第一篇 :
第二篇 :
ssd 的價格一路走低，使得它也越來越被普通使用者接受，0噪音，抗震動，讀寫迅速使得很多使用者對它趨之若鹜。但是，多數使用者對 ssd 的認識确流于表面，特别是對它性能的了解。大部分使用者隻認 ssd 上标注的順序讀寫參數，這個确實也是一種悲哀。這篇文章，就是為廣大在 mac os x 下使用，和将要使用ssd的朋友，簡單說一說選購，使用 ssd 應該注意的一些問題。
1: 選 ssd 應該知道的概念
ssd 有幾個重要的概念，主要晶片，nand 存儲晶片，緩存。
主要晶片，相當與電腦的 cpu，它的好壞直接影響到 ssd 的穩定和效率。現在主流的ssd晶片，主要是 intel，jmicron，indilinx，toshiba，samsung，sandforce。intel的主要使用在自家産品以及為金士頓等品牌的貼牌産品中，它的特點是領先業界的并行10通道讀寫和優化的算法，使得 intel ssd 在穩定性，和随機讀寫性能在很長一段時間内遠遠領先其它廠商。
jmicron的晶片，一般為各大山寨品牌所使用，包括類似源科，pqi，金勝以及早期的ocz，photofast等diy品牌，優點就是價格便宜，穩定性性能幾乎沒有。indilinx，也是一個類似jmicron的低價位主要解決方案，但是它的穩定性和性能，都比jmicron要好很多，現在好多主流diy品牌的ssd在使用它的晶片。sandforce 是一個後起之秀，性能強悍，現在市場上diy品牌的高性能ssd，幾乎全是 sandforce 解決方案，著名的鎂光c300，ocz extreme，都是使用 sandforce 晶片。toshiba和samsung的主要，都用與自家的ssd之上，性能中庸，勝在穩定。
nand 存儲晶片，這個東西不用多說，從u盤開始，我們其實就已經接觸過這個東西了，主流的 nand 晶片，有samsung，toshiba，intel&micron(intel 鎂光合資)。這個東西，一般分為三種，slc, mlc,和新的 emlc. slc 就是著名 x25 e使用的nand晶片，單層存儲結構，性能超高，壽命長，極其穩定，但是容量小，價格高，一般在企業級市場使用。mlc，是最常見的ssd nand 存儲晶片，x25 m, samsung，toshiba，以及其它的diy品牌主流産品都有使用。多層存儲結構，性能不錯，容量大，價格低廉，壽命可以接受。還有一種，就是将要在 2011 ces 大會上，intel 釋出的 x25 e 二代使用的 emlc 存儲晶片。它是 mlc 的一個變種，雖然 slc 性能強悍，但是機關存儲價格太高，emlc 很好的解決的這個問題，通過給普通的mlc晶片加入ecc校驗，等等資料安全性能，已經使mlc的安全性可以進入企業業務關鍵領域。
緩存，早期的山寨ssd，都是沒有緩存的，這個就導緻ssd非常不穩定，容易出現資料讀寫錯誤。當然，目前市面上主流的ssd，都帶有緩存晶片。緩存有兩個參數，頻率和容量，和記憶體一樣，這個東西頻率越高，容量越大越好。但是 intel 似乎非常自信于它的主要設計，25e, 25m 的緩存從頻率到容量都不太能拿得出手，但是還有如此性能，可見它主要有多厲害了。現在主流的diy品牌，無一例外的都是128m，256m緩存起步，這樣雖然主要查一些，但是也能有非常厲害的順序讀寫性能，再加上不錯的 sandforce，資料就非常華麗了。可見，如果下一代intel，能夠提高緩存容量以及頻率，秒殺diy品牌應該不是什麼難事。
2: ssd 的參數如何看
ssd 有幾個重要的參數，順序讀寫性能，随機讀寫性能，抗震性能，壽命
順序讀寫，就是在磁盤上讀取和寫入一個連續大檔案的性能。這個性能一般也就是标示在 ssd 包裝盒上的那個讀寫性能。說實話，順序讀寫性能不能夠反映出一個 ssd 的真實性能，隻要緩存夠大，頻率夠高，一個垃圾山寨的 ssd，都能達到讀寫200mbs＋的恐怖性能。是以，這個看看就得了。
随機讀寫性能，這個東西，才是能夠真實反應一個 ssd 主要水準和性能的最重要的參數。我們知道，檔案系統上的檔案，并不是連續存儲的，随着硬碟的使用，添加新檔案，删除老檔案，，，所有的檔案在實體層面上，都是松散存放，這也就是磁盤碎片的由來之一。而且，統計資料也說明，電腦上真正被頻繁使用讀寫的檔案，90%都是都是4kb~2048kb(2mb)左右大小的檔案。是以，這些小檔案的随機讀寫性能，就成為一個硬碟性能的重要考量。傳統的hdd由于機械結構，讀寫小檔案的時候，磁頭在磁盤盤面上進行頻繁的尋址操作(尋道 seek)，是以小檔案随機讀寫ssd 由于不存在機械部件，是以尋址操作和随機讀寫的性能高于傳統hdd太多。是以選購ssd時，這是一個重要的參考參數。但是要注意，每一個品牌的ssd，在介紹随機讀寫性能時，可能會有 * 号注解。來表明這個性能是在某種特殊情況下得到，比如 25m g2 的性能介紹
random i/o operations per second (iops)?
random 4kb reads: up to 35,000 iops
up to 6,600 iops (80gb drive)
up to 8,600 iops (120gb drive)
up to 8,600 iops (160gb drive)
? measurement performed on 8gb span.
