear Out）

2，  SSD技术类型（MLC、TLC）

3，  制造工艺

4，  使用时间（Age）

5，  温度

比较有意思的是，SSD的数据可靠性与使用时间相关，而不仅是使用寿命。如果一块盘在没有使用的情况下长时间存放，那么该盘的数据故障率要比一块新盘高。如下图所示：

对于一个全新的旧盘，由于长时间存放之后，SSD内部NAND Flash所产生的出错位数明显增加。这也说明SSD的数据可靠性与时间相关。此外，不同的制造工艺对SSD的数据可靠性也会产生重要影响，下图对比了不同NAND类型以及不同制造工艺情况下的数据可靠性：

总体来讲，从Google的统计数据我们可以发现SSD的故障模型和HDD相比发生了重要变化。SSD在整盘故障方面要优于HDD；但是在局部故障方面，SSD明显故障率要高于HDD。因此，在大规模部署SSD的情况下，上层的应用软件还是需要考虑SSD存储的容错机制，防止数据在SSD中丢失。由于SSD故障模型的变化，上层软件的容错机制也需要做出调整，适应SSD大量局部故障的问题。

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SSD数据可靠性问题分析