67、CLDM：提升HA - SMR驱动器性能的缓存清理算法

CLDM：提升HA - SMR驱动器性能的缓存清理算法

1. 背景介绍

在硬盘驱动器领域，传统硬盘（HDD）的面密度即将达到极限，而叠瓦式磁记录（SMR）技术通过具有非对称磁场的更强写头，有效解决了这一问题。然而，当SMR更新磁道上的数据时，相邻磁道的数据通常需要先读出，这导致了SMR驱动器的性能下降。

基于不同的数据管理模型，SMR驱动器可分为三种类型：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）。HA - SMR驱动器支持顺序写入和非顺序写入，并能向主机暴露内部信息，因此比前两者更受欢迎。但在写密集型应用中，HA - SMR驱动器由于缓存清理过程中的数据迁移，性能往往不佳。

2. HA - SMR驱动器基础

HA - SMR驱动器的架构如下：
- 由于SMR驱动器的写头宽度远大于磁道宽度，更新磁道数据时需先读出后续磁道数据以避免损坏。
- 一组连续的磁道构成一个区域（zone），也是连续逻辑块地址（LBA）的范围。
- 部分区域构成磁盘缓存，用于缓冲非顺序写入；其他区域作为顺序写入优先区域，每个区域维护一个写指针。
- 当磁盘缓存的可用空间低于阈值时，触发缓存清理过程，通过读 - 修改 - 写操作将非顺序数据从磁盘缓存迁移到相应区域。之后还会进行垃圾回收，同样通过读 - 修改 - 写操作获得更多磁盘缓存的可用空间。
- 除了读 - 修改 - 写操作，HA - SMR驱动器的另一种主要操作是“合成数据”生成操作。当数据块从磁盘缓存迁移到相应区域时，如果这些数据块不连续，LBA“空洞”将由“合成数据”填充。

3. 动机

数据在磁盘缓存和顺序写入优先区域之间的迁移是导致HA - SMR驱动器性能下降的主要原因。因此，减少数据迁移可以有效提高其性能。每次进行缓存清理时，会选择属于同一区域的数据块从磁盘缓存迁移到目标区域。

由于应用在不同区域具有不同的空间局部性，磁盘缓存中属于不同区域的非重叠数据块数量通常不同。此外，两个非重叠数据块在磁盘缓存中的访问频率也通常不同。因此，不同区域在磁盘缓存中有不同的“区域热度”。清理冷区域比清理热区域能减少数据迁移，并获得更好的垃圾回收性能。而且每次进行数据清理时，清理不同区域会导致不同的“区域数据迁移量”。

为了解决这些问题，提出了一种名为CLDM的缓存清理算法，该算法同时考虑了“区域热度”和“区域数据迁移量”。

4. CLDM算法设计与实现

4.1 关键数据结构

为CLDM设计的关键数据结构用于收集相关信息。当数据块到达磁盘缓存时，会进行以下操作：
- 检查该数据块所属区域是否已在磁盘缓存中缓冲。如果不在，则将该区域添加到缓冲区域列表。
- 如果数据块不是更新块，则将其添加到相应区域的缓冲有效块列表。
- 如果数据块从未访问过磁盘缓存，则将其添加到相应区域的历史缓冲块列表。

当执行磁盘缓存清理时，将根据该关键数据结构收集的信息计算每个缓冲区域的“区域热度”、“Data Rcache”、“Data Rzone”和“Data Fill”。

关键数据结构的主要变量解释如下：
| 变量名 | 解释 |
| ---- | ---- |
| buffered zone count | 当前磁盘缓存中缓冲的区域数量 |
| ave zone heat | 当前磁盘缓存中所有区域的平均访问频率 |
| buffered zone no | 缓冲区域的编号 |
| buffered zone start LBA | 属于同一区域且在磁盘缓存中缓冲的数据块的所有起始LBA中的最低起始LBA |
| history buffered blk count | 属于同一区域且曾在磁盘缓存中缓冲过的数据块数量 |
| history LBA count | 属于同一区域且曾在磁盘缓存中缓冲过的数据块的非重叠LBA数量 |
| blk start LBA | 数据块的起始LBA |
| blk length | 数据块的长度 |
| access count | 数据块在磁盘缓存中缓冲时的访问计数 |
| total access count | 属于同一区域且曾在磁盘缓存中缓冲过的所有数据块的访问计数之和 |
| zone heat | 由曾在磁盘缓存中缓冲过的数据块反映的区域访问频率 |
| zone data migration | 对区域执行缓存清理时的迁移数据大小 |
| Data Rcache | 对区域执行缓存清理时从磁盘缓存读取的数据大小 |
| Data Rzone | 对区域执行缓存清理时从区域读取的数据大小 |
| Data Fill | 对区域执行缓存清理时的合成数据大小 |

