66、CLDM：提升主机感知SMR驱动器性能的缓存清理算法

CLDM：提升主机感知SMR驱动器性能的缓存清理算法

1. 存储技术背景与问题提出

在数据存储领域，传统硬盘驱动器（HDD）的面密度增长面临瓶颈。叠瓦式磁记录（SMR）技术凭借更强的不对称磁场写入头，有效突破了这一限制，显著提升了硬盘容量。然而，SMR技术在更新磁道数据时，常需先读取相邻磁道数据，这导致了驱动器性能的下降。

SMR驱动器依据数据管理模式可分为三类：驱动器管理SMR驱动器、主机管理SMR驱动器和主机感知SMR驱动器（HA - SMR）。其中，HA - SMR驱动器支持顺序和非顺序写入，并能向主机暴露内部信息，因而更受欢迎。但在写入密集型应用场景下，HA - SMR驱动器性能欠佳，主要原因在于缓存清理过程中的数据迁移。

当HA - SMR驱动器的磁盘缓存空闲空间低于阈值时，会触发缓存清理操作，将数据块从磁盘缓存迁移至目标区域。当前HA - SMR驱动器常用的基本缓存清理算法是面向区域的先进先出（FIFO）算法，该算法优先清理最早进入磁盘缓存区域的数据块。但此算法未考虑应用程序特性，在写入密集型应用中会引发大量数据迁移，严重降低HA - SMR驱动器性能。

2. CLDM算法的提出与原理

为解决上述问题，研究人员提出了一种新的缓存清理算法——CLDM。该算法综合考虑应用程序特性，优先清理冷区域和数据迁移量少的区域。

CLDM算法引入了“区域热度”和“区域数据迁移量”两个关键概念。“区域热度”反映区域数据块在磁盘缓存中的访问频率，“区域数据迁移量”则体现对区域进行缓存清理时的数据迁移规模。

CLDM算法的具体操作步骤如下：
1. 计算当前磁盘缓存中每个区域的“区域热度”。