分区存储助力QLC应用到嵌入式存储设备-电子发烧友网

背景

目前应用在移动终端的嵌入式存储设备（这里主要指UFS/eMMC等，以下统称“嵌入式存储设备”）中主流介质还是TLC。但更高存储密度的QLC也已经产品化，比如一些数据中心（读密集型应用）已经在部署QLC存储设备。QLC可以给存储设备带来更低的成本，作为消费级产品的嵌入式存储设备，未来引入QLC也是势在必行。

但和当前主流TLC相比，QLC在性能和寿命上都相差很大，从下面某原厂TLC和QLC在性能和寿命方面的一个对比可见一斑。

（Table 1:某原厂TLC和QLC性能和寿命对比）

因此，QLC要应用在嵌入式存储设备上，首先需要解决性能差和寿命短两大问题。

虽然QLC还不到TLC的1/4写入性能，但目前消费级固态存储产品都有成熟的SLC cache机制，能保证用户有比较好的突发写入性能（写SLC的性能）。由于嵌入式存储设备有比较充裕的空闲时间，存储设备可以利用空闲时间把数据从SLC搬到QLC，只要不是重度写入场景，这部分QLC写入性能，用户一般感知不到。

但数据一旦写到QLC，对比TLC，用户读取性能变差。针对这个读取性能差的问题，有一种方案是把热数据（经常读取）写回SLC，但这样无疑增加了设备复杂性，而且数据搬移带来了额外的写放大，这让寿命本来就不长的QLC“雪上加霜”。

如果说性能问题可以通过SLC解决或者缓解，那对于QLC寿命问题，在分区存储引入之前，可能的解决方案有：用户端使用类F2FS文件系统和使用数据分流。

F2FS文件系统化随机写为顺序写，这会减少存储设备内部垃圾回收导致的写放大，但F2FS文件系统本身的垃圾回收，会给存储设备带来额外的写。综合下来，F2FS文件系统给设备带来的写放大不一定减少。

数据分流需要主机和设备配合：主机端对数据进行冷热甄别，设备端根据数据的冷热程度把它们存储在不同的闪存块上。数据分流能一定程度上减少存储设备写放大，但具体能带来多大收益，这取决于用户冷热数据的比例，因此有一定的局限性。

今天要介绍减小写放大的终极大招——分区存储（Zoned Storage），它能消除QLC和TLC寿命之间的差异，而且能提升存储设备性能，让QLC应用到嵌入式存储设备上变得可能。

什么是分区存储？

分区存储概念最早来源于SMR HDD。SMR是“Shingled Magnetic Recording”（叠瓦式磁记录）的首字母缩写，是一种用于增加容量并降低硬盘每TB成本的重要技术。SMR硬盘把硬盘分成一个个的分区（Zone），每个分区内部必须顺序写，否则会发生数据覆盖从而导致之前写入的数据丢失问题。

（Figure 1:SMR HDD）

分区存储设备的逻辑空间被划分成一个个连续的分区，分区内部只能被顺序写入。每个分区都有一个写指针，用于跟踪下一次写入的位置。分区中的数据不能被覆盖，必须首先使用特殊命令（区域重置）擦除数据。

（Figure 2:分区存储概念）

除了HDD，基于闪存的固态存储设备，也是非常喜欢顺序写入的，因为顺序写性能好，而且导致的写放大也小。“让主机端顺序写入”一直是固态存储设备的梦想，在SMR HDD助力下，分区存储生态日趋完善，NVMe也制定了ZNS（Zoned Namespace）标准，SSD也算是“圆梦”了。

分区存储带来的好处

分区存储带来的一大好处就是能消除存储设备内部的垃圾回收。存储设备垃圾回收会导致两个主要问题：一是引入写放大，导致存储设备寿命减少；二是垃圾回收的同时如果伴有主机读写，垃圾回收操作则会影响主机读写性能。

（Figure 3:垃圾回收示例）

垃圾回收原理：为腾出空闲闪存块，需要把有效数据A、B、C从源闪存数据块搬到新的闪存块，内部数据的搬移引入写放大。写放大 = 写入闪存的数据量/主机写入的数据量，写放大越大，对闪存磨损越厉害。

分区存储怎么就能消除存储设备垃圾回收的呢？

如果分区大小是存储设备闪存块大小的整数倍，这样一个分区的数据会被写到闪存设备的整数个闪存块内。由于分区不允许覆盖写，一个分区数据只能被整体无效掉，也就是意味着该分区对应的闪存块也是整体被无效掉（上面没有任何有效数据），因此存储设备内部回收闪存块无需垃圾回收——只需要一个擦除动作。