4.2 区域热度和区域数据迁移量的计算

• 区域热度计算 ：不同区域在磁盘缓存中的访问频率不同。区域中缓冲的非重叠数据块数量越多，数据块在磁盘缓存中的访问越频繁，该区域就越“热”。为计算区域的“区域热度”，为每个数据块维护一个访问计数，记录其在磁盘缓存中的访问频率，并使用“history LBA count”记录属于同一区域且曾在磁盘缓存中缓冲过的非重叠数据块数量。假设一个区域由N个非重叠LBA组成，每个LBA对应一个数据块，则区域热度计算公式为：
  [zone\ heat = \frac{total\ access\ count}{history\ LBA\ count} = \frac{access\ count_0 + … + access\ count_N}{history\ LBA\ count}]
• 区域数据迁移量计算 ：对区域执行缓存清理时，迁移的数据由四部分组成：“Data Rcache”、“Data Rzone”、“Data Fill”和“Data Wzone”，其中“Data Wzone”表示写入区域的数据大小。“Data Rcache”取决于缓冲有效块数量，“Data Rzone”可根据“buffered zone start LBA”和区域中LBA高于“buffered zone start LBA”的有效块数量计算。“Data Fill”取决于“合成数据”块的数量。“Data Wzone”的计算公式为：
  [Data\ Wzone = Data\ Rcache + Data\ Rzone + Data\ Fill]
  区域数据迁移量的计算公式为：
  [zone\ data\ migration = Data\ Rcache + Data\ Rzone + Data\ Fill + Data\ Wzone = (Data\ Rcache + Data\ Rzone) * 2 + Data\ Fill]

4.3 CLDM缓存清理算法

当HA - SMR驱动器空闲或磁盘缓存的可用空间不足时，会执行缓存清理，将数据块从磁盘缓存迁移到目标区域。选择不同的区域进行缓存清理会导致不同的数据迁移量，迁移的数据越多，HA - SMR驱动器的性能就越差。

CLDM算法通过结合区域热度和区域数据迁移量来减少数据迁移，具体步骤如下：

1: //gc state: if at least one cache zone can be reclaimed, meaning garbage collection
can be performed in the disk cache, the value is set as 1; otherwise the value is set
as 0.
2: //invalid zone count: indicates how many cache zones can be reclaimed when
implementing garbage collection operations.
3: gc state = 0;
4: for k ∈{3, 56, 300, ..., M} do
5:
    zone[k].zone heat =
    zone[k].total access count
    zone[k].history LBA count
    (4)
6:
    zone[k].zone data migration =
    (zone[k].Data Rcache
    + zone[k].Data Rzone) ∗2
    + zone[k].Data Fill.
    (5)
7: end for
8:
    ave zone heat =
    zone[3].zone heat + ... + zone[M].zone heat
    cached zone count
   .
    (6)
9: cache cleaning sort({3, 56, 300, ..., M});
10: for k ∈{300, 3, 56, ..., M} do
11:
    if (zone[k].zone heat ≤ave zone heat) then
12:
        cache clean(zone[k]);
13:
        invalid zone count = compute invalid ratio();
14:
        if (invalid zone count ≥1.0) then
15:
            gc state = 1;
16:
            break ;
17:
        end if
18:
    end if
19: end for
20: if (gc state == 0) then
21:
    //After the preceding cache cleaning, assume the order of the remaining buffered
    zones in the ordered list is zone 42, zone 13, ...zone M;
22:
    for k ∈{42, 13, ..., M} do
23:
        cache clean(zone[k]);
24:
        invalid zone count = compute invalid ratio();
25:
        if (invalid zone count ≥1.0) then
26:
            break;
27:
        end if
28:
    end for
29: end if

该算法的流程如下：
1. 初始化 gc state 为0，表示还未成功回收任何缓存区域。
2. 遍历所有缓冲区域，计算每个区域的“区域热度”和“区域数据迁移量”。
3. 计算所有缓冲区域的“平均区域热度”。
4. 对所有缓冲区域按“区域数据迁移量”升序排序。
5. 遍历排序后的区域列表，检查每个区域的“区域热度”是否小于“平均区域热度”。如果是，则对该区域进行缓存清理，并计算可回收的缓存区域数量。如果可回收区域数量大于等于1，则将 gc state 设为1并跳出循环。
6. 如果 gc state 仍为0，说明前面的缓存清理未成功回收任何缓存区域，则继续清理剩余区域，直到成功回收至少一个缓存区域。

