SMR磁盘学习10---Data Handling Algorithms For Autonomous Shingled Magnetic Recording HDDs
SMR的瓦结构使得磁盘的存储密度增加了，但也带来了一些问题。由于SMR写磁头操作限制，使得SMR更加倾向于顺序写，随机写的性能很糟糕。为了让SMR被市场所接受，必须要维持它的随机写性能。
首先用LFS分析了顺序写与随机写的性能状况，根据这一状况来确定解决工作，将工作分成两个部分：第一部分在对主系统进行微调整后强制执行维持随机写性能，即短块随机写算法。第二部分为第一部分写性能方法的进行改进。其次给出这两部分相关操作与测试结果，最后进行总结并得出结论。
第一部分：
数据组织：将数据安排到主顺序的瓦区域（host-sequential shingled regions）这些区域被称为I – regions。但是这样的安排与HDD有两点不同，
1. Refresh operation 经过Refresh operation后logical track i是第一次读，然后重写几个tracks结束。
2. I – regions包含了额外的tracks 作为Refresh buffer和guard tracks（两个相邻I – region的保护）
（这样完成的是一个迂回系统，在进行refresh操作后数据会渐渐的转移到I – regions（保持这些tracks的位置和提供一个host data地址和physical address之间的动态映射，即I – region是间接的region））
E-region是由M个tracks的小瓦区，接受新的写不管他们的逻辑寻址
主操作：写的操作来自主机，收集主机的写数据，传送到随机的主地址，并转换成有效的物理顺序写操作到E-region，每个被写到E-region的主操作都被称作一个异常，（一个新信息往往会使得I – region的关联位置无效重写）
后台操作：如果不做任何处理，E – region会被填满（来了新写操作就接收，没有进行E – region的回收），于是设置一组后台操作，它适用于平稳、持续、无间歇的随机写操作（不是主机发出的命令，用于清理E – region为新写腾出做够的空间）
目的是通过恢复I – region track上的数据来清除E – region上的异常。（瓦结构意味着顺序恢复，要依次Refresh每一个I – region）
Refresh operation：如果没有holes，就是简单的一个track读和一个track写；如果holes存在（最常见），在完全重组的track被重写前，相应的异常从E – region中读出来，这样已经重写的异常就被清理了。同时要求Refresh速率要高，来保证在平稳状态下为新的写留有足够的空间。（oldest tracks重写可能会形成很多的holes）
性能分析：
在平稳状态下，一个新的主机写请求确切的说就是一个异常的读。
IOPS(每秒进行读写操作的次数，衡量随机访问的性能，其中10 K rpm能处理100 IOPS)，利用IOPS来衡量随机写的性能。（请求顺序写入 E-region的时间、寻求消耗时间、refresh operation时间、完成所有必要异常的读所需要的时间）
在3%的预留空间、10K rpm和每个E-region track 扇区大小为2000，512字节的情况下，随着writeBlocksize的增大观察标准HDD和短块随机写算法的IOPS情况
当写块的大小＜104时该算法的使得平稳的随机写性能高于标准HDD。
第二部分：改进并探究transfer length
说明：E-region接受的写操作在进行refresh Operation后被更新到I-region（完成写入数据的操作），如果将每次更新写操作的平均次数降到最低，随机读的性能自然而然也就提高了。
这里将SMR的约束放宽了，只考虑写磁头宽度和算法的约束。假设写磁头宽度为2个tracks的宽度。数据安排在N个逻辑data tracks和M个额外的tracks上，overprovisioning的值为M/N。
将问题抽象化为：有N个有效状态Si, Si所占两个物理tracks；其余的逻辑tracks各占一个物理track，如图3。给任意初始状态和一个逻辑track去更新，选择任意的终态。
于是就想能不能找到一个配置使得随机更新到任何逻辑track的写请求平均数目最小化。
通过贪婪算法给出了一个猜想：给任意初始状态和一个逻辑track去更新k,选择一个使得写数目最小的作为终态，如果这样的终态不止一个，选择最集中的一个。
在两种不同配置的情况下通过改变N进行测试，从图上看出使用该配置比不使用每次更新写的平均次数要少。（记录效率，测试使用的transfer length为一个track）
Transfer length size 探究
（用多个tracks进行测试）
分两种情况：顺序的逻辑tracks 更新操作、均匀的逻辑tracks更新操作
将transfer length和需要更新的逻辑track进行标准化，完成测试。
测试结果：（随着Transfer length size的增加，每个track的操作数目情况如图）
顺序分布逻辑tracks分布的更新性能比均匀分布的逻辑tracks好，
均匀分布策略性能差的原因是被要求更新的track稀疏（顺序策略是依次更新，均匀策略是命令式的分别更新），如果整个分区都被更新这两种策略表现一样好。
结论：对于小的transfer length，可以维持随机写的性能，当transfer length大于一个tracks大小时，其性能下降。对于较长的transfer length 顺序策略可以接近标准性能。