NVMe SSD性能影响因素分析
nvme ssd 厂商spec给出的性能非常完美，前面也给出了nvme ssd和磁盘之间的性能对比，nvme ssd的性能的确比磁盘高很多。
但在实际应用过程中，nvme ssd的性能可能没有想象中的那么好，并且看上去不是特别的稳定，找不到完美的规律。和磁盘介质相比，ssd的性能和很多因素相关，分析ssd的性能影响因素，首先需要大体了解ssd构成的主要部分。
如下图所示，其主要包括主机cpu、pcie互连带宽、ssd控制器及ftl软件、后端nand flash带宽、nand flash介质。影响ssd性能的主要因素可以分成硬件、软件和客观环境三大部分，具体分析如下。
1， 硬件因素
a) nand flash本身。不同类型的nand flash本身具有不同的性能，例如slc的性能高于mlc，mlc的性能优于tlc。选择不同的工艺、不同类别的nand flash，都会具有不同的性能。
b) 后端通道数（ce数量）及总线频率。后端通道数决定了并发nand flash的数量，决定了并发能力。不同的ssd控制器支持不同数量的通道数，也决定了ssd的后端吞吐带宽能力。nand flash channel的总线频率也决定了访问flash的性能。
c) ssd控制器的处理能力。ssd控制器中会运行复杂的ftl（flash translation layer）处理逻辑，将逻辑块读写映射转换成nand flash 读写请求。在大数据块读写时，对处理器能力要求不是很高；在小数据块读写时，对处理器能力要求极高，处理器能力很容易成为整个io系统的性能瓶颈点。
d) ssd控制器架构。通常ssd控制器采用smp或者mpp两种架构，早期的控制器通常采用mpp架构，多个小处理器通过内部高速总线进行互连，通过硬件消息队列进行通信。内存资源作为独立的外设供所有的处理器进行共享。这种架构和基于消息通信的分布式系统类似。mpp架构的很大优势在于性能，但是编程复杂度较高；smp架构的性能可扩展性取决于软件，编程简单，和在x86平台上编程相似。不同的控制器架构会影响到ssd的总体性能，在ssd设计时，会根据设计目标，选择不同类型的ssd控制器。
e) 内存支持容量。为了追求高性能，ssd内部的映射资源表会常驻内存，映射表的内存占用大小是盘容量的0.1%，当内存容量不够大时，会出现映射表换入换出的问题，影响到性能。
f) pcie的吞吐带宽能力。pcie前端带宽体现了ssd的前端吞吐能力，目前nvme ssd采用x4 lane的接入方式，上限带宽为3gb/s，当后端nand flash带宽和处理器能力足够时，前端pcie往往会成为性能瓶颈点。nandflash具有很高的读性能，目前来看，ssd的读性能在很大程度上受限于pcie总线，因此需要快速推进pcie4.0标准。
g) 温度对性能造成影响。在nand flash全速运行的情况下，会产生较大的散热功耗，当温度高到一定程度时，系统将会处于不正常的工作状态，为此，ssd内部做了控温系统，通过温度检测系统来调整ssd性能，从而保证系统温度维持在阈值之内。调整温度会牺牲性能，本质上就是通过降低ssd性能来降温。因此，当环境温度过高时，会影响到ssd的性能，触发ssd内部的温度控制系统，调节ssd的性能。
h) 使用寿命对性能造成影响。nand flash在不断擦除使用时，flash的bit error会不断上升，错误率的提升会影响到ssd的io性能。
2， 软件因素
a) 数据布局方式。数据布局方法需要充分考虑nand flash中的并发单元，如何将io操作转换成nand flash的并发操作，这是数据布局需要考虑的问题。例如，采用数据交错的方式在多通道page上进行数据布局，通过这种方式可以优化顺序带宽。
b) 垃圾回收/wear leveling调度方法。数据回收、wear leveling、data retention等操作会产生大量的nandflash后端流量，后端流量直接反应了ssd的写放大系数，也直接体现在后端带宽的占用。垃圾回收等产生的流量也可以称之为背景流量，背景流量会直接影响到前端用户性能。因此需要对背景流量和用户流量之间进行合理调度，使得用户io性能达到最佳。
c) op预留。为了解决坏块、垃圾回收等问题，在ssd内部预留了一部分空闲资源，这些资源被称之为op（overprovisioning）。op越大，gc过程中平均搬移的数据会越少，背景流量会越小，因此，写放大降低，用户io性能提升。反之，op越小，性能会越低，写放大会越大。在ssd容量较小的时代，为了提升ssd的使用寿命，往往op都设置地比较大。
d) bit error处理影响性能。在ssd内部采用多种机制来处理nand flash所产生的bit error。ecc纠错、readretry、soft ldpc以及rain都是用来纠正bit翻转导致的错误。当bit错误率增加时，软件处理的开销越大，在bit控制在一定范围之内，完全可以通过硬件进行纠正。一旦软件参与到bit纠正的时候，会引入较大的性能开销。