4kb 非常厲害，但是要注意那個 iops 後面的 1 字元，看到後面你就誰知道，原來這個是在特定連續的 8gb 區間下得到的。正常日常使用的時候，我們無法嚴格按照這個資料來使用。
抗震，這個不必多說，一般也沒人拿着ssd摔來摔去
壽命，不管是 slc 還是 mlc，都有一定的擦寫壽命，但是這個一般不用擔心，主流 ssd 主要都有均衡算法，會平衡的擦寫個個 nand cell，一般來說，mlc 3年到5年的壽命。slc 更長。
3: ssd 與檔案系統
現在還沒有一個能夠針對 ssd 的磁盤碎片整理程式，請千萬不要使用任何ssd生産廠家提供的程式以外的磁盤碎片整理程式整理 ssd。
這裡說 mac os x extended (hfs+) 檔案系統。這個檔案系統，對于 20 mib 下的檔案有自動的磁盤碎片整理的功能，這個你是無法幹預的，當然，對于 ssd 性能沒有本質影響。除了這個功能外，還有一個記錄檔案通路時間的功能 (access time). 這個功能與性能有關。檔案系統通過記錄每一個檔案的access time，進而計算得出那些檔案屬于 hot files (熱點檔案)，當一個檔案擁有了 hot files 的資格後，檔案系統會自動将此檔案向磁盤卷的前部移動，甚至将此檔案添加到磁盤卷中繼資料樹中以便提高通路性能。但是，這個功能對于hdd來說是有很大效果的，墓喚檔痛排
allocation block與ssd raid，預設狀态下，snow leopard 是每個volume最多 2^3 2個 allocation block。每個 block 4kb(預設)，這也就是說，平常我們為什麼在意4kb随機讀寫的原因。但是raid後，由于多加了一層硬體(或者軟體層)，這個allocation block是一個可選的範圍，比如32kb，64kb，128kb等等，區塊的大小直接影響了4kb随機讀寫的效率，cpu占用率，磁盤占用率等等資料，說白了，就是一個 空間，時間和效率 的均衡問題，，，，對于軟 raid 來說，區塊過小，cpu占用率高，導緻系統性能下降，區塊過大，導緻磁盤使用率低下。而且，由于軟疾愕拇嬖冢 賈耂sd的4kb随機讀寫性能暴降。硬raid也有類似問題。
這裡就先說這麼多，希望對各位有幫助。
第三篇 :
通過設定hpa提高intel mlc ssd硬碟的寫性能
我們知道intel mlc ssd硬碟随着使用會産生很碎片，随着碎片的增加性能會大大降低。intel的工程師介紹可以使用hpa技術保留一部分空間給ssd硬碟内部使用，這樣可以有效的降低碎片。
先介紹一下什麼是hpa:
hpa是"host protected area"的縮寫，通俗的了解就是設定讀取的硬碟最大的扇區号，進而把高端的内容隐藏起來，這個最大的扇區号能夠寫在硬碟的某個地方，是以即使你把這個硬碟挂到其它機器上，正常情況下你也看不到隐藏的内容，fdisk，pqmaigc之類的工具也把這個硬碟當做一個稍小容量的硬碟。hpa是ata的标準，ata-4就包含了hpa，這個标準需要在hdd的 firmware支援的。
在linux下使用新版本的hdparm工具可以設定hpa，rhel5.x下自帶的hdparm工具版本太低了，不能設定hpa。可以從sourceforge網站上下載下傳hdparm工具:http://sourceforge.net/projects/hdparm/，我下載下傳的版本是hdparm-9.27.tar.gz，下載下傳後放在/usr/src目錄下：
#cd /usr/src
#tar zxvf hdparm-9.27.tar.gz
#cd hdparm-9.27
#make
#make install
這樣就安裝好了新版本的hdparm，
檢查hdparm的版本是否是新版本：
#hdparm -v
hdparm v9.27
注意設定hpa會導緻硬碟上原先的資料被破壞。
檢視hpa的設定：
#hdparm -n /dev/sdh
/dev/sdh:
max sectors = 146800640/312581808, hpa is disabled
可以看到hpa是關閉的。
設定hpa，160g的ssd盤按2^30bytes/gb的話，大小為149gb,我們的的硬碟大小設定為120gb，留29gb給内部使用。
注意：設定hpa時必須保證硬碟沒有被使用，同時設定完hpa後需要重新啟動機器才能生效。
#hdparm -n p251658240 /dev/sdh
setting max visible sectors to 251658240 (permanent)
use of -nnnnnn is very dangerous.
you have requested reducing the apparent size of the drive.
this is a bad idea, and can easily destroy all of the drive's contents.
please supply the --yes-i-know-what-i-am-doing flag if you really want this.
program aborted.
