企業(yè)級(jí)固態(tài)硬盤最新進(jìn)展及測(cè)試技術(shù)研究

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(1.廣東郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣州 510630； 2.中國(guó)電信股份有限公司研究院，廣州 510630)

0 引言

固態(tài)硬盤(solid state drive，SSD)的出現(xiàn)，使單硬盤的性能相對(duì)機(jī)械硬盤提高了幾個(gè)數(shù)量級(jí)，從而被廣泛用于服務(wù)器、磁盤陣列等IT設(shè)備中。SSD硬盤主要由NAND閃存顆粒、NAND閃存控制器、接口芯片及接口等組成，這些零部件及相關(guān)的軟件協(xié)議將影響到SSD盤的性能。

機(jī)械硬盤讀寫性能在生命周期內(nèi)表現(xiàn)穩(wěn)定，基本上保持一致。然而，固態(tài)硬盤在進(jìn)行垃圾回收時(shí)，其寫性能與垃圾回收機(jī)制產(chǎn)生沖突，用戶讀寫請(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)間大大增加，從而出現(xiàn)性能抖動(dòng)[1]。這種抖動(dòng)對(duì)磁盤陣列的影響不能忽視，尤其是對(duì)于安裝有多塊硬盤的固態(tài)盤陣列。Kim等發(fā)現(xiàn)，在固態(tài)陣列中每塊固態(tài)盤各自進(jìn)行垃圾回收，將會(huì)放大垃圾回收導(dǎo)致的性能抖動(dòng)，從而對(duì)固態(tài)陣列性能產(chǎn)生較大的影響[2]。此外，一些基于主機(jī)的固態(tài)硬盤在主機(jī)系統(tǒng)資源緊張時(shí)，也可能引起固態(tài)硬盤算法與主機(jī)上的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的資源爭(zhēng)用，從而產(chǎn)生性能穩(wěn)定性問題。

而在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中，固態(tài)硬盤常用于讀寫操作頻繁，性能要求高的系統(tǒng)中，如交易型性系統(tǒng)。交易型系統(tǒng)遇到高并發(fā)，大流量的訪問請(qǐng)求時(shí)，固態(tài)硬盤的IO讀寫也隨時(shí)增大，可能頻繁引發(fā)垃圾回收機(jī)制，從而引發(fā)性能抖動(dòng)，可能引起交易數(shù)據(jù)延遲甚至出錯(cuò)。因此，研究固態(tài)硬盤的性能穩(wěn)定性對(duì)于IT系統(tǒng)具有重要的意義。

1 進(jìn)展

1.1 閃存顆粒

目前，閃存存儲(chǔ)顆粒的基本技術(shù)包括NAND和NOR，其中，SSD主要采用NAND技術(shù)。單位體積閃存顆粒數(shù)量越多，相同體積的SSD盤容量越大。2D NAND 閃存采用平面型制造工藝制造，其容量的提高需要不斷縮小半導(dǎo)體制程的線度，這就嚴(yán)重依賴于光刻技術(shù)的進(jìn)步。在光刻技術(shù)進(jìn)入20 nm后，NAND閃存顆粒的制造成本將大幅度提高，而可靠性和良品率卻不斷降低。目前，商用光刻工藝已經(jīng)達(dá)到5 nm，但受限于半導(dǎo)體物理極限，再想提高的難度非常大，2D NAND的容量已難以增長(zhǎng)。

3D NAND通過垂直方向上堆疊柵極，改變了2D NAND的平面擴(kuò)展模式，突破了光刻精度的限度。在相同面積上可以堆積更多的存儲(chǔ)單元，從而大幅度提高存儲(chǔ)密度。3D NAND的主要工藝流程包括交替沉積薄膜形成堆疊層、蝕刻高深寬比通道、填充字線鎢金屬以及蝕刻階梯形成獨(dú)立的接觸面[3]。目前，企業(yè)級(jí)SSD主要采用96層3D NAND工藝。2019年，美光宣布完成128層3D NAND芯片首次流片，海力士宣布量產(chǎn)128層NAND SSD并將在2020年普及[4]。我國(guó)長(zhǎng)江存儲(chǔ)也于2019年宣布已經(jīng)量產(chǎn)64層 ED NAND閃存[5]，并將于2020年開始研發(fā)128層堆疊技術(shù)。采用3D NAND技術(shù)進(jìn)一步提高層疊層數(shù)時(shí)，還將面臨著疊加層數(shù)的增加會(huì)引入更多的缺陷、高深寬比通道刻蝕缺陷容易導(dǎo)致短路和字符串干擾以及工藝復(fù)雜等問題[6]。