e) ftl算法。ftl算法会影响到ssd性能，对于不同用途的ssd，ftl的设计与实现是完全不同的，企业级ssd为了追求高性能，通常采用flat mapping的方式，采用大内存缓存映射表；消费级ssd为了追求低成本，通常采用元数据换入换出的方式，并且采用pslc+tlc的组合方式进行分层存储，也可以采用主机端内存缓存元数据信息，但是这些方式都会影响到性能。
f) io调度算法。nand flash具有严重的性能不对称性，flash erase和program具有ms级延迟，flash read的延迟在us级。因此，如何调度erase、program以及read是ssd后端设计需要考虑的问题。另外，前端io以及背景io之间的调度也是需要权衡考虑，通过io调度可以达到最佳性能表现。在io调度过程中，还需要利用nandflash的特性，例如program suspension，通过这些特性的利用，最优化ssd前端io性能。
g) 驱动软件。驱动软件运行在主机端，通常分为内核态和用户态两大类，内核态驱动会消耗较多的cpu资源，存在频繁上下文切换、中断处理，因此性能较低；用户态驱动通常采用polling io处理模式，去除了上下文切换，可以充分提升cpu效率，提升整体io性能。
h) io pattern对性能产生影响。io pattern影响了ssd内部的gc数据布局，间接影响了gc过程中的数据搬移量，决定了后端流量。当io pattern为全顺序时，这种pattern对ssd内部gc是最为友好的，写放大接近于1，因此具有最好的性能；当io pattern为小块随机时，会产生较多的gc搬移数据量，因此性能大为下降。在实际应用中，需要通过本地文件系统最优化io pattern，获取最佳性能。
3， 客观因素
a) 使用时间越长会导致ssd性能变差。使用时间变长之后，ssd内部nand flash的磨损会加重，nand flash磨损变大之后会导致bit错误率提升。在ssd内部存在一套完整的bit错误恢复机制，由硬件和软件两大部分构成。当bit错误率达到一定程度之后，硬件机制将会失效。硬件机制失效之后，需要通过软件（firmware）的方式恢复翻转的bit，软件恢复将会带来较大的延迟开销，因此会影响到ssd对外表现的性能。在有些情况下，如果一块ssd在掉电情况下放置一段时间之后，也可能会导致性能变差，原因在于ssd内部nand flash中存储电荷的漏电，放置一段时间之后导致bit错误率增加，从而影响性能。ssd的性能和时间相关，本质上还是与nand flash的比特错误率相关。
b) 环境温度也会对性能造成影响。为了控制ssd温度不能超过上限值，在ssd内部设计有一套温度负反馈机制，该机制通过检测的温度对nand flash后端带宽进行控制，达到降低温度的效果。如果一旦温度负反馈机制开始工作，那么nand flash后端带宽将会受到限制，从而影响前端应用io的性能。下面从软件的角度出发，重点阐述gc以及io pattern对ssd性能的影响。
3.1 gc对性能的影响
ssd内部有一个非常厚重的软件层，该软件层用来解决nand flash的问题，采用log-structured的方式记录数据。log-structured方式引入了gc的问题，对于前端业务来讲，gc流量就是背景噪声。gc流量不是时时刻刻存在的，因此，ssd对外体现性能大幅度波动。当ssd为空盘时，性能会非常好，为最佳性能；当ssd被用过一段时间之后，性能会大幅降低。其中gc起到了很重要的作用。企业级ssd在发布spec的时候，都会发布ssd盘的稳态性能。在性能测试的时候，需要对盘进行老化预处理。通常预处理的方法是顺序写满盘，然后再随机两遍写盘，预处理完成之后，再对盘进行随机读写测试，得到spec中定义的值。稳态值基本可以认为是盘的下限性能。
上图所示是多个厂商的盘在空盘和稳态情况下的性能对比，由此可见稳态情况和空盘情况下的性能差距很大。在稳态情况下，ssd内部的gc会全速运行，会占用较多的nand flash后端带宽。背景流量和前端数据流的比例也就体现了ssd盘的写放大系数，写放大系数越大，背景流量占用带宽越多，ssd对外体现的前端性能也就越差。写放大系数很多因素相关，例如op、应用io pattern等。如果应用io pattern比较好，那么可以降低写放大系数，背景噪声流就会减少，前端业务的性能会提升。例如，在ssd完全顺序写入的情况下，写放大系数可以接近于1，此时gc产生的数据流很少，背景流量基本没有，后端带宽基本被业务数据流占用，因此对外体现的性能会很好。
gc是影响性能的重要因素，除了影响性能之外，gc会增大写放大，对ssd的使用寿命产生影响。从软件层面的角度考虑，可以通过优化应用io pattern的方式优化ssd内部gc，从而进一步提升ssd的性能，优化使用寿命。对于下一代更为廉价的qlc ssd介质，就需要采用这种优化思路，否则无法很好地满足实际业务的应用需求。