传统垃圾回收由于需要搬移闪存块上的有效数据，会导致写放大。还有，为减小写放大和加速垃圾回收，存储设备都会预留一些闪存空间（也就是我们常说的OP），以减少闪存块上有效数据数量。现在分区存储设备中由于不存在垃圾回收，因此没有写放大，同时这部分OP也可以省掉了（节省成本）。

（Figure 4:传统SSD数据存放和分区SSD数据存放比较）

分区存储带来的另一大好处就是大大减少了映射表大小，从而提升系统性能，减少存储设备成本。

基于闪存的传统存储设备一般按4KB逻辑块大小为映射粒度，其L2P映射表（逻辑地址到物理地址的映射）大小一般为存储设备容量的1/1024，比如一个512GB的UFS设备，其L2P映射表大小为512MB。企业级SSD一般都配有相应大小的DRAM来存储运行时的L2P映射表，比如512GB的企业级SSD需要搭载至少512MB的DRAM；而业界消费级存储设备则是出于成本考虑，一般都没有DRAM，它利用控制器小的SRAM缓存部分L2P映射表，而绝大多数L2P映射表都是存在闪存，固件按需从闪存加载映射关系数据到控制器SRAM。这种DRAM-less的存储设备，与带DRAM的存储设备相比，少了DRAM的成本，但性能无疑会大打折扣，因为控制器SRAM大小有限，对随机读取场景来说，映射表缓存命中率很低，固件很多时候需要先从闪存加载映射关系，然后再根据获得的物理地址去读用户数据，也就是说读取一笔数据需要访问几次闪存，意味着读取性能肯定比只访问一次闪存要慢得多。

问题的根因是传统存储设备映射粒度太细了，导致映射表巨大。而分区存储设备，我们可以按照分区大小为映射粒度。假设分区大小为128MB，一个512GB的设备有4096个分区，每个分区对应的物理地址用4字节表示，那么整个L2P映射表只有16KB！这么小的映射表完全可以存储在控制器SRAM中，因此在企业级SSD中可节省DRAM的使用；对消费级存储产品来说，L2P映射表可以常驻内存，无需从闪存中获取映射关系，读取一笔数据只需访问一次闪存，这大大加速了随机读取性能。

（Table 2:传统存储设备和分区存储设备映射对比）

分区存储助力QLC嵌入式存储设备

回到QLC应用到嵌入式存储设备的话题。

在传统嵌入式存储设备中，垃圾回收一般会引入3-4的写放大，即一个3000次擦写次数的TLC闪存，真正给到用户的擦写次数可能不到1000次。而分区存储的使用，由于不存在垃圾回收，因此写放大可以做到接近1，也就是一个1500次擦写次数的QLC，给到用户就是实打实的1500次。这意味着：传统用3000次擦写次数TLC的存储设备，假设TBW为100TB，现在如果用QLC，虽然QLC的擦写次数只有TLC的一半，但由于分区存储的使用，TBW反而能提升到150TB。

对分区存储设备，由于L2P映射表很小，完全能够存放在控制器SRAM，因此可快速更新和获取映射关系，从而大幅提升系统读写性能。传统基于TLC的嵌入式存储设备，在随机读取一笔数据(4KB)的时候，由于L2P映射缓存很小（几百KB），固件大概率要先从闪存上加载L2P映射关系，这个时间大概40us左右，然后再花60us左右的时间从闪存加载用户数据——随机读取一笔数据的时间大概需要花100us左右；而现在基于分区存储的嵌入式存储设备，由于省掉了加载映射关系的时间，虽然读取闪存的时间QLC要比TLC长，但总的时间下来，两者是相当的。

由于分区存储设备的使用，再加上成熟的SLC缓存机制，这两大特性弥补了QLC寿命短和性能差两大短板，让QLC应用到嵌入式存储设备上变得可行。现在典型的嵌入式存储设备为UFS设备，如果引入了分区存储，像UFS中的HPB、FBO等特性完全可以抛弃，这也无疑简化了UFS设备的设计。

嵌入式存储设备技术展望

前端接口协议方面，应用于安卓平台上的嵌入式存储设备当前主流是UFS设备，相信未来很长一段时间也会沿着UFS路线继续向前。UFS4.0协议今年8月份发布，三星早前也发布了UFS4.0存储设备。