基于分组—偏向随机游走的闪存地址映射及磨损均衡算法研究

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时间:2019-03-21

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1、P顺±学位论文MASTERDISSERTATION'A-^题目:基于分纪偏向随化游走關存地址映射及磨损均衡算法研究国内图巧分类巧:TP311.1密级:公开004.41國际固书分类号:西南交通大学研究生学位论文基于分组-偏向随机游走的闪存地址映射及磨损均衡算法研究年级2013级姓名兰佳妮申请学位级别硕±专业软件工程指导老师楼新远二零一六年五月四日ClassifiedIndex:TP311.1U.D.C:004.41So山hwestJiaot

2、o打UniversitgyMasterDereeThesisgTheResearchonAddressMainandWearppgLevelinAlorkhmsofFlashMemorBasedonggyGrouinandBiasedRandomWalkpgGrade:2013Candidate:JianiLanAcademicDereeAliedfor:MastergppSeciality:SoftwareEnineerinpggSuervisor:

3、XinuanLoupy4Ma.2016y,西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可W将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可W采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于.保密□1,在年解密后适用本授权书;.不保密包<使用本授权书2。""(请在W上方框内打V)学位论文作者签名:也指导老师签名;雜曰

4、期i至:>b.這曰期王达西南交通大学硕±学位论文主要工作(贡献)声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果,。对本文的研究做出贡献的个人和集体均己在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:1-.提出并实现了基于分组偏向随机游走的闪存地址映射算法。此算法在逻辑上W类似围棋棋盘的形式组织闪存物理块,并利用程序访问存储器时

5、体现的局部性原理及偏向随机游走理论将冷热数据存放在逻辑上相邻的物理块中。2.设计并实现了与地址映射算法协同工作的磨损均衡器及垃圾回收器。在芯片使用一过程中,通过交换冷热数据位置的方法将芯片整体的磨损不均程度控制在定范围内,防止个别物理块被快速地磨穿,从而达到延长闪存巧片使用寿命的目标。3.设计并实现了操控和协调地址分配器、均衡磨损器及垃圾回收器工作的闪存转换层控制器。W往的闪存转换层设计倾向于通过不同数据结构分别操控地址映射、一磨损均衡及垃圾回收过程,与其不同的是,本文设计的闪存转换层控制器通过一、个核屯数据结构

6、操控并协调上兰个过程,在消耗定内存资源的前提下,有效地简化了算法的数据结构。4.在由宾夕法尼亚大学开发的基于面向对象的闪存模拟平台Flashsim的基础上,通过添加包含提出算法的闪存转换层控制器(包括地址分配器、垃圾回收器和磨损均衡器),完成了对本文提出算法性能的测试。学位论文作者签名:曰期:乂西南交通大学硕±研究生学位论文第I页摘要一()闪存作为种性能优良的半导体存储芯片,广泛应用于诸如固态硬盘SSDs、存储卡(SDcards)等设备。但由于闪存物理介质能承受的擦除次数有限,闪存芯片上共存的高

7、频更新数据(热数据)和低频更新数据(冷数据)会造成其物理介质的不均衡磨损,缩短其使用寿命。一-本文提出种基于分组偏向随机游走的地址映射算法,利用程序访问存储器时体现的局部性和偏向随机游走理论,将冷热数据存储在逻辑上相邻的闪存物理块中,并在此基础上设计和实现了一种闪存转换层控制器。现有的闪存转换层倾向于利用不同的数据结构分别操控地址映射、磨损均衡及垃圾回收过程,与其不同的是,本文设一一个核屯、计的闪存转换层控制器通过数据结构操控并协调这H个过程,从而在消耗定内存资源的条件下,简化算法的数据结构。本文W磨损均衡效果较

8、为稳定的双池算法和消耗内存较少的BET算法作为参照,从算法应对不同冷热数据比例的能力、磨损均衡效果及内存消耗量H方面与本文提出的算法进行了比较

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