本文主要讲述NoSQL在Flash设备上的可以选择的其中一种优化策略，并粗略提了一下SSD设备的特性。
对Flash设备的性能优化，微软曾经做过一份paper，但是里面很多东西比较局限：比如paper中将SSD作为了写入的buffer，而众所周知，写性能不会是任何一款NoSQL的瓶颈;比如SSD的索引采用了Hash的数据结构，这样在进行cache evict的时候，粒度的控制也很有问题。本文对其进行了改进，罗列如下：
Features of SSD
SSD对于传统硬盘的优势在于它没有机械装置，介质也由磁介质变为了电介质，因此它具备直接按地址读取数据的能力，没有了寻道时间，这也是为什么SSD的IOPS可以达到数万的原因。
而SSD的写操作比较特殊，其最小写入单元是4K，当写入空白位置的时候可以直接写入，但是当需要改写某个单元时，则需要一个额外的擦出操作，擦除的操作一般是128个page，每个擦出的单元称为一个块。
Wear Leveling
因为SSD的存储单元寿命有限，因此，当某个特定的部位被频繁擦写，不仅会造成性能问题，而且使得SSD寿命大幅降低，所以SSD做了Wear Leveling，即损耗均衡算法。这样，当需要改写某个page时，并不写入原有位置，而是读取现有块，合并需要改写的数据，然后一起写入新的空闲块，原有的块被标记为invalid，等待被擦除回收。这样做的好处在于，一是不会反复擦写同一个block，二是写入的速度会比较快(省略了擦除的动作)。
Write amplification
因为SSD的erase-before-write的特性，所以就出现了一个写入放大的概念，比如你想改写4K的数据，必须首先将整个擦除块(512KB)中的数据读出到缓存中，改写后，将整个块一起写入，这时你实际写入了512KB的数据，写入放大系数是128。写入放大最好的情况是1，就是不存在放大的情况。
Conclustion
综合SSD的特性，我们需要做到以下两点来合理使用SSD并且提高其使用寿命：
1. 尽量避免随机写。由于损害均衡算法的存在，随机写特定page将造成写入放大。
2. 避免每次写入过少的数据。如果每次写入的数据不足SSD的一个page大，那么当前写入的数据将导致该page有浪费，并且接下来对该文件逻辑上的append将导致，之前写的不足一个page的数据被读取出来，并合并到新的page中去。
3. 不要使用完全部的空间。SSD的损耗均衡算法虽然一定程度上减少了对特定部位的频繁擦写，但是如果空间不够，这个还是很难避免，因此，最好预留至少50%的空间。
可以看到，不得不说，绝大部分的NoSQL产品都做到了上述两个特性。因此，在新型存储设备上的尝试将是NoSQL时代的主题。
SSD as Level2 Cache
虽然当前SSD相比内存便宜了很多，但目前SSD每存储单元在价格上仍然比普通硬盘要贵很多，因此，在这个过渡时期，普遍的想法是把SSD当做二级Cache。像Flashcache这样利用Linux Device Mapper，将SSD等设备当做Write Back block cache。关于其详细介绍，这里就不多说了，可以去https://github.com/facebook/flashcache 看看官方的介绍。这里讲述另外一种可能比较简单易实现的方式。
根据上面描述的SSD的性能特点，可以采用下面的设计：
上图是逻辑上的结构，物理的实现已经把很多东西都合并了，比如读cache和写buffer，以及SSD的索引B-tree，都可以进行合并成为一颗B-tree(Berkeley Db的方式)，另外，我需要强调的一点是，这里的SSD索引使用了B-Tree，相比于Hash是为了提供更粗粒度的SSD Cache失效机制，这一点的原因在上面的SSD特性中已经讲过了，下面讲述get以及set操作的流程。
Get
首先，逻辑上先查询内存中的Read Cache，如果不存在，则查询Write Buffer，然后是SSD Cache的B-Tree Index，然后是Bloom Filter确认key的确在硬盘存在，最后查询到硬盘。
Set
插入的时候，先写到write buffer里面，当buffer到达一个临界值的时候将其刷到SSD上，当SSD到达一个临界值的时候，将其踢出并移到硬盘，当然整个过程Bloom Filter也要保持一致。
Delete
删除操作首先检查内存中的各buffer和cache有没有该值，如果有，直接在内存中删除其父节点对它的引用，随后直接返回;如果没有，那么先查看Bloom Filter是否该key存在，如果存在则去硬盘上删掉。
这里需要强调的是，删除操作只是一个标记删除，物理文件上的删除会有后台线程定时扫描，这样能够保证每次SSD的擦除操作能更加有效。
Evict strategy
既然SSD做为了二级Cache，那么其必然存在一个evict操作，evict操作的凭据是每个节点的generation，generation会在每次节点被访问的时候+1，这里的+1是一个全局的+1，即整颗树维护一个long型的generation，A节点被访问一次则其generation为1，那么过一会B节点被访问那么generation为2，以此类推。
Evict的时候将较小的generation的节点删除，将其踢到硬盘，这里需要注意，这里的节点我指的是非页节点，因此，一般情况下，每次evict至少有默认128个叶节点被踢出，即使这128个节点物理上的位置不连续，由于我们有后台的clean线程(参加海量数据存储之Key-value存储简介的过期数据清理一章)的参与，因此，我们总能保证，每次SSD的擦除操作都是连续并且是大块的。
最后，很显然，这样的设计L1 Cache、L2 Cache以及Disk组成了一套完整的数据，因此，在掉电的时候，SSD的cache无需失效，当然，前提是由于我们的系统有Write-ahead-log保证了内存中的数据掉电不丢失。
References
http://www.hellodba.net/2010/10/ssd-database-2.html
http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=131572
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