隨著智慧化轉型的不斷加速

數據被越來越多的應用于營銷、決策和分析

快速響應能力已經成為企業的決勝因素

數據存儲性能是業務加速的關鍵核心

如何更加高效的提升存儲系統性能？

浪潮存儲在新一代G5存儲平臺上，打造【iTurbo智能引擎】硬核技術，構建起一套如汽車自動變速引擎的黑科技，讓存儲系統可以根據前端應用自適應和調配不同數據處理策略，實現智能的IO感知、路徑選擇、組織和調度，為存儲帶來創新的加速方案。

今天就讓我們一起探秘

【iTurbo智能引擎】的核心技術之一

智能IO感知技術

智能緩存預讀

實現“熱”升“冷”降的數據電梯

介紹緩存預讀之前，我們首先要搞清楚關于緩存的兩個基本問題：

一：為什么要用緩存？

二：緩存是如何工作的？

為什么要用緩存？

大家知道，CPU 的運行速度比磁盤的速度快很多倍，這樣會導致 CPU 需等待磁盤完成處理后才能繼續下一道指令， 緩存的處理速度能夠跟得上 CPU，它作為CPU與磁盤之間的過渡，很好的解決了這一問題。當CPU處理完數據后，將數據直接發送給緩存，然后立即向應用返回確認，緩存中數據達到一定水位定期寫入磁盤，從而提升效率。

緩存是如何工作的？

在程序運行過程中，緩存會有一個局部性原理，即程序會頻繁訪問局部緩存。如果緩存地址變換頻繁，那么緩存中存放的數據就會頻繁改變；如果程序頻繁訪問局部數據，那么緩存中的數據改變就不會很大。因而命中率就會提高，CPU的運行效率也會提升。

浪潮存儲的緩存工作原理

由此可知，衡量緩存管理的優劣有兩個指標：

一：緩存命中率，命中率高，性能就高，否則反之。

二：有效緩存的比率，有效緩存是指真正會被訪問到的緩存項，如果有效緩存的比率偏低，則相當部分磁盤帶寬會被浪費到讀取無用緩存上，而且無用緩存會間接導致系統緩存緊張，最后可能會嚴重影響性能。 現在我們清楚了緩存的工作原理及性能指標。

那么為了充分發揮緩存的作用，僅僅依靠“暫存剛剛訪問過的數據”是遠遠不夠的，還要通過使用數據預讀算法——盡可能把將要使用的數據預先從內存中取到緩存里。

那么關鍵問題來了：如何精準判斷哪些數據是應用程序將要使用的數據？當緩存寫滿時，如何判斷哪些數據被淘汰？

這就是浪潮存儲緩存預讀算法的精髓所在，我們來深入剖析浪潮存儲緩存預讀的工作原理。

一方面，浪潮存儲基于緩存預讀 可精準判斷數據熱度浪潮存儲的緩存預讀算法，可以根據歷史數據的I/O模式，通過智能分析、預判將要訪問的數據，提前將這些數據預讀到緩存中，提升緩存命中率，降低I/O訪問時延。這里主要有兩個關鍵技術要點：

浪潮存儲的智能緩存預讀算法

一：自適應緩存預讀策略讀I/O分為隨機讀和順序讀兩大類，為了保證預讀命中率，針對不同的I/O模式采用不同的預讀算法。對于順序讀根據區域地址進行順序預讀，對于隨機讀根據區域熱度進行預讀。根據不同的讀I/O模式兩種預讀策略動態調整，不僅可以保證很高的預讀命中率，同時有效率/覆蓋率也很好。

因為順序讀是最簡單而普遍的，而隨機讀在內核來說也確實是難以預測的。內核通過驗證如下兩個條件來判定是否順序讀：該區域內容被第一次讀，并且讀的是首部；當前的讀請求與前一個讀請求在區域內的位置是連續的；如果不滿足上述順序性條件，就判定為隨機讀。預讀策略根據讀I/O模式不同動態調整。

二：預讀粒度動態調整當確定了要進行順序預讀時，就需要決定合適的預讀粒度。預讀粒度太小的話，達不到應有的性能提升效果;預讀太多，又有可能載入太多程序不需要的內容，造成資源浪費。為此，浪潮存儲可根據實際的需求動態調整預讀數據內容的粒度，從而提高緩存的有效率。如果緩存命中率提高，后續的預讀粒度將逐次倍增，直到系統的最佳預讀大小；隨著緩存命中率降低，后續預讀粒度將逐漸減小，直到系統的最佳預讀大小。

另一方面，浪潮存儲基于緩存替換算法 實現低訪問數據下移

當緩存滿了怎么辦？不得覆蓋掉一個，覆蓋掉哪一個？這就是替換算法要解決的。

浪潮存儲的緩存替換算法是基于預讀數據的命中率，結合數據的訪問熱度，淘汰最近最少用的那一塊，從而提升預讀數據的有效性，保證預讀持續、高效的正向性能提升。 我們的設計思路是，如果一個數據在最近一段時間沒有被訪問到，那么在將來它被訪問的可能性也很小。也就是說，當限定的空間已存滿數據時，應當把最久沒有被訪問到的數據淘汰。具體實現算法如下：

硬件緩存每一行都有一個計數器，用來記錄被使用次數。

計數器變化規則： 每組4行時，計數器有兩位，計數值越小則說明越被常用命中時被訪問行的計數置0，比其低的計數器加1，其余不變未命中且該組未滿時，新行計數器置為0，其余全加1未命中且該組已滿時，計數值為3的那一行中的主存塊被淘汰，新行計數器置為0，其余全加1

說到這里，估計大家還是沒有看懂為了更加直觀的展示算法原理，我們舉個例子：

智能緩存替換算法原理

現在有四個格子，但是有 5 個不一樣的塊要進來，緩存替換過程如下：1 來，沒有命中，1 進入緩存，計數器為 02 來，沒有命中，2 進入緩存，2 計數器 0，1計數器為 1（對應第三條）3 來同上4 來同上1 又來，命中，1 的計數器變為 0，其余加 12 又來，命中，2 的計數器變為 0，其余加 15 來了，但是現在 Cache 滿了，去掉哪一個呢？計數器最大的那個！…

特征數據識別

基于“逐字節”比對實現去重

根據用戶的數據特征建立數據特征表單，當新的數據請求與表單中的特征匹配時，說明該部分數據已經落盤，這部分數據可以避免重復寫入。

特征匹配采用近似匹配的策略，存在兩份不同數據的特征一致的情況，為了確保用戶的數據安全，每份不同的數據都能一字不落的存放起來，浪潮存儲還對特征匹配的數據需要進行“逐字節”比較，為了降低逐字節比較時的訪盤時延，系統會智能感知特征數據的訪問熱度，將頻繁訪問的熱點特征數據提取到內存中，保證系統時延最低。

浪潮存儲的特征數據識別算法

黑科技總結時間

浪潮存儲【iTurbo智能引擎】的核心技術之一智能IO感知技術，通過自適應緩存預讀算法對歷史數據I/O模式進行分析、判斷識別，對其提前讀取到緩存，從而達到緩存最高命中率。當緩存寫滿時，通過獨特的替換算法將使用最少數據的淘汰，將緩存發揮出其最大的價值，從而提升存儲整體I/O性能；通過特征數據識別和逐字節的比較，在確保數據安全的前提下減少數據落盤，從而提高存儲的性能及空間使用率。