前言
《深圳男子图鉴》 继续搬砖ing，今天(4天前)看到某面向SSD的项目，赶紧学习了一下SSD的基础知识。
主要是从存储系统、DB开发的角度来看SSD，并非专业搞硬件的，完全初学者。
正文
SSD的寿命
首先是我对SSD最初了解的一点，SSD是有寿命的。由于SSD的物理性质，导致了它是有一定使用寿命的，当每个单元被读写一定次数之后就将不可用。
而主要有3种材质的
SLC MLC TLC
这三种材质最大的区别就是单元存储的bit数不同 SLC1个 TLC3个，
随着存储的bit多，性能（读取、写入延时）越来越高，寿命越来越短，当然成本也越来越低。
损耗均衡
正因为有寿命的影响，所以我们希望整块SSD最好可以达到一个损耗均衡的效果（一个512G的SSD，每天IO数目相同，总寿命有5年，那么我肯定不希望2。5年时只有256G可用。。），所以会有一定的策略来保证损耗均衡。
具体参数可见下图（出自coding for ssd–Part 2）
| SLC | MLC | TLC | HDD | RAM | L1 cache | L2 cache | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P/E cycles | 100k | 10k | 5k | * | * | * | * |
| Bits per cell | 1 | 2 | 3 | * | * | * | * |
| Seek latency (μs) | * | * | * | 9000 | * | * | * |
| Read latency (μs) | 25 | 50 | 100 | 2000-7000 | 0.04-0.1 | 0.001 | 0.004 |
| Write latency (μs) | 250 | 900 | 1500 | 2000-7000 | 0.04-0.1 | 0.001 | 0.004 |
| Erase latency (μs) | 1500 | 3000 | 5000 | * | * | * | * |
| Notes | * metric is not applicable for that type of memory | ||||||
对于机械硬盘来说，由于需要寻道，旋转，所以随机读写的效率很低。但是顺序读写的效率相对高。
而对于SSD来说，不需要寻道旋转，因此随机读的效率强于HDD。顺序 写的效率也是相对高于随机写的
与HDD不同的写入
SSD和我们普通HDD很不同的一点是写入。我对于硬盘之前的印象都是直接写入，也就是说像一个本子，写完一页后，如果这页的内容不需要了，就打个标记，下次，继续写这页。或者说和内存一样，删除并不是擦除，只是打标记。
但SSD不是这样，SSD的操作只有program（写）erase（擦除）read（读），也就是说必须要在写之前擦干净。（具体必然是跟物理性质有关啦，这里不深入）。
所以这就导致了一些问题。
1.我们的文件系统对于删除操作，就类似于内存这样只是靠标记来区分空闲存储，但是对于SSD来说，它并不知道这个标记的存在，只有当下次写入时，SSD才能“意识”到这块是不需要的，才开始执行擦除，或者叫垃圾回收操作，大大降低了写的效率。
2.前面提到的损耗均衡在这里依然有效，对于一块被标记为空但是SSD不知道的页，SSD的损耗均衡机制会让它去进行无意义的数据移动，这依然是一种写放大，降低了性能。
Trim命令
那么针对这种问题，关键在于SSD需要知道哪些被标记了。就诞生了这样一个命令Trim，通过这个命令就可以让SSD知道了。但是这个命令需要OS，FS，SSD三方共同支持才可以。
但是对于写，存在
SSD的写放大效应
写放大（write amp）效应。什么放大？我大CD了。。。。xx放大不止存在于SSD这里，是一个很寻常的概念，例如，有一棵BST，那么我的一个读/查询操作实际上是要读取好几次叶子节点中的值，只希望读取一次的操作实际上读了好几次，那么可以说这个读被放大了。写操作同理。
SSD的写放大，也是它的特点之一。为什么SSD存在写放大呢？SSD的组织形式是页（page）–块（block）–片（plane）。读写都是页对齐，擦除是块对齐，因此加入我们只想写小于一页的数据时，却实际要写入一页的数据，这就是我们说的写放大。页往往是KB这个数量级的，所以对于效率的损失是需要好好考量的。
其次，我们知道SSD必须在写入前擦除，那么可想而知，上面的写入，需要先读出（之前的在同一页数据），缓存起来，再擦除，再整体写入一页，做了非常多的无用操作。