【摘要】：提出一種基于分類策略的聚簇頁(yè)級(jí)閃存轉(zhuǎn)換層算法——CPFTL.1)CPFTL將地址映射緩存分為熱映射表緩存、冷映射表緩存和連續(xù)映射表緩存,分別用來(lái)緩存訪問(wèn)頻繁的請(qǐng)求的映射項(xiàng)、訪問(wèn)不頻繁的請(qǐng)求的映射項(xiàng)和高空間本地性的連續(xù)請(qǐng)求的映射項(xiàng),有效提升各類請(qǐng)求的處理能力;2)為利用連續(xù)請(qǐng)求的空間本地性,CPFTL的連續(xù)映射表緩存預(yù)取多個(gè)連續(xù)的映射項(xiàng),提高它對(duì)連續(xù)請(qǐng)求的響應(yīng)性能;3)為減少頁(yè)級(jí)映射算法的轉(zhuǎn)換頁(yè)讀寫開銷,CPFTL的冷映射表緩存采用聚簇策略,即將屬于同一轉(zhuǎn)換頁(yè)中的映射項(xiàng)進(jìn)行聚簇,按簇進(jìn)行LRU管理,當(dāng)冷映射表緩存滿時(shí),根據(jù)簇的映射項(xiàng)個(gè)數(shù)和LRU選取合適的簇剔除到閃存.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,相比經(jīng)典的頁(yè)級(jí)DFTL算法和最新的SDFTL算法,CPFTL的緩存命中率、平均響應(yīng)時(shí)間、地址轉(zhuǎn)換頁(yè)操作次數(shù)和閃存塊擦除次數(shù)都有顯著提升.
[Abstract]:A clustering page-level flash memory translation layer algorithm, CPFTL.1) based on classification strategy, is proposed. The address mapping cache is divided into hot map cache, cold map table cache and continuous mapping table cache by CPFTL. It is used to cache the mapping items of frequent requests, the mapping items of infrequent requests and the mapping items of continuous requests with high spatial nativeness, respectively, so as to improve the processing ability of all kinds of requests. 2) in order to make use of the spatial nativeness of continuous requests, CPFTL's continuous mapping table buffers several consecutive mapping items to improve its response performance to continuous requests; 3) in order to reduce the overhead of the conversion page reading and writing of the page-level mapping algorithm, the cold map table cache of CPFTL adopts the clustering strategy, that is, the mapping items in the same conversion page are clustered, and the LRU is managed by the cluster. When the cold map table is full, the cold map table cache is full. Select suitable cluster to flash memory according to the number of mapping items and LRU. The experimental results show that compared with the classical page-level DFTL algorithm and the latest SDFTL algorithm, the cache hit ratio, average response time, address translation page operation times and flash block erasure times of CPFTL are significantly improved.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;浙江萬(wàn)里學(xué)院科研部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61100044) 浙江省科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2013TD03) 浙江省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013C31100)~~
【分類號(hào)】：TP333

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2333645