问题

都说固态硬盘寿命短,那么有谁把使用寿命用完了吗?

回答
“固态硬盘寿命短”这句说法,确实在很多地方流传甚广。那么,到底有没有人把固态硬盘的寿命真正用完了呢?这事儿得好好掰扯掰扯。

首先,咱们得明白固态硬盘(SSD)和传统的机械硬盘(HDD)在工作原理上的根本区别。机械硬盘靠的是磁头在旋转的盘片上读写数据,它的寿命瓶颈主要在于机械部件的磨损和损耗,比如电机、轴承等等。这些东西一旦坏了,基本上就得换盘了。

而固态硬盘呢,它没有机械部件,里面是大量的闪存颗粒(NAND Flash)。数据就存储在这些颗粒里。闪存颗粒虽然没有机械磨损,但它有一个关键的特性叫做“擦写次数限制”。简单来说,每一次写入数据,然后又擦除数据,这个过程都会让闪存颗粒里的电子发生微小的变化,久而久之,这个颗粒就“疲劳”了,无法再准确地存储数据,直到报废。

这听起来是不是有点像手机电池?充放电多了就没那么耐用了。没错,这正是SSD寿命短的根源——TBW(Total Bytes Written)和耐用性(Endurance)。

什么是TBW?

TBW是一个衡量SSD写入寿命的指标,单位是TB(太字节)。比如说,一块SSD标称的总写入量是300TBW,这意味着在它的设计寿命内,你总共可以向它写入300TB的数据。超过这个量,SSD理论上就有可能出现写入错误或者完全失效的风险。

那么,真的有人用完TBW了吗?

这问题就有点意思了。在我们的日常使用场景下,想把一块主流的固态硬盘写满它的TBW,真的非常非常难。

举个例子,一块2TB的SSD,如果标称寿命是600TBW,那么它允许你写入的总数据量是600TB。假设你每天写100GB的数据(这已经是相当大的写入量了,相当于拷入一部高清电影),那么600TB(600,000GB) ÷ 100GB/天 = 6000天。6000天大概是16年多!而且这还是不考虑SSD内部有智能的磨损均衡技术的情况下。

SSD的自我保护机制:磨损均衡

固态硬盘制造商可不是傻瓜。他们知道闪存颗粒的擦写次数是有限的,所以会在SSD内部设计一套非常智能的磨损均衡(Wear Leveling)算法。这个算法会记录下每个闪存块的擦写次数,然后把写入操作尽可能地分散开,确保所有闪存块的损耗都比较平均。这就好像一群人轮流干活,每个人干的活量都差不多,而不是让一个人一直干,他很快就累垮了。

什么时候可能会遇到TBW的极限?

在绝大多数的普通用户使用场景下,比如日常办公、上网、看视频、玩游戏,SSD的写入量远达不到它的TBW极限。SSD的寿命更像是“用得差不多了再说”,而不是“用到某个数字就立刻坏掉”。

那么,什么样的用户会比较接近TBW的极限呢?

1. 数据中心/服务器用户: 这些地方会进行海量的读写操作,比如数据库服务器、日志服务器、虚拟化环境等。这些应用对SSD的读写速度和耐用性要求极高,他们可能会经常监控SSD的健康状态和剩余寿命。
2. 视频编辑/内容创作专业人士: 进行大量的素材导入、导出、缓存写入等操作,尤其是长时间处理高码率的视频文件,写入量会非常大。
3. 大规模下载和上传用户: 一些非常活跃的下载党或者云同步用户,如果同时有很多大型文件在进行频繁的写入和删除,理论上写入量也会增加。
4. 专门进行压力测试的用户: 有些发烧友或者测试人员,会故意用软件持续往SSD里写数据,测试它的极限。这种情况下,确实有可能把一块SSD的寿命“跑”完。

有没有公开的、确切的“我把SSD寿命用完了”的个人案例?

在互联网上,尤其是技术论坛和社区,偶尔会有人分享自己SSD的健康报告。确实有一些用户分享过他们的SSD因为接近或者超过了TBW而出现问题的报告。但这些往往是发生在一些极端使用场景的用户,比如长时间运行数据库服务器的个人玩家,或者是一些工作站用户。

而且,很多时候,即便是TBW快到了,SSD也不会“突然爆炸”或者立刻报废。通常的表现是:

性能下降: 随着闪存颗粒的老化,SSD的读写速度可能会逐渐变慢。
出现坏块(Bad Blocks): 一些闪存单元出现问题,无法再正常读写,SSD会进行重新映射,尽量绕过这些坏块。
固件错误/不稳定: 随着寿命的消耗,SSD的控制器固件可能会出现一些不稳定的情况。
最终的读取失败或写入失败: 当大量闪存颗粒损坏,或者管理系统无法正常工作时,SSD就会彻底罢工。

那么,你我这样的普通用户,真的需要担心SSD寿命问题吗?

