[发明专利]一种自学习型智能固态硬盘缓存管理方法和装置

说明书

本发明公开了一种自学习型智能固态硬盘缓存管理方法和装置，通过保存用户长期的访问固态硬盘时的操作记录，分析出用户的操作习惯，进而预测出用户可能即将发出的固态硬盘操作，将对应的内容替换到缓存中，使访问缓存的命中率接近最优。由于本发明将用户习惯作为缓存替换的判决条件，从而使得用户按照既有习惯使用固态硬盘时能够得到最佳的访问速度体验。本发明总是实时的记录用户使用固态硬盘的操作记录，能够根据这些记录分析出用户使用固态硬盘习惯的变化，实现了缓存替换算法根据用户习惯的改变自动更新进化的功能，保证用户在形成新习惯时自动获得最佳的访问速度体验而不用人为调整。

技术领域

本发明涉及固态硬盘的缓存管理方法和装置，尤其涉及一种自学习型智能固态硬盘缓存管理方法和装置。

背景技术

固态硬盘具有读写速度快，轻便，防震抗摔，低功耗，无噪音的优点，随着FLASH芯片的价格越来越低，容量越来越大，固态硬盘的应用也越来越普及。为了提高固态硬盘的访问速度可以在FLASH芯片和固态硬盘和主机的接口之间增加访问速度更高的器件作为缓冲存储器，缓冲存储器和FLASH芯片之间的定位和替换问题通常采用组相联映像的架构，组相联映像的替换算法经常用到的有随机算法，先进先出算法和最近最少使用算法。

随机算法是算法本身包含了随机数生成器的算法。在进行算法分析时，有时可以在获得了一定输入分布信息之后对输入的分布进行一定的假定，在此基础上进行平均情况分析得到算法的时间复杂度。然而有时候无法获得输入分布的信息，这时可以在算法本身增加一定的随机性，继而实现对算法进行平均情况分析。通过设计随机算法有效地避免较多的较坏情况输入的出现，从而提高算法的平均情况下的性能。

先进先出算法总是淘汰最先进入内存的页面，即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。该算法实现简单，只需把一个进程已调入内存的页面，按先后次序链接成一个队列，并设置一个指针，称为替换指针，使它总是指向最老的页面。但该算法与进程实际运行的规律不相适应，因为在进程中，有些页面经常被访问，比如，含有全局变量、常用函数、例程等的页面，FIFO算法并不能保证这些页面不被淘汰。

最近最少使用算法(LRU算法)，它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。

随机算法和先进先出算法不能反映程序局部性，命中率低。近期最少使用算法命中率较高，但是针对用户具体使用的具体程序不能达到最优。

发明内容

本发明的发明人经过研究发现：虽然用户在使用固态硬盘时的场景虽然复杂多样，可是具体到一个特定的使用者其操作固态硬盘的过程都是有着一定规律的，由于用户的工作性质和生活习惯的原因，在一定时期内用户使用固态硬盘中的软件、数据等行为都是相对稳定的。基于此原理，本发明提供了一种自学习型智能固态硬盘缓存管理方法，能够有效提高组相联映像缓存管理架构中替换算法命中率，包括：

S1、获取用户访问固态硬盘的操作记录；

S2、分析所述操作记录，得到用户使用固态硬盘的操作习惯；

S3、根据所述操作习惯预测用户即将访问到的存储空间的数据；

S4、将预测到的用户即将访问到的存储空间的数据映射到缓冲存储器中。

优选地，步骤S2还包括：判断得到的操作习惯是否为新的操作习惯，若是，则在新的操作习惯的出现概率大于预设的阈值时，用新的操作习惯替换在先存储的操作习惯。

优选地，所述S1中的操作记录包括：用户每次使用固态硬盘时运行的应用程序段、所述应用程序段之间的切换顺序以及所述应用程序段执行后段内各页进出缓冲存储器的页地址流。