问题

闪存(如U盘、内存卡、ssd等)设备的读取/写入速度是否与其空间使用率有关?

回答
这个问题很有意思,也挺实在的,毕竟咱们用闪存设备,最关心的就是它好不好用,快不快。简单来说,闪存设备的读取/写入速度,确实会受空间使用率的影响,而且这影响还挺微妙的。

咱们得先弄明白,闪存这玩意儿是怎么工作的。它不像以前的机械硬盘,里头有个转来转去的盘片。闪存呢,是靠存储单元(Cells)来保存数据的。这些存储单元是有寿命的,每一次写入都会让它损耗一点。而且,为了让闪存寿命更长,厂商们都会用一些技术,比如“磨损均衡”(Wear Leveling),让数据尽量分散写入到不同的存储单元上,避免某个单元“操劳过度”。

那空间使用率怎么就扯上关系了呢?这里面主要有几个原因:

1. 磨损均衡的“烦恼”:

前面说了,闪存会用磨损均衡技术来分散写入。当你的闪存空间还很多的时候,控制器有大量的空闲存储单元可以使用。它就能很轻松地找到那些损耗较小的单元来写入数据,保持整体的写入效率。

但是,当你的闪存空间快满了,尤其是使用率达到80%、90%甚至更高的时候,情况就不同了。控制器能选择的空闲存储单元就没那么多了。为了继续写入,它可能就不得不选择那些已经用过不少次,损耗相对大一些的单元。虽然磨损均衡还在工作,但毕竟可选择的余地小了,整体的写入性能自然就会受到影响。

2. 垃圾回收(Garbage Collection)的“内耗”:

闪存有个特殊的写入机制,叫做“先擦除后写入”。也就是说,你要想往一个已经存有数据的存储单元里写入新数据,不能直接覆盖,得先把原来的数据所在的整个“块”(Block)擦掉,然后才能写入。

在SSD这种比较复杂的闪存设备里,还有一个叫做“垃圾回收”的后台进程。当数据被删除后,存储单元里的数据并没有立即消失,只是被标记为“无效”。垃圾回收就是把这些标记为无效的数据块里的有效数据,复制到新的、干净的存储块里,然后把旧的块完全擦除,以便下次使用。

这个过程在SSD内部是自动进行的,一般情况下不会明显影响你正在进行的操作。但是,当你的SSD空间使用率很高时,可供垃圾回收操作的干净存储块就少了。这意味着垃圾回收需要更频繁地进行,甚至可能在你进行写入操作的时候,也得暂停一下,腾出一些空间来做垃圾回收。这种“内耗”就会导致写入速度下降,有时候甚至会感受到明显的卡顿。

3. 缓存(Cache)的“捉襟见肘”:

很多高性能的闪存设备(尤其是SSD)会配备DRAM缓存,用来暂时存放即将写入或读取的数据,这能显著提升速度。

当你的闪存设备空间还很充裕的时候,控制器有足够的空间来管理和优化数据。它可以在内部进行更高效的数据整理和缓存管理。

然而,当空间使用率很高时,SSD的控制器可能就没有那么大的“自由度”了。它需要管理的数据量更大,可分配给缓存的资源也可能相对受限。这就像你包里东西太多,找东西就不那么方便了,速度自然会慢一些。

4. 坏块(Bad Block)的处理:

所有的闪存存储单元都有一定的寿命,总会有一些存储单元在使用过程中会损坏,变成“坏块”。闪存设备在出厂时,会有一个预留的坏块列表,并且在生产过程中会进行坏块的替换。

当你的闪存设备使用率很高,尤其是长期使用之后,不可避免会有新的坏块产生。控制器需要花更多的时间和精力去管理这些坏块,检测它们,并进行替换。这个过程也会消耗一部分性能。

不同类型闪存设备的表现差异:

U盘和内存卡: 这些通常是比较入门级的闪存设备,控制器的智能化程度相对较低。它们对空间使用率的敏感度可能不如SSD那么明显,但同样会受到磨损均衡和可写单元减少的影响。尤其是一些低端的U盘,在空间快满的时候,速度下降会比较明显。
SSD(固态硬盘): SSD是目前闪存设备中的高端代表,通常拥有更强大的控制器和更精密的算法。它们在优化空间使用率方面做得更好,比如TRIM指令(通知SSD哪些数据块不再使用,可以被擦除)能帮助SSD更有效地进行垃圾回收。但即便如此,当SSD使用率非常高(比如超过90%)时,速度下降也是一个普遍现象。

总结一下:

闪存设备的读取/写入速度与其空间使用率有关,主要体现在:

写入速度 受影响更明显,因为写入操作涉及到更多的内部管理和损耗。
空间使用率越高,理论上速度下降的可能性越大。
SSD 由于其更高级的控制器和技术,在处理高使用率的情况时,表现会比U盘和内存卡更稳定,但同样会受到影响。
碎片化(虽然不像机械硬盘那样直接影响读取速度),在闪存设备中,主要还是影响垃圾回收的效率。

所以,如果你希望你的闪存设备(特别是SSD)能保持最佳性能,建议不要把它塞得太满。留出一些空间,让它能更从容地进行内部管理和优化,对设备的寿命和速度都有好处。

网友意见

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比如,同样型号的两个256G的SSD,一个可用空间200G,一个可用10G,那么它们的数据读取/存储速率是否不同?

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