2015年，美光與Intel聯(lián)合推出3D Xpoint技術(shù)。與通過絕緣浮置柵極來捕獲不同數(shù)的電子的3D NAND不同，3D Xpoint使用阻變類的新型存儲(chǔ)材料與雙閾值選通器件耦合形成新存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)。基于3D Xpoint的存儲(chǔ)器其讀寫速度略低于內(nèi)存，但遠(yuǎn)高于NAND，隨機(jī)寫入速率是NAND的1 000倍。同時(shí)，3D Xpoint也能通過堆疊增加容量，密度可以達(dá)到內(nèi)存的8～10倍[7]。限于偏高的成本，3D Xpoint SSD主要用于內(nèi)存的拓展，或NAND SSD硬盤的緩沖。

1.2 閃存轉(zhuǎn)換層

在機(jī)械硬盤中，操作系統(tǒng)讀寫數(shù)據(jù)的單位根據(jù)扇區(qū)的尺寸單元(512字節(jié))設(shè)置的。而在固態(tài)硬盤中，閃存的讀寫單位是4KB或8KB的頁(yè)，而且閃存以塊為單位進(jìn)行擦除，在未完成擦除之前無法寫入。這就導(dǎo)致操作系統(tǒng)的文件系統(tǒng)無法直接管理固態(tài)硬盤。為了解決這個(gè)問題，固態(tài)硬盤通過閃存轉(zhuǎn)換層(flash translation layer，F(xiàn)TL)把對(duì)閃存寫的讀寫操作虛擬成為磁盤的獨(dú)立扇區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)了邏輯地址到物理地址的轉(zhuǎn)換。FTL主要功能包括內(nèi)存管理、垃圾回收、磨損平衡，對(duì)閃存的性能、使用壽命具有重要影響。除了上述的地址映射功能，F(xiàn)TL的主要功能還包括垃圾回收和磨損均衡。

在固態(tài)硬盤中，數(shù)據(jù)不能直接覆蓋寫入閃存空間，而是需要在寫前擦除無效數(shù)據(jù)。在SSD第一次使用時(shí)，由于盤內(nèi)都還是已擦除狀態(tài)，數(shù)據(jù)可以直接寫入。在SSD的存儲(chǔ)空間已經(jīng)寫滿數(shù)據(jù)時(shí)，那就需要通過FTL將新的數(shù)據(jù)寫到空閑的閃存空間中，再把邏輯地址指向新的物理地址。垃圾回收機(jī)制(garbage collection, GC)的具體過程包括：找到將要擦除的塊，將要擦除的塊內(nèi)的有效頁(yè)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到空閑的塊中，再擦除要擦除的塊[8]。垃圾回收機(jī)制的觸發(fā)時(shí)間和條件主要取決于所使用的算法，目前主要有定期觸發(fā)、閾值觸發(fā)、空閑時(shí)觸發(fā)等方式。

閃存中存儲(chǔ)單元的壽命主要取決于該存儲(chǔ)單元的寫操作次數(shù)，在達(dá)到壽命的寫操作次數(shù)后，該單元失效形成壞塊。磨損平衡是為了使寫操作均勻分布在固態(tài)硬盤內(nèi)不同的存儲(chǔ)單元中，從而避免某些局部的寫入過于頻繁而形成壞點(diǎn)。

垃圾回收算法和磨損均衡算法的協(xié)作，有利于提高SSD性能，延長(zhǎng)SSD的壽命。然而，垃圾回收算法啟動(dòng)時(shí)，如果處理不慎，容易引起性能抖動(dòng)。

1.3 接口與協(xié)議

企業(yè)級(jí)SSD的主要接口類型和協(xié)議類型如表1所示。

表1 SSD接口與協(xié)議算法

SATA/SAS SSD的邏輯協(xié)議就為HDD設(shè)計(jì)的高級(jí)主機(jī)控制器接口(advanced host controller interface，AHCI)，通過HBA控制器與CPU連接。在固態(tài)硬盤的單元存儲(chǔ)速度已經(jīng)大幅度提高的情況下， SATA/SAS接口已經(jīng)成為進(jìn)一步提高速率的瓶頸。