由于這個操作是會導緻盤上的資料全部丢失，是以hdparm會警告你，需要加 --yes-i-know-what-i-am-doing ，才會真正設定hpa。
#hdparm -n p251658240 --yes-i-know-what-i-am-doing /dev/sdh
指令中的pnnnnnnn中的p表明是持久化設定。
重新啟動linux。
檢查設定是否成功:
max sectors = 251658240/312581808, hpa is enabled
第四篇 :
前面我們已經系統的解釋了均衡磨損算法、磁盤碎片等概念，不過我們有點擔心說的太過潦草，讓人不明究裡。下面，我們就用大家都熟悉的學生宿舍居住方式，來解釋ssd磁盤碎片的産生，以及為何會影響性能。
我們知道，ssd硬碟内部是按照block的方式來劃分區域的，一個block擁有4個page，一個page的容量一般是4kb。如果把它看做是學生宿舍，那麼情況大概是這樣，一幢宿舍樓有若幹層（block），每層有4個房間(page），每個房間住4個學生（一個人相當于1kb）。
在正常情況下，每個宿舍都應該是住滿了4個學生後，再開辟一間新的宿舍，這和采用均衡磨損算法的情況完全一樣。不過，在所有宿舍都住上學生後，問題就出來了。
每個宿舍的學生不會是完全穩定的，比如過些日子，某些宿舍的某些學生離開學校了。那麼他就空出了床位，而學校也會安排新生住進去。可是，就是在安排新生住進去的時候，管理宿舍的人就有點迷糊了，因為每個房間都曾經住過學生，哪些房間會有空床呢？
就在宿舍管理者還沒徹底搞明白前，校長辦公室又來指令（均衡磨損算法），宿舍必須一個接一個住滿學生。可憐的管理者徹底暈了，他隻能重新徹底再次編排一下宿舍，把所有學生都叫出來，然後再一個個安排進宿舍。如果這種事情發生在ssd硬碟上，結果明顯，那就是系統速度慢下來了，因為内部正在進行資料整理。
當然，問題還不僅如此，當管理者好不容易重新安排了學生宿舍後，學校班主任要求管理者把他們班的學生都找出來上課。而在之前的宿舍重新調整行動中，這個班的學生分散在整個大樓所有樓層若幹房間中。要想通知到他們，管理者必須從一層爬到最高層。如果這展現在ssd硬碟中，結果就是應用軟體運作速度很慢。如果用硬碟術語，這就是磁盤碎片太多，影響軟體效能。
從上面的描述來看，當ssd硬碟容量基本用完時，混亂最容易發生。因為管理者（ssd硬碟控制器）、校長辦公室（均衡磨損算法）、班主任（應用程式）三者不停在發生沖突。如果硬碟很空，那還要安排一些，大不了就是多占用一些宿舍，起碼不容易出現反複調整資料結果的情況。
那麼，從上面來看，有沒什麼好的方法解決這個問題呢？目前來看，可以減少每個宿舍住的人數，比方做到1kb/1 page。但是這樣一來，宿舍管理者日常的任務就重了，管100個宿舍就不輕省，管400個宿舍，每天就更加不容易。
當然，如果沒有均衡算法搗亂也會好很多，見縫插針，那個宿舍空就去哪個，但這樣又不能保證ssd使用壽命。
總之，磁盤碎片的問題目前對于ssd來說，還是一個非常難解決的問題。也許增加系統緩存是一個好方法，但如果沒有好的算法（管理方式）之前，恐怕也不會有很好的結果。我們還是要期待上遊廠家能夠有更加天才的設計，不過無論如何，ssd前景還是光明的，畢竟沒有哪款産品一出現就沒有任何問題，而且我們先前讨論的情況也非常極端，使用者未必就一定能碰到。
第五篇 :
一開始用的時候還挺快的。很爽，不過現在，容量和剛開始做完ghsot時差不多，卻越來越卡。
用磁盤碎片分析工具，提示不需要整理。
30g 山寨版的ssd
有解決辦法嗎？
把簇改成512個位元組，基本上不卡了。看來ssd硬碟是同時寫入多個簇的，當容量占用過高時，可供寫入的簇選擇性變差。是以容易出現假死狀态。
【參考】http://pterodactyl.iteye.com/blog/408130
http://www.diybl.com/course/6_system/linux/linuxjs/20100226/195951.html
http://hi.baidu.com/view520/blog/item/fffaca1b184cd50a8718bf7e.html
http://we.pcinlife.com/thread-1142929-1-1.html
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