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如下图所示，其主要包括主机cpu、pcie互连带宽、ssd控制器及ftl软件、后端nand flash带宽、nand flash介质。影响ssd性能的主要因素可以分成硬件、软件和客观环境三大部分，具体分析如下。
1， 硬件因素
a) nand flash本身。不同类型的nand flash本身具有不同的性能，例如slc的性能高于mlc，mlc的性能优于tlc。选择不同的工艺、不同类别的nand flash，都会具有不同的性能。
b) 后端通道数（ce数量）及总线频率。后端通道数决定了并发nand flash的数量，决定了并发能力。不同的ssd控制器支持不同数量的通道数，也决定了ssd的后端吞吐带宽能力。nand flash channel的总线频率也决定了访问flash的性能。
c) ssd控制器的处理能力。ssd控制器中会运行复杂的ftl（flash translation layer）处理逻辑，将逻辑块读写映射转换成nand flash 读写请求。在大数据块读写时，对处理器能力要求不是很高；在小数据块读写时，对处理器能力要求极高，处理器能力很容易成为整个io系统的性能瓶颈点。
d) ssd控制器架构。通常ssd控制器采用smp或者mpp两种架构，早期的控制器通常采用mpp架构，多个小处理器通过内部高速总线进行互连，通过硬件消息队列进行通信。内存资源作为独立的外设供所有的处理器进行共享。这种架构和基于消息通信的分布式系统类似。mpp架构的很大优势在于性能，但是编程复杂度较高；smp架构的性能可扩展性取决于软件，编程简单，和在x86平台上编程相似。不同的控制器架构会影响到ssd的总体性能，在ssd设计时，会根据设计目标，选择不同类型的ssd控制器。
e) 内存支持容量。为了追求高性能，ssd内部的映射资源表会常驻内存，映射表的内存占用大小是盘容量的0.1%，当内存容量不够大时，会出现映射表换入换出的问题，影响到性能。
f) pcie的吞吐带宽能力。pcie前端带宽体现了ssd的前端吞吐能力，目前nvme ssd采用x4 lane的接入方式，上限带宽为3gb/s，当后端nand flash带宽和处理器能力足够时，前端pcie往往会成为性能瓶颈点。nandflash具有很高的读性能，目前来看，ssd的读性能在很大程度上受限于pcie总线，因此需要快速推进pcie4.0标准。
g) 温度对性能造成影响。在nand flash全速运行的情况下，会产生较大的散热功耗，当温度高到一定程度时，系统将会处于不正常的工作状态，为此，ssd内部做了控温系统，通过温度检测系统来调整ssd性能，从而保证系统温度维持在阈值之内。调整温度会牺牲性能，本质上就是通过降低ssd性能来降温。因此，当环境温度过高时，会影响到ssd的性能，触发ssd内部的温度控制系统，调节ssd的性能。
h) 使用寿命对性能造成影响。nand flash在不断擦除使用时，flash的bit error会不断上升，错误率的提升会影响到ssd的io性能。
2， 软件因素
a) 数据布局方式。数据布局方法需要充分考虑nand flash中的并发单元，如何将io操作转换成nand flash的并发操作，这是数据布局需要考虑的问题。例如，采用数据交错的方式在多通道page上进行数据布局，通过这种方式可以优化顺序带宽。
b) 垃圾回收/wear leveling调度方法。数据回收、wear leveling、data retention等操作会产生大量的nandflash后端流量，后端流量直接反应了ssd的写放大系数，也直接体现在后端带宽的占用。垃圾回收等产生的流量也可以称之为背景流量，背景流量会直接影响到前端用户性能。因此需要对背景流量和用户流量之间进行合理调度，使得用户io性能达到最佳。
c) op预留。为了解决坏块、垃圾回收等问题，在ssd内部预留了一部分空闲资源，这些资源被称之为op（overprovisioning）。op越大，gc过程中平均搬移的数据会越少，背景流量会越小，因此，写放大降低，用户io性能提升。反之，op越小，性能会越低，写放大会越大。在ssd容量较小的时代，为了提升ssd的使用寿命，往往op都设置地比较大。
d) bit error处理影响性能。在ssd内部采用多种机制来处理nand flash所产生的bit error。ecc纠错、readretry、soft ldpc以及rain都是用来纠正bit翻转导致的错误。当bit错误率增加时，软件处理的开销越大，在bit控制在一定范围之内，完全可以通过硬件进行纠正。一旦软件参与到bit纠正的时候，会引入较大的性能开销。