PCIe(peripheral component interconnect express) SSD直接與CPU通信，路徑更短，沒有協(xié)議轉(zhuǎn)換開銷，因此具有比SAS更低的延時(shí)。PCIe SSD又分基于設(shè)備端(Device Based)和基于主機(jī)端(Host Based)兩種。Device Based的PCIe SSD由主控芯片實(shí)現(xiàn)FTL算法，而Host Base的PCIe SSD由主機(jī)端安裝的數(shù)據(jù)管理軟件實(shí)現(xiàn)FTL處理，接入完成閃存的讀寫接口，固態(tài)硬盤的主控芯片只需要實(shí)現(xiàn)ECC(error correcting code，錯(cuò)誤檢查和糾正)糾錯(cuò)、命令響應(yīng)和閃存通道控制[9]。因此，Host Base的PCIe SSD占用的主機(jī)資源更多，在主機(jī)端資源占用率較高時(shí)候，可能面臨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)管理軟件資源競(jìng)爭(zhēng)，從而有可能造成性能的抖動(dòng)的問題。此外，傳統(tǒng)的PCIe SSD卡還存在著各廠商需要設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的驅(qū)動(dòng)程序，難以形成統(tǒng)一的生態(tài)圈的問題。

NVMe標(biāo)準(zhǔn)(NVM Express，全名非易失性存儲(chǔ)主機(jī)控制器接口規(guī)范，即Non-Volatile Memory Host Controller Interface Specification)為基于閃存的存儲(chǔ)設(shè)備設(shè)計(jì)的，具備低時(shí)延和低系統(tǒng)開銷的全新規(guī)范。通過NVMe協(xié)議，符合標(biāo)準(zhǔn)的盤都可以采用相同的驅(qū)動(dòng)程序。NVMe SSD是Device Based PCIe SSD的延伸，性能理論上可以獲得和PCIe一樣的性能。NVMe的物理接口類型主要是PCIe和U.2。目前，NVMe已經(jīng)得到了業(yè)界的認(rèn)可，不僅得到了眾多硬件廠商的認(rèn)可，還獲得了Redhat、Oracle、微軟等軟件廠商的支持，已經(jīng)全面進(jìn)入商用。

2 測(cè)試方案

2.1 測(cè)試指標(biāo)

主要指標(biāo)包括：

1)IOPS(input/output operations per second，每秒輸入輸出操作數(shù))。IOPS是硬盤性能的重要指標(biāo)，常用于衡量小數(shù)據(jù)塊的隨機(jī)寫性能。在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，如數(shù)據(jù)庫(kù)等應(yīng)用，體現(xiàn)在存儲(chǔ)端的壓力通常是隨機(jī)讀和隨機(jī)寫。

2)延時(shí)/QoS(quality of service，服務(wù)質(zhì)量)。延時(shí)是接收到服務(wù)請(qǐng)求到返回一個(gè)指令所消耗的時(shí)間，訪問延遲增大時(shí)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)也會(huì)有相應(yīng)的延遲。QoS可以分析一段時(shí)間內(nèi)的延時(shí)表現(xiàn)，可以用一定的數(shù)據(jù)讀寫下延遲不大于指定時(shí)間的方式來表示[10]。

3)性能穩(wěn)定性。性能穩(wěn)定性，又稱為性能一致性(performance consistancy)，是固態(tài)硬盤質(zhì)量的重要性能指標(biāo)。在固態(tài)硬盤中，垃圾回收機(jī)制啟動(dòng)時(shí)，垃圾回收操作會(huì)與外部讀寫請(qǐng)求發(fā)生訪問沖突。因此，需要在垃圾回收完成后才能完成外部讀寫請(qǐng)求的響應(yīng)，這就引起了硬盤性能的抖動(dòng)[1]，體現(xiàn)在IOPS值的波動(dòng)以及延時(shí)的增加上。由于固態(tài)硬盤經(jīng)常用于承載核心數(shù)據(jù)庫(kù)或其他IO訪問量大的應(yīng)用。例如，性能抖動(dòng)可能導(dǎo)致交易型存儲(chǔ)系統(tǒng)中的交易數(shù)據(jù)延遲，甚至發(fā)生錯(cuò)誤[11]。

