过度加大SSD内部并发何尝不是一种伤害-part2

发布时间：2023年12月22日

方案设计完了，如何验证效果如何呢？作者是这么做的。

第一步，选择模拟环境：PLAN方案在定制的FEMU（Flash Emulation Module）上实现，该模块支持TRIM和多流功能，具体参数如下：

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第二步，选择不同的IO负载：多种不同I/O特性的工作负载评估。

    • 使用FIO的 workload，同时运行4个FIO进程，每个进程向不同大小的文件（大小比为1:10:30:64）发出总共256GiB的I/O（读写各占50%）。

    • TPC-C workload，使用30个终端和30个仓库的BenchBase，在MySQL上运行，InnoDB页面大小为4KiB。

    • YCSB workload，首先插入1亿个键值对，然后在RocksDB上执行5000万次操作（工作负载A：读取占50%，更新占50%）。

    • Fileserver workload，来自Filebench，包含100万个128KiB的文件和16个实例。

    • GCC Linux内核编译工作负载，进行100次迭代。每次迭代都将Linux内核源代码复制到SSD，编译内核，然后删除源代码和编译后的二进制文件。

第三步，模拟器验证设置：对于每个工作负载，都在以下设置下运行，并使用相同数量的并发打开的超级块，并为每个超级块使用所有8个通道：

    • 基线：传统SSD，不使用数据分类方案。

    • 部分GC：传统SSD但使用部分GC，即SSD仍然对超级块使用全并行性和跨所有可用通道和芯片的数据条带化，但SSD选择具有最少有效页数的块作为GC目标块。

    • 多流Multi-Stream：传统SSD使用多流方案。

    • AutoStream：传统SSD使用AutoStream（SFR）方案。

    • PLAN-NoPred-1/4：不使用任何数据分类方案的PLAN。所有大型顺序请求被发送到默认的大超级块，而所有小型随机请求被发送到默认的小超级块。小超级块使用所有通道和每通道2个芯片（1/4并行性）。

    • PLAN-NoPred-1/8：与PLAN-NoPred-1/4类似，但小超级块使用每通道1个芯片（1/8并行性）。

    • PLAN-Pred-1/4：使用SSD内部寿命预测的PLAN。小超级块使用所有通道和每通道2个芯片（1/4并行性）。这是推荐的配置。

    • PLAN-Pred-1/8：与PLAN-Pred-1/4类似，但小超级块使用每通道1个芯片（1/8并行性）。

最后，实验结果分析显示有如下几个方面的信息：

    • 降低写放大（WAF）：PLAN可以降低各种工作负载的WAF，特别是对于发出许多小型随机写入的工作负载（如FIO、TPC-C、Fileserver和GCC），PLAN-Pred-1/4可以将WAF至少降低25%。

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    • 擦除总块数：PLAN在减少擦除的块数方面显示出最大的优势，特别是在FIO和GCC工作负载上。与基线相比，PLAN-Pred-1/4在FIO和GCC工作负载上分别将擦除的块数减少了高达46%和69%。在不影响或甚至提高性能的同时，显著减少垃圾收集活动对SSD的影响，特别是通过减少所需的擦除操作数量。

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    • GC受影响超级块的有效数据比率：通过累积分布函数（CDF）展示了每次GC期间受影响超级块（即待擦除的超级块）的有效数据比率。曲线越偏向左边，表示在GC过程中需要重定位的有效页面越少，也就是说GC效率越高。PLAN的曲线在FIO、TPC-C、Fileserver和GCC工作负载中相比其他方法更偏向左边，这表明PLAN在这些工作负载上的GC性能更好。而对于YCSB工作负载，多流方案表现最佳，因为RocksDB数据库能够最好地预测数据的生命周期；数据库直接为写请求标记流ID，SSD将使用这些流ID相应地对传入数据进行分组。

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    • 归一化带宽：尽管PLAN降低了某些超级块的并行性，但即使对于包含大量大型顺序I/O的YCSB工作负载，吞吐量也没有受到影响。对于CPU受限的工作负载，如TPC-C、YCSB和GCC，PLAN在降低写放大因子的同时保持（甚至提高）了性能。同时，Fileserver在使用PLAN后性能提高了约10%，因为改进的GC效率释放了SSD内部资源，使得SSD能够处理更多的主机I/O请求。在PLAN-Pred-1/4上运行的FIO吞吐量提高了30%。

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这些结果表明，通过使用PLAN方案，可以更有效地管理SSD内部的并行性和数据放置，从而降低垃圾收集的开销。减少擦除的块数意味着GC过程更加高效，因为需要移动和重写的数据量减少了，这进一步降低了写放大因子（WAF）和提高了整体性能。

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文章来源:https://blog.csdn.net/zhuzongpeng/article/details/135160994
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