e) ftl算法。ftl算法会影响到ssd性能，对于不同用途的ssd，ftl的设计与实现是完全不同的，企业级ssd为了追求高性能，通常采用flat mapping的方式，采用大内存缓存映射表；消费级ssd为了追求低成本，通常采用元数据换入换出的方式，并且采用pslc+tlc的组合方式进行分层存储，也可以采用主机端内存缓存元数据信息，但是这些方式都会影响到性能。
f) io调度算法。nand flash具有严重的性能不对称性，flash erase和program具有ms级延迟，flash read的延迟在us级。因此，如何调度erase、program以及read是ssd后端设计需要考虑的问题。另外，前端io以及背景io之间的调度也是需要权衡考虑，通过io调度可以达到最佳性能表现。在io调度过程中，还需要利用nandflash的特性，例如program suspension，通过这些特性的利用，最优化ssd前端io性能。
g) 驱动软件。驱动软件运行在主机端，通常分为内核态和用户态两大类，内核态驱动会消耗较多的cpu资源，存在频繁上下文切换、中断处理，因此性能较低；用户态驱动通常采用polling io处理模式，去除了上下文切换，可以充分提升cpu效率，提升整体io性能。
h) io pattern对性能产生影响。io pattern影响了ssd内部的gc数据布局，间接影响了gc过程中的数据搬移量，决定了后端流量。当io pattern为全顺序时，这种pattern对ssd内部gc是最为友好的，写放大接近于1，因此具有最好的性能；当io pattern为小块随机时，会产生较多的gc搬移数据量，因此性能大为下降。在实际应用中，需要通过本地文件系统最优化io pattern，获取最佳性能。
3， 客观因素
a) 使用时间越长会导致ssd性能变差。使用时间变长之后，ssd内部nand flash的磨损会加重，nand flash磨损变大之后会导致bit错误率提升。在ssd内部存在一套完整的bit错误恢复机制，由硬件和软件两大部分构成。当bit错误率达到一定程度之后，硬件机制将会失效。硬件机制失效之后，需要通过软件（firmware）的方式恢复翻转的bit，软件恢复将会带来较大的延迟开销，因此会影响到ssd对外表现的性能。在有些情况下，如果一块ssd在掉电情况下放置一段时间之后，也可能会导致性能变差，原因在于ssd内部nand flash中存储电荷的漏电，放置一段时间之后导致bit错误率增加，从而影响性能。ssd的性能和时间相关，本质上还是与nand flash的比特错误率相关。
b) 环境温度也会对性能造成影响。为了控制ssd温度不能超过上限值，在ssd内部设计有一套温度负反馈机制，该机制通过检测的温度对nand flash后端带宽进行控制，达到降低温度的效果。如果一旦温度负反馈机制开始工作，那么nand flash后端带宽将会受到限制，从而影响前端应用io的性能。下面从软件的角度出发，重点阐述gc以及io pattern对ssd性能的影响。
3.1 gc对性能的影响
ssd内部有一个非常厚重的软件层，该软件层用来解决nand flash的问题，采用log-structured的方式记录数据。log-structured方式引入了gc的问题，对于前端业务来讲，gc流量就是背景噪声。gc流量不是时时刻刻存在的，因此，ssd对外体现性能大幅度波动。当ssd为空盘时，性能会非常好，为最佳性能；当ssd被用过一段时间之后，性能会大幅降低。其中gc起到了很重要的作用。企业级ssd在发布spec的时候，都会发布ssd盘的稳态性能。在性能测试的时候，需要对盘进行老化预处理。通常预处理的方法是顺序写满盘，然后再随机两遍写盘，预处理完成之后，再对盘进行随机读写测试，得到spec中定义的值。稳态值基本可以认为是盘的下限性能。
上图所示是多个厂商的盘在空盘和稳态情况下的性能对比，由此可见稳态情况和空盘情况下的性能差距很大。在稳态情况下，ssd内部的gc会全速运行，会占用较多的nand flash后端带宽。背景流量和前端数据流的比例也就体现了ssd盘的写放大系数，写放大系数越大，背景流量占用带宽越多，ssd对外体现的前端性能也就越差。写放大系数很多因素相关，例如op、应用io pattern等。如果应用io pattern比较好，那么可以降低写放大系数，背景噪声流就会减少，前端业务的性能会提升。例如，在ssd完全顺序写入的情况下，写放大系数可以接近于1，此时gc产生的数据流很少，背景流量基本没有，后端带宽基本被业务数据流占用，因此对外体现的性能会很好。
gc是影响性能的重要因素，除了影响性能之外，gc会增大写放大，对ssd的使用寿命产生影响。从软件层面的角度考虑，可以通过优化应用io pattern的方式优化ssd内部gc，从而进一步提升ssd的性能，优化使用寿命。对于下一代更为廉价的qlc ssd介质，就需要采用这种优化思路，否则无法很好地满足实际业务的应用需求。
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