目前，衡量性能穩(wěn)定性主要靠人工查看IOPS的性能分布曲線，從定性角度來評(píng)價(jià)IOPS值的離散度。而在定量評(píng)價(jià)指標(biāo)上，各值的定義也不大一致。Intel定義性能穩(wěn)定性的衡量標(biāo)準(zhǔn)為剔除最低的0.01%的性能最小值以后，取余下數(shù)據(jù)中性能最小點(diǎn)與平均性能的百分比作為穩(wěn)定性指標(biāo)。如，最低IOPS的點(diǎn)為10 000，而平均IOPS為11 000，則性能穩(wěn)定性指標(biāo)為10 000/11 000=90.9%。然而這一定義僅能剔除個(gè)別性能值較低的數(shù)據(jù)，且只考慮性能較低值的波動(dòng)，而并未考慮性能高值的波動(dòng)。還有一種標(biāo)準(zhǔn)是統(tǒng)計(jì)一定IOPS以下的點(diǎn)的數(shù)量占總數(shù)量的占比，這種方式只考慮數(shù)量，并未考慮到每個(gè)點(diǎn)和點(diǎn)之間的波動(dòng)幅度的影響。

鑒于現(xiàn)有性能穩(wěn)定性指標(biāo)的缺陷，本文提出能夠表征概率分布離散程度的歸一化量度的變異系數(shù)(CV，coefficientof variation)作為性能穩(wěn)定性的衡量指標(biāo)。在比較SSD性能的離散程度時(shí)，SSD的性能相差較大，直接使用標(biāo)準(zhǔn)差來進(jìn)行比較SSD的話，可能出現(xiàn)一些性能較差的SSD標(biāo)準(zhǔn)差偏小的問題。使用變異系數(shù)可以消除數(shù)值大小的影響，客觀反映性能的抖動(dòng)程度。SSD的變異系數(shù)計(jì)算公式為：

變異系數(shù)=標(biāo)準(zhǔn)偏差/平均值

變異系數(shù)越大，表示性能數(shù)據(jù)的離散程度越大，也就反映出其性能的穩(wěn)定性越差。

Host Based的PCIe SSD的FTL算法需要加載數(shù)據(jù)到主機(jī)內(nèi)存資源中進(jìn)行運(yùn)算，因而其性能與CPU和內(nèi)存狀況有關(guān)。在內(nèi)存資源緊張的情況下，有可能出現(xiàn)主機(jī)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與FTL的資源競(jìng)爭(zhēng)，從而產(chǎn)生性能波動(dòng)。

2.2 測(cè)試工具

FIO可以根據(jù)用戶參數(shù)設(shè)定，產(chǎn)生特定類型IO操作的工具，可以用來模擬I/O負(fù)載匹配的作業(yè)文件，從而測(cè)試磁盤在不同I/O負(fù)載下的性能。

Nmon可以采集CPU利用率、內(nèi)存使用量、磁盤IO等信息。

Memtester用于在主機(jī)產(chǎn)生指定強(qiáng)度的壓力，消耗內(nèi)存資源。

2.3 硬件環(huán)境

測(cè)試固態(tài)硬盤為MLC PCIe SSD卡，包括有A和B兩個(gè)樣本，分別插到測(cè)試主機(jī)的PCIe SSD插槽中。測(cè)試主機(jī)CPU為Intel XEON E7-8870v3系列18核2.1 GHz主頻；內(nèi)存為128 GB，操作系統(tǒng)為RedHat 6.5(X64)。

2.4 測(cè)試條件

1)數(shù)據(jù)模型：在承載核心數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用時(shí)，數(shù)據(jù)塊大小主要為4 K。此外，通常情況下，大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的讀寫主要是70%的隨機(jī)讀和30%的隨機(jī)寫。為了貼近生產(chǎn)環(huán)境，設(shè)置數(shù)據(jù)模型為數(shù)據(jù)塊大小為4 K，讀寫比例為70%的隨機(jī)讀和30%的隨機(jī)寫。

2)QoS：QoS條件的設(shè)定要考慮PCIe SSD本身的讀寫延時(shí)情況和應(yīng)用對(duì)PCIe SSD的延時(shí)需求。

如果在PCIe SSD上部署數(shù)據(jù)庫(kù)等應(yīng)用，在實(shí)際使用中，大并發(fā)混合讀寫壓力(比如70%的隨機(jī)讀和30%的隨機(jī)寫)下低寫延時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)整體性能至關(guān)重要。

綜上所述，本文將QoS設(shè)定為70%隨機(jī)讀30%隨機(jī)寫的4 K，讀延時(shí)不超過1 000 μs，寫延時(shí)不超過200 μs。