绝大多数情况下,不需要。

现在的固态硬盘,无论是MLC、TLC还是QLC颗粒,在为普通用户设计的容量下,其TBW数值都足够让你在正常使用的情况下用上很多年。一般来说,一块256GB或512GB的SSD,其TBW可能在100TB左右。就算你每天都写入50GB,一年也才18.25TB。一块100TBW的SSD,也能支持你写入超过5年。而大部分人换电脑或者升级硬件的时间,远比这个要短。

更何况,SSD除了TBW指标,还有一个MTBF(平均无故障时间),这个指标更多的是从另一个角度反映产品的可靠性,比如工作多少小时平均才会出现一次故障。SSD的MTBF通常也都很高,动辄数百万小时。

总结一下:

“固态硬盘寿命短”这个说法是基于闪存颗粒的擦写次数限制,也就是TBW指标。
绝大多数普通用户在使用电脑时,写入量远远达不到SSD的TBW极限。你可能在硬盘真正报废之前,就已经因为电脑性能落后而主动升级了。
极少数用户,例如服务器管理员、专业视频编辑、或者进行极限测试的用户,才有可能在正常使用寿命内遇到TBW的瓶颈。
SSD设计有磨损均衡等技术来延长寿命,并非“用一点就少一点”那么简单粗暴。
SSD的寿命更多的是一个渐进的过程,而不是突然的“死亡”。
你真的需要担心的是,在你用完SSD的TBW之前,你的电脑可能就已经因为其他硬件老化或技术落后而被淘汰了。

所以,如果你不是在进行一些极端的数据写入操作,放心地用你的固态硬盘吧,它比你想的要耐用得多。你更应该关心的是数据备份的重要性,因为任何存储设备都有可能发生故障,无论是什么技术原理。

网友意见

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我的工作是做操作系统存储驱动相关的东西,包括文件系统、存储驱动、USB都接触过,把盘写坏了的事情还是遇到过不少次的。

如果把写坏的盘做一个汇总,可以总结以下几个特点:

1. 基本上都是不出名的小厂的盘,大厂尤其是Intel的盘在压力测试下也没出过问题,Intel的盘不仅耐用,并且掉电丢数据的情况也很少。
2. 新产品更容易坏,比如NVMe刚出来的时候,各种杂牌子的盘很多,坏的也多,但过了一段时间以后,NVMe的稳定性比第一批盘要好。这个规则也适用于SATA-SSD(以下简称SSD),但是因为SSD已经比较成熟了,所以SSD的问题相对于NVMe来说要少一些。
3. 操作系统上层操作很难写坏一个盘,因为盘自身带缓存,解决方法是发送硬件的flush(SYNC)命令,并且不要使用TRIM命令。

早年(大概8年前)SSD刚开始普及的时候,杂牌子的SSD比较多,国外客户更是什么样的盘都有,寄过来一些故障盘,发现在持续烤机一段时间(大概一个月)以后,性能开始下降,文件系统(RTOS上的)性能从200MB/s左右下降到不到100MB/s,这个时候盘已经快要坏了,大版本release测试的时候发现性能有下降,会用不同的盘测一下,如果是某个特定的盘的问题,那么就会把这个盘从测试环境里取出来,不再继续使用。这些盘年代久远,印象不太深刻。

我印象深刻的是两年前我写坏过一个NVMe盘,盘不是我买的,但是因为我们文件系统的性能距离官方数据有一定差距,并且想研究一下TRIM(DISCARD)的影响,我就拿过来研究了一下(顺便说一下,有几个回答里有人提到过这个品牌,这个品牌名声一般)。为了避免硬件缓存的影响,我每次测试之前,会全盘写一遍0x55,再写一遍0xAA,每写一段就发一个SYNC命令,这样能迫使硬件缓存完全失效,并且会完全消耗一次PE次数。写完一遍55/AA之后,再进行后续性能测试(以每次256KB的数据块写2GB的内容)。

这个NVMe盘(PCI-E)裸写的速度大概是700-800MB/s,在我反复擦写0x55/0xAA大概5次左右的时候,盘的写速度突然掉到200MB/s,之后一直就保持在这个速度上了。

基本上可以认为这个盘已经坏了。

评论有人说SSD跟NVMe是一种东西,不应该这么比,我回答里的SSD特指SATA-SSD,二者的主控并不一样,NVMe刚流行的那两年,因为主控问题导致NVMe挂掉的盘很多,第一批NVMe的主控技术并不好。主控对闪存的性能和寿命影响是很大的。


所以,要问固态盘快要坏了的时候是什么现象,那么首先可能遇到的是掉速问题,频繁擦写(尤其是写一轮55/AA)可能会导致固态盘的负载均衡算法失灵;也可能会零碎的丢失一些数据,但考虑到盘本身很大,如果不是像Chia那样P盘的话,未必能发现异常的数据块。

正常使用,尤其是用大厂的盘,一般不会有什么问题,我手头的Intel SSD 730 Series 240GB,是2014年买的,作为系统盘使用至今没有任何问题。但另外一块SanDisk的1T SSD,用了不到4年,已经有好几块坏快了(但还能用)。但是大厂的东西,贵是真的贵,一分钱一分货,十分钱两分货


写废盘的测试流程(注:绕过文件系统,直接操作驱动):

1. 申请256KB的固定缓存;
2. 缓存填充0x55,从第一个扇区写到最后一个扇区;
2.1. 每写完1G,发送一次硬件Flush命令(NVMe:Flush Cmd 0x00,SATA:ATA_CMD_FLUSH 0xE7/0xEA)
3. 缓存填充0xAA,从第一个扇区写到最后一个扇区;
3.1. 每写完1G,发送一次硬件Flush命令(同上)
4. 准备1-2GB的内存,按偏移量对0x100求余填充数据
5. 计时,写入数据,计算性能
6. 计时,读取数据,计算性能,校验
7. 发送Flush命令,并重复4-6步骤多次(>5)求平均数

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