[論文レビュー] Garbage Collection Techniques for Flash-Resident Page-Mapping FTLs

Niv Dayan, Philippe Bonnet|arXiv (Cornell University)|Apr 7, 2015

Advanced Data Storage Technologies参考文献 5被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、フラッシュメモリ上にページマッピングを行うフラッシュ変換レイヤー（FTL）において、RAMが限られている環境でもスケーラブルで低RAM消費のガーブージャー・コレクション（GC）を実現する2つの補完的技術—Lazy GeckoとLogarithmic Gecko—を提案する。Lazy GeckoはRAM上にビットマップを保持し、フラッシュ上に逆マップを保持することで、中程度のRAM消費で効率的なGCを実現する。Logarithmic Geckoは、メタデータをフラッシュ上にLSMツリー形式で格納することで、RAM使用量を著しく削減するが、わずかなIOオーバーヘッドを伴う。主な貢献は、組み込みメモリが限られたフラッシュデバイスにおいても、スケーラブルで低RAM消費のGCを可能にすることにある。

ABSTRACT

Storage devices based on flash memory have replaced hard disk drives (HDDs) due to their superior performance, increasing density, and lower power consumption. Unfortunately, flash memory is subject to challenging idiosyncrasies like erase-before-write and limited block lifetime. These constraints are handled by a flash translation layer (FTL), which performs out-of-place updates, wear-leveling and garbage-collection behind the scene, while offering the application a virtualization of the physical address space. A class of relevant FTLs employ a flash-resident page-associative mapping table from logical to physical addresses, with a smaller RAM-resident cache for frequently mapped entries. In this paper, we address the problem of performing garbage-collection under such FTLs. We observe two problems. Firstly, maintaining the metadata needed to perform garbage-collection under these schemes is problematic, because at write-time we do not necessarily know the physical address of the before-image. Secondly, the size of this metadata must remain small, because it makes RAM unavailable for caching frequently accessed entries. We propose two complementary techniques, called Lazy Gecko and Logarithmic Gecko, which address these issues. Lazy Gecko works well when RAM is plentiful enough to store the GC metadata. Logarithmic Gecko works well when RAM isn't plentiful and efficiently stores the GC metadata in flash. Thus, these techniques are applicable to a wide range of flash devices with varying amounts of embedded RAM.

研究の動機と目的

• RAMが限られているフラッシュ上に配置されたページマッピングFTLにおいて、ガーブージャー・コレクションメタデータを効率的に維持する課題に対処すること。
• 書き込み時に前の画像の物理アドレスが不明であるという問題を克服し、メタデータの維持を容易にすること。
• 特にeMMCのような組み込みRAMが最小限のデバイスに適した、RAM使用量を最小限に抑えつつ性能を損なわないスケーラブルなGC技術の設計。
• 中程度のRAMを想定したLazy Geckoと最小限のRAMを想定したLogarithmic Geckoという2つの補完的ソリューションを提供し、幅広いフラッシュストレージデバイスに適応可能にする。

提案手法

• Lazy Geckoは、フラッシュ上に配置された逆マップと、RAM上に配置されたビットマップを用い、有効ページの追跡とGC時のボムブロック選定を実現する。
• Logarithmic Geckoは、RAM上のビットマップの代わりに、フラッシュ上にLSMツリー構造を格納することで、最小限のRAMフットprintで効率的なメタデータストレージを実現する。
• Logarithmic GeckoのLSMツリーは、GC時に階層を走査することでブロックの有効性ビットマップを再構築するが、最悪ケースのIOコストは log_T(K·B/P) である。
• 両手法とも、逆マップからページを読み取り書き戻すことでGCを実行し、GC操作1回あたり1回のフラッシュ読み取りと1回のフラッシュ書き込みを伴う。
• 評価はEagleTree SSDシミュレータを用い、論理アドレス空間全体にわたる均一なランダム書き込みワークロードを対象として実施した。
• 性能評価としてライトアンプリフィケーションとリードアンプリフィケーションを測定し、LSMツリー操作、逆マップアクセス、マッピング照会の寄与を分離・定量化した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 書き込み時に前の画像の物理アドレスが不明である状況下で、フラッシュ上に配置されたページマッピングFTLにおいて、ガーブージャー・コレクションメタデータをどのように効率的に維持できるか？
• RQ2 組み込みメモリが限られたフラッシュデバイスにおけるGCにおいて、RAM使用量とIOオーバーヘッドのトレードオフはどのように変化するか？
• RQ3 eMMCに見られるような極めて低いRAM環境に対しても、スケーラブルに動作するGCスキームを設計可能か？
• RQ4 提案手法は、理論的およびベースライン実装と比較して、どれほどライトアンプリフィケーションおよびリードアンプリフィケーションを低減できるか？

主な発見

• Logarithmic Geckoは、DFTLと同等のレベルまでRAM消費量を削減し、Lazy Geckoと比較して顕著なRAMフットprintの削減を達成した。
• 十分なRAMが利用可能な状況では、Lazy Geckoは理論的最適に近いライトアンプリフィケーションを達成するが、RAMが減少するとCMTのエビクトが増加し、性能が低下する。
• Logarithmic Geckoは、Lazy Geckoよりもはるかに低いRAMレベルでもスケーリング可能であり、フラッシュ上にLSMツリーを格納するメタデータ構造のおかげで、最小限のRAMでも低いライトアンプリフィケーションを維持できる。
• Logarithmic GeckoのLSMツリーに起因するIOオーバーヘッドは最小限であり、RAMが不足する状況ではリードアンプリフィケーションの3%未満、RAMが十分ある状況では12%未塔にとどまる。
• 最悪ケースでもLSMツリー操作によるライトアンプリフィケーションへの寄与は無視できる範囲（3%未塔）であり、IOコストが適切に制御されていることが示された。
• ガーブージャー・コレクションとCMTのエビクトが、ライトアンプリフィケーションの主な要因であり、マッピング照会と逆マップアクセスがリードアンプリフィケーションの主要因である。