2.5 性能穩(wěn)定性測(cè)試方案

性能可靠性測(cè)試過程主要包括清空SSD、預(yù)熱、啟動(dòng)性能可靠性測(cè)試。具體測(cè)試過程如下：

1)清空SSD：將SSD完整擦除一遍，即可清空SSD盤，從而使全新盤的狀態(tài)，并靜置10 min，保證所有測(cè)試的可重復(fù)性，也即是從硬盤尚未寫入數(shù)據(jù)開始，降低因?yàn)镾SD 上已有數(shù)據(jù)隨機(jī)度不一致引起的測(cè)試誤差。

2)預(yù)熱：使用FIO對(duì)SSD全盤順序?qū)憹M兩遍，然后4K隨機(jī)寫3小時(shí)進(jìn)行預(yù)熱;

開啟讀寫測(cè)試，全盤順序填充數(shù)據(jù)兩次。執(zhí)行兩遍全盤隨機(jī)寫，將數(shù)據(jù)全部打亂，保證后面的所有隨機(jī)讀寫測(cè)試都是全盤隨機(jī)。

預(yù)處理過程1：順序?qū)憙杀?/p>

fio --filename=/dev/nvmexx --ioengine=libaio --direct=1 --thread --norandommap --name=init_seq --output=init_seq_1.6T.log --rw=write --bs=128k --numjobs=1 --iodepth=64 --loops=2

預(yù)處理過程2： 4K隨機(jī)寫3小時(shí)

fio --filename=/dev/nvmexx --ioengine=libaio --direct=1 --thread --name=init_rand --output=init_rand_1.6T.log --rw=randwrite --bs=4k --numjobs=8 --iodepth=32 --ramp_time=60 --runtime=10800 --time_based

3)性能穩(wěn)定性測(cè)試：使用FIO，以70：30的隨機(jī)讀/隨機(jī)寫比例的4K數(shù)據(jù)塊，對(duì)SSD盤進(jìn)行壓力測(cè)試，持續(xù)12小時(shí)。代碼如下：

用nmon記錄12個(gè)小時(shí)數(shù)據(jù)

nmon -s 20 -c 2161 -f &

4 K混合隨機(jī)讀寫12個(gè)小時(shí)，前面fio ramp_time 300秒的數(shù)據(jù)點(diǎn)不統(tǒng)計(jì)在內(nèi)

fio --filename=/dev/nvmexx --ramp_time=300 --runtime=43200s --time_based --ioengine=libaio --direct=1 --thread --norandommap --name=randrw_4K --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=4k --numjobs=8 --iodepth=30 --log_avg_msec=2000 --write_iops_log=iops_4K_Steady_1.6 --output=randrw_4K_Sum_Steady_1.6.log --group_reporting

4)數(shù)據(jù)讀取：通過nmon analysis解析生成的nmon文件，在解析得到的excel中DISKXFER頁(yè)找到對(duì)應(yīng)的測(cè)試對(duì)象，不統(tǒng)計(jì)前面FIO_ramp_time 大于或等于300 s的數(shù)據(jù)點(diǎn)，取23個(gè)小時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算IOPS平均值和變異系數(shù)升(標(biāo)準(zhǔn)偏差/平均值)。

5)從FIO輸出文件中獲取讀寫clat平均延時(shí)，要求在限定延時(shí)范圍內(nèi)。

2.6 內(nèi)存加壓下的性能穩(wěn)定性測(cè)試方案

內(nèi)存加壓條件下的性能可靠性的測(cè)試過程與性能穩(wěn)定性測(cè)試的區(qū)別在于，在性能穩(wěn)定性測(cè)試步驟中，使用Memtester對(duì)內(nèi)存持續(xù)加壓。加壓時(shí)間以4小時(shí)為一個(gè)周期，每周期內(nèi)Memtester分別占用主機(jī)0、50%、70%到90%的內(nèi)存的情況下，對(duì)PCIe SSD的性能穩(wěn)定性進(jìn)行測(cè)試。通過內(nèi)存加壓條件下的性能穩(wěn)定性測(cè)試，可以測(cè)試出影響SSD性能的內(nèi)存使用率，以及SSD的性能穩(wěn)定性隨內(nèi)存的變化量。Memtester代碼示例如下：

nohup memtester 64G > memtest_50_1.6.log &

該代碼表示，memtester消耗的內(nèi)存大小為64 G，即占用50%的內(nèi)存。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 性能穩(wěn)定性

