固态存储设备的垃圾回收技术优化开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的快速发展，数据存储需求呈爆炸式增长，固态存储设备（ssd）凭借其高速读写、低功耗、抗震动等优势，逐渐取代传统机械硬盘，成为主流存储介质。

然而，ssd内部闪存单元的擦写寿命有限，且必须先擦除才能写入数据，这给ssd的性能和寿命带来了挑战。

垃圾回收（gc）技术作为ssd的核心机制之一，旨在回收无效数据块，释放存储空间，对提升ssd性能和寿命至关重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对ssd垃圾回收技术进行了大量的研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在ssd垃圾回收技术方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以提高固态硬盘的性能和寿命为目标，深入分析现有垃圾回收算法的不足，并提出相应的优化策略。

主要研究内容包括：1.深入研究固态硬盘的结构、工作原理以及垃圾回收机制，分析不同垃圾回收算法（如贪心算法、成本效益算法、数据分组算法等）的优缺点，以及影响垃圾回收效率的关键因素（如i/o模式、数据特征等）。

2.针对现有垃圾回收算法的不足，提出基于i/o模式感知的垃圾回收优化策略。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和性能评估等方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解固态硬盘的基本结构、工作原理、垃圾回收机制以及现有垃圾回收算法，分析其优缺点和适用场景。

2.算法设计与优化阶段：针对现有垃圾回收算法的不足，设计基于i/o模式感知的垃圾回收优化策略，以及基于机器学习的垃圾回收预测方法，并对算法进行理论分析和验证。

3.仿真实验阶段：搭建固态硬盘仿真实验平台，模拟真实的固态硬盘工作环境，对提出的优化策略进行仿真实验，并收集实验数据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出基于i/o模式感知的垃圾回收优化策略，根据不同的i/o模式动态调整垃圾回收策略，提高垃圾回收效率，降低性能开销。

2.研究基于机器学习的垃圾回收预测方法，提前预测垃圾回收需求，并进行预处理，减少垃圾回收对用户请求的延迟，提高ssd的实时性能。

3.针对低延迟应用场景，提出面向低延迟需求的垃圾回收优化方法，通过优化垃圾回收调度策略或采用并行垃圾回收技术，降低垃圾回收操作对用户请求的干扰，提高ssd的响应速度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 陈硕，李文龙，郭得科，等.面向qlc ssd的动态自适应垃圾回收算法[j].计算机研究与发展,2020,57(08):1720-1732.

[2] 刘欢，李晓维，梅宏.基于写模式感知的混合型固态硬盘垃圾回收方法[j].计算机学报,2019,42(06):1398-1413.

[3] 王林章，郭得科，张晓.固态硬盘垃圾回收技术研究进展[j].软件学报,2018,29(01):27-48.