新一代闪存存储系统怎样实现并行优化？

石亮教授对闪存存储设备以及闪存存储系统做了详细的介绍，并分享了课题组在并行技术方面的研究。最后对本次演讲做总结。

考虑的问题：

1. 传统的数据库设计是否适用高速的SSD呢？固态存储数据库设计

2. 传统的文件系统设计是否能够高效管理SSD呢？固态存储文件系统（F2FS）

3. 传统的调度器是否能够充分利用SSD呢？固态存储调度器（多队列）

4. 传统的系统架构是否适合SSD呢？固态存储系统存储架构

接着，石亮教授介绍了团队研究的三份工作：1）基于闪存访问冲突最小化的并行优化设计

2）基于芯片空闲时间的垃圾回收导致访问冲突优化策略

3）基于闪存系统并行性最大化的性能优化设计

问题：介绍闪存中存在的芯片利用率严重偏低问题，也就是闪存芯片同时被访问的数量不高，这主要是由I/O请求之间的访问冲突引起的。

方案：石亮教授介绍了团队发表的一篇论文中的解决方案Parallel Issue Queue（PIQ），旨在通过调度的方式最大程度地减少I/O请求之间的访问冲突。

PIQ将没有冲突的I/O请求调度到同一批次中，将有冲突的I / O请求调度到不同的批次中。因此，通过利用SSD的并行性，可以同时满足一批中的多个I/O请求。

问题：由于闪存的非就地更新特征，内部将频繁执行垃圾回收操作来回收无效页面，当频繁触发内部活动时，主机I/O性能将因它们之间的访问冲突而受到严重影响。

方案：为了改善垃圾回收产生的访问冲突引起的性能下降问题，石亮教授介绍了论文中的解决方法，提出了一种新的访问冲突最小化方案。介绍通过利用SSD的多个芯片的空闲时间来调度内部活动引发的操作，以最大程度地减少访问冲突。

该方法通过两个步骤实现：首先，将内部活动访问的数据读取到控制器；其次，通过在内部活动期间利用空闲芯片，将内部活动访问的数据写回到这些空闲芯片。

问题：闪存由多级并行性组成，包括channel，chip，die和plane。在这些并行级别中，plane级并行性具有最严格的限制。只能并行处理在不同plane中访问相同地址的相同类型的操作。plane级并行性还没有得到很好的利用，应该进一步改善。

方案：在这项工作中，石亮教授介绍了一个从plane到die的并行优化方法，以通过智能地满足严格的限制来利用plane级并行性。

闪存的并行性是一个非常重要的课题，但是如何充分挖掘并且利用好闪存的并行非常关键！

本报告中，介绍三个方面的闪存并行化技术：

1）从系统角度，提出通过并行调度的方法实现闪存并行能力的利用

2）从控制器角度，提出将闪存中开销最大的操作，GC，进行并行化改造

3）从架构角度，提出通过利用闪存的深度并行特征，设计深度并行优化技术

未来，我们将针对闪存的服务质量展开大量的研究，利用闪存并行能力，提供高质量服务！  

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