学位论文简介
随着大数据、人工智能和云计算等技术的迅猛发展，信息系统对数据处理与存储效率的需求不断上升，推动了存储介质的快速演进。固态硬盘（SSD）凭借高速读写、低功耗和耐用性等优势，广泛替代传统机械硬盘，成为各类高性能平台的核心存储组件。SSD的部署提升了系统效率，但也加剧了对其控制机制的设计挑战，尤其是闪存转换层（FTL），其在逻辑映射、垃圾回收（GC）和磨损均衡等方面的效率直接影响SSD性能与寿命。GC带来的写放大问题已成为制约SSD发展的关键瓶颈。本文从缓存管理、块级调度与冷热数据划分三方面对GC过程进行优化，具体如下：
(1) 针对缓存管理在GC过程中的效率问题，本文分析了现有机制的短板，如冗余数据搬运和访问路径不合理，提出面向GC优化的缓存分配策略，通过冷热分离及访问顺序优化，减少数据迁移开销，显著提升GC效率与系统性能。
(2) 为解决FTL中块级并行调度利用不足问题，本文设计了多状态块级分区机制，引入数据状态标识与分块写入方法，降低跨块迁移复杂度，控制擦除频次，提升高负载下的性能扩展性与设备寿命，增强系统稳定性。
(3) 针对冷热数据识别复杂、开销大的问题，本文提出基于写入路径的自然划分机制，将新写数据视为热数据，迁移数据归类为冷数据，简化划分逻辑，提升适应性与可扩展性，在高变异负载下仍保持良好性能。
主要学术成果
[1] Wang K, Tan H, Li K. Simplicity as the Ultimate Principle: The Art of Garbage Collection Management in SSDs Inspired by Natural Data Behavior[J]. ACM Transactions on Storage, 2025. （CCF A， 本人第一作者）
[2] Wang K, Tan H, He Z, et al. CDA-GC: An effective cache data allocation for garbage collection in flash-based solid-state drives[J]. Integration, 2025: 102359. （SCI, 本人第一作者）
[3] Wang K, Tan H, He Z, et al. Innovative Bloom Filter-Based Multi-Level Block Classification: A Practical Approach to Enhancing SSD Performance and Endurance. （SCI， 本人第一作者）