5. 总结

CLDM算法通过综合考虑“区域热度”和“区域数据迁移量”，能够有效减少HA - SMR驱动器在缓存清理和垃圾回收过程中的数据迁移量，从而提高其在写密集型应用中的性能。在实际应用中，该算法可以帮助提升HA - SMR驱动器的效率，为用户提供更好的使用体验。

CLDM：提升HA - SMR驱动器性能的缓存清理算法

6. 实验验证及效果分析

为了验证CLDM算法的有效性，进行了一系列实验。实验环境为模拟的HA - SMR驱动器系统，在写密集型应用场景下，对比了CLDM算法与传统的区域导向FIFO算法的性能表现。

算法	缓存清理数据迁移量	垃圾回收数据迁移量	整体性能提升
区域导向FIFO算法	高	高	低
CLDM算法	低	低	高

从实验结果的表格可以清晰看出，CLDM算法在减少数据迁移量方面效果显著。在缓存清理过程中，CLDM算法能够精准地选择冷区域和数据迁移量小的区域进行清理，避免了不必要的数据迁移。在垃圾回收过程中，由于前期缓存清理的数据迁移量减少，使得垃圾回收时需要处理的数据量也相应减少，从而进一步降低了数据迁移量。

通过减少数据迁移量，CLDM算法有效提升了HA - SMR驱动器的整体性能。在写密集型应用中，驱动器的响应速度更快，数据处理效率更高，用户能够明显感受到系统性能的提升。

7. 应用场景与优势

CLDM算法适用于多种需要高效数据存储和处理的场景，以下是一些具体的应用场景及优势：
- 企业级数据中心 ：在企业级数据中心中，大量的数据读写操作对存储设备的性能要求极高。HA - SMR驱动器作为一种大容量存储解决方案，使用CLDM算法可以有效减少数据迁移带来的性能损耗，提高数据中心的整体运行效率。例如，在数据备份和恢复过程中，能够更快地完成数据的迁移和存储，减少停机时间。
- 云计算环境 ：云计算环境下，多个用户共享存储资源，对存储设备的并发读写性能要求较高。CLDM算法可以优化HA - SMR驱动器的缓存清理策略，提高驱动器在高并发情况下的性能稳定性。当多个用户同时进行数据读写操作时，能够快速响应并处理请求，确保云计算服务的流畅运行。
- 大数据分析平台 ：大数据分析平台需要处理海量的数据，数据的存储和处理效率直接影响分析结果的及时性。CLDM算法可以减少数据迁移量，加快数据的读写速度，从而提高大数据分析平台的处理效率。在进行实时数据分析时，能够更快地获取和处理数据，为决策提供更及时的支持。

8. 未来展望

虽然CLDM算法在提升HA - SMR驱动器性能方面取得了显著的效果，但仍有一些方面可以进一步优化和拓展。
- 自适应调整策略 ：可以研究设计一种自适应调整策略，使CLDM算法能够根据不同的应用场景和系统负载动态调整“区域热度”和“区域数据迁移量”的权重。例如，在高并发的云计算环境下，更注重减少数据迁移量以提高系统的响应速度；而在数据备份场景下，可以适当提高“区域热度”的权重，优先清理冷区域。
- 与其他技术结合 ：可以考虑将CLDM算法与其他存储优化技术相结合，如缓存预取技术、数据压缩技术等。通过多种技术的协同作用，进一步提高HA - SMR驱动器的性能和存储效率。例如，缓存预取技术可以提前将可能需要的数据加载到缓存中，减少数据访问延迟；数据压缩技术可以减少数据的存储空间，降低数据迁移量。

9. 总结与建议

CLDM算法通过引入“区域热度”和“区域数据迁移量”的概念，为HA - SMR驱动器的缓存清理问题提供了一种有效的解决方案。该算法在减少数据迁移量、提高驱动器性能方面具有明显的优势，适用于多种应用场景。

对于使用HA - SMR驱动器的用户和企业，建议在实际应用中采用CLDM算法。在部署过程中，可以根据具体的应用场景和系统需求，对算法的参数进行适当调整，以达到最佳的性能优化效果。同时，持续关注算法的研究进展，及时引入新的优化策略和技术，不断提升存储系统的性能和效率。

通过以上对CLDM算法的详细介绍和分析，希望能够帮助读者更好地理解该算法的原理、优势和应用场景，为实际应用提供有益的参考。