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随着固态盘(Solid State Disk, SSD)的普及,基于SSD和HDD (Hard Disk Drive)的混合存储系统成为研究热点。混合存储系统综合了SSD的高IOPS、低延时和HDD的大容量、低成本的优点。目前混合存储系统有三类主要的组织方式：(1)SSD作为读缓存和写缓冲区来加速磁盘I/O；(2)磁盘作为写缓冲区来减少SSD写入；(3)SSD和磁盘均作为永久存储,通过数据迁移和重映射来优化系统性能。其中,方式(1)只需在原有磁盘存储系统之上放置少量SSD充当Cache便可大幅提高系统IOPS,具有低成本、易部署的优势,应用最为广泛。SSD具有写擦(Program/Erase, P/E)次数受限的特点,从而限制其在磁盘缓存上的应用,同时其内部繁重的垃圾回收任务会增加I/O的存取时延。此外,SSD作为Cache时,其大容量的特征会在很大程度上破坏底层存储系统的访问局部性,影响到底层存储设备的I/O性能。针对SSD Cache带来的寿命、性能和局部性弱化问题,通过缓存(Caching)和预取(Prefetching)技术以优化由SSD和HDD构成的混合存储系统已成为工业界和学术界的重要课题。首先,提出了一种基于SSD缓存(Flash Cache)和RAID的层次型混合存储架构RAF (Random Access First),该架构引入适用于Flash Cache的成本收益模型,并支持随机数据优先的选择性Cache插入策略。RAF将负载中顺序访问数据交给磁盘层,SSD仅需缓存那些具有高收益的随机数据,从而延长SSD的寿命并缩短系统响应时间。此外,RAF通过将SSD缓存划分为读、写区域,使得闪存层无效页的分布更加集中,从而有利于回收块的选取。实验结果表明,与采用相同硬件配置的FlashCache相比,其平均响应时间缩短了17%,磨损减少了53%。其次,主存、SSD缓存以及磁盘构成了多级缓存结构,针对当前多级缓存结构中SSD Cache受冷数据污染的问题,提出了一种基于层间访问特征的旁路缓存算法CHPA (Characteristics between Hierarchies byPassing cache Algorithm)。CHPA是一种用于降低SSD写开销而设计的非同步多级缓存算法,通过数据块在DRAM Cache内和不同层间的访问特征来预测热数据块,当数据块被上层DRAM Cache淘汰时,热数据块会被插入SSD缓存,而冷数据会绕过SSD层以减少写入开销。再次,提出了一种基于SSD的顺序预取策略FLAP (FLash-Aware Pre fetching)。 FLAP是一种具有高精确度的激进式预取策略,通过基于关系图的量化分析模型,并借助于SSD缓存容量大的优势,在Cache缺失时对磁盘设备进行高精度、大长度预取,以节约预取成本。此外,通过从SSD空间中专门划分出预取区域来存储预取数据,并采用时间相关的数据布局策略,FLAP使预取区域的垃圾回收效率大幅优化,从而将预取操作对SSD寿命的影响降低到最小。最后,由于DRAM和SSD组成的两层缓存已经过滤了大部分具有强时间局部性的数据访问,因而在底层磁盘系统(如RAID系统)中顺序预取的作用变的更为重要。为此,提出了一种于面向分条的顺序流预取算法SoAP (Strip-oriented Asynchronous Prefetching)。 SoAP是一种专门为并行磁盘系统设计的预取策略,通过将预取请求与分条(Strip)边界对齐,并拆分为基于分条的子请求,来解决顺序性缺失(Sequentiality Loss)等问题。此外,借助多队列机制和异步调度策略,SoAP利用磁盘空闲带宽来执行预取操作,从而降低了预取开销。