使用上述性能穩(wěn)定性測(cè)試方案，對(duì)1.6 T容量的PCIe SSD進(jìn)行測(cè)試，并整理測(cè)試結(jié)果如下：

從時(shí)延來看，A產(chǎn)品的讀時(shí)延為514 μs，寫時(shí)延91 s，B產(chǎn)品的讀時(shí)延為899 μs，寫時(shí)延為20 μs，均滿足QoS要求。

如圖1所示， A產(chǎn)品進(jìn)入穩(wěn)態(tài)的時(shí)間較晚，在2小時(shí)03分時(shí)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)，在2小時(shí)03分到3小時(shí)43分間產(chǎn)品的曲線比較平滑，整體離散度較小。在3小時(shí)43分后，A產(chǎn)品的IOPS曲線產(chǎn)生了持續(xù)抖動(dòng)，整條曲線有毛刺感，從定性分析即可得出，該產(chǎn)品的性能穩(wěn)定性較差。B產(chǎn)品在測(cè)試開始1小時(shí)31分鐘后進(jìn)入穩(wěn)態(tài)，隨后IOPS的性能曲線比較平滑直到測(cè)試結(jié)束。

圖1 性能可靠性測(cè)試

根據(jù)變異系數(shù)計(jì)算公式，選取進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后到結(jié)束測(cè)試這段時(shí)間內(nèi)的IOPS性能值，計(jì)算A產(chǎn)品和B產(chǎn)品的離散度得到，A的變異系數(shù)為8.46%，而B的變異系數(shù)為0.75%，A的變異系數(shù)比B高一個(gè)數(shù)量級(jí)。至此，本方案可以定量地評(píng)價(jià)固態(tài)硬盤的離散程度，其數(shù)值可以用于IT系統(tǒng)的存儲(chǔ)規(guī)劃、

從上述測(cè)試結(jié)果分析可以看出，本文所提出的測(cè)試方案，可以定量地評(píng)測(cè)出SSD的性能穩(wěn)定性。用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)需求，在使用成本、SSD性能穩(wěn)定性和業(yè)務(wù)系統(tǒng)需求的之間綜合考慮，選取適合的SSD。

3.2 內(nèi)存加壓下的性能穩(wěn)定性

圖2是B產(chǎn)品在不同內(nèi)存壓力下的性能測(cè)試結(jié)果。在啟動(dòng)測(cè)試后的第一個(gè)4小時(shí)周期內(nèi)，壓力測(cè)試工具設(shè)置加壓為0，在進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后， B產(chǎn)品的變異系數(shù)值(CV1)為0.72%。第二個(gè)4小時(shí)周期內(nèi)，壓力測(cè)試工具在主機(jī)上產(chǎn)生50%的內(nèi)存壓力，此時(shí)B產(chǎn)品的變異系數(shù)值(CV2)增加到0.93%。在第三、第四個(gè)小時(shí)周期內(nèi)，壓力測(cè)試工具分別產(chǎn)生70%、90%的內(nèi)存壓力，B產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的變異系數(shù)值(CV3、CV4)分別為1.03%、1.02%。由此可見，B產(chǎn)品在內(nèi)存資源消耗加劇時(shí)， SSD的變異系數(shù)略有增加，但變化不大，具有良好的性能穩(wěn)定性。

圖2 內(nèi)存壓力測(cè)試的性能可靠性

4 結(jié)束語

本文介紹了企業(yè)級(jí)固態(tài)硬盤在生產(chǎn)工藝、閃存轉(zhuǎn)換層及接口和協(xié)議方面的最新進(jìn)展。針對(duì)目前業(yè)界定量衡量性能穩(wěn)定性指標(biāo)缺失的現(xiàn)狀，提出以變異系數(shù)作為衡量指標(biāo)，并指內(nèi)存資源競(jìng)爭(zhēng)可能引起性能波動(dòng)。本文以FIO、Nmon和Memtester等為測(cè)試工具，設(shè)置數(shù)據(jù)模型和QoS，并設(shè)計(jì)了性能穩(wěn)定性測(cè)試方案。實(shí)驗(yàn)證明，本方案能夠定量地評(píng)

價(jià)固態(tài)硬盤的性能穩(wěn)定性。本文所提出的固態(tài)硬盤測(cè)試方案，貼近生產(chǎn)環(huán)境，有利于從規(guī)劃設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)開始對(duì)IT系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性評(píng)估，保障核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的部署運(yùn)營(yíng)。