在此節中我們將分別測試不同 threshold、table size、FIFO queue size 對 wear-leveling 所造成的影響，以及何種設定將可以得到最佳解，另外，在 RLFAL 做 remap 的行為會 增加一些 write 的成本。另外，這樣的行為是否也會造成底層增加 erase 的成本，將會在 此做說明。
以下將會分別設定 Threshold、table size、FIFO queue size。Threshold 越小將越快速 的執行 sector 間的置換，使各 block 被抹除的次數越平均，但將花費較多 erase 的成本。
首先，想要確認的是，這個方法是否有效，因此就要先看它的標準差，而標準差(stdev) 則是在主要是用以衡量觀測資料與其平均數之間的差異量數，衡量值與平均值之間的離 散程度。以下的數據在 Threshold、table size、FIFO queue size 為 0 的部分皆是代表沒有 加上本論文的方法，只有 FAL 本身 wear-leveling 的情形。
給定一個較大的 table size 及 FIFO size 設為 100，再比較各個 threshold 的情形，說 明圖 5.1(a)在上層，也就是在 RLFAL 的行為下，對 FAL 造成的影響，利用觀察在各個 threshold 情況下，比較其是否會有太多的 remap 行為，以及 wear-leveling 的效果。可以 看到的是，在 threshold 各個情況下，它的標準差都不會差太多，但是它的 remap 所造成 的 write 須多出的寫入，需找到一個平衡點。圖 5.2(b)說明，在下層，也就是 device 的部 分，針對它 erase 的行為做比較，看上層的行為是否會對於 block 的 wear-leveling 的效果
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是否有成效，且是否會造成多餘的 erase 成本。可以看到的是，在此情況下，平均的 erase count 是有下降的趨勢。這裡可以說明，在上層使用了只紀錄部分的 hot sector，並且做 了 remap 的成本，在 device 的部分並不會造成實際的過多成本，也成功了平均各 block 被磨損的效果。threshold 愈小，其 wear-leveling 的效果愈好，但是卻要額外付出一些成 本，表示其上層寫到的次數愈小就要找新的 cold sector 去交換，其交換時便會多一次 cold data 的寫入，因此，亦會造成在底層多一次的寫入。這個寫入便是一個成本。
實驗會在全部的 logical sector 皆從 0 找到最後一個 sector 的情況後，也就是說，令 所有的 logical sector 最少皆被使用過一次，去看使用過的情況，在 physical layer 的情況 也是好的，這裡先展示在 logical layer 的情況，在 wear-leveling 的情況下，可以看得出它 的效果也是比沒有加上 policy 的效果好上許多。
(a): Standard deviation of sector write (b): Total write count 圖 5.1: Wear-leveling 在 FAL 所造成的影響
從圖 5.2 可以看出，在 threshold 為 50 的情況下，得到的 erase count 以及標準差是可 以接受的範圍，因此，下面再實驗時，便以 threshold 為 50 的設定去做各個實驗。在 FAL 做 remap 的效果，也就是變更 logical sector 對映變動，是否可以達到讓 physical layer 亦 可達到相同的效果。在這個情況下，可以看到其標準差是大幅度的變小。這也代表說，
wear-leveling 是有效果的。當 table size 愈大，表示它可以掌握的 hot sector 愈準確，所以 也可以確保各個 block 磨損愈平均。圖 5.4(b)說明在各個各 table size 下，在 table 為 200 即有明顯的改善，再加大一點 table size 為 500 時即可達到一個很好的效果，若是讓 table size 加大到 fullmap，對照圖 5.3(a) (b)以 ram 的空間來換取 erase count 的減低(也就是
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garbage collection 的效果)，仍應考慮它寫入的成本。
(a): Standard deviation of block erase (b): Total erase count 圖 5.2: Wear-leveling 在 FMD 所造成的影響
除此之外，也加上了 full-map 來做比較，full-map 也是做在 RLFAL，並且跟本論文 所提出的方法相比。在 full-map 的可以很精準的控制所有的 sector，誰使用到了限定的 threshold，誰可以拿來當 cold sector 都可是被紀錄的，但是它的缺點是，多了許多的 write，雖說如此，但是它的標準差十分的好，erase count 跟其它的相較起來也較小，但 是它所付出的 ram 空間，以及 write 成本也應該考慮。
(a): Standard deviation of write count (b): Average write count 圖 5.3: 各 table size 的 write count 比較
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(a): Standard deviation of erase count (b): Average erase count 圖 5.4: 各 table size 的 erase count 之比較
以 erase count 的比較的部分，觀察 5.5 在 hot、cold data 置換寫入下，提供所有的 block erase 的情況，比較兩者在 Total erase 的情況下，在選取 block dirty count 的部分，是以各 個 table 的情況下，在 block 取得其 dirty count，可以看到是 dirty count 在 block 中在 table 上的表現，由於 block 所取得的 dirty count 愈高，代表它可以少 erase 幾個 block，就可 以得到所需的可用空間。所以 erase count 較低，所以這部分是說明讓 GC 更有效率的原 因。
圖 5.5: 各個 table size 上，block 的 sector dirty count 之比較
另外，參考圖 5.6 的數據，利用各個 queue size，可以少 hot sector 誤判的機會，以
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期達到最佳的效果。可以看到的是，在 table size 為 500, threshold 為 50 的情況下，這 幾種 FIFO queue size 的效果差不多，但在 queue 為 100 的情況下，已經是最好的情形。
而 queue size 為 0 是沒有加方法，FAL 原本 wear-leveling 的效果。可以看到的是有使用 FIFO queue 與沒有使用的差別，其標準差很大，那麼要取那個值做會比較合用的值，因 此將其放大比較，可以看到當 FIFO queue 為 50 的情況下，其標準只差了一點點，但是 queue size 為 100 是此 case 中的最低點。
(a):各 FIFO queue size 的標準差之比較 (b): 各 FIFO queue size 的標準差之比較 圖 5.6: FIFO queue size 之比較
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6 6 6
6 Conclusion Conclusion Conclusion Conclusions ss s
在 不 更 改 原 本 的 FAL 或 是 Device Driver 前 提 下 ， 但 又 希 望 可 以 有 更 好 的 wear-leveling，使用在 FAL 上層做 Remap 的做法，可使得 wear-leveling 的相應上原本 Windows CE 的 FAL 的效果來得好。
利用 RLFAL 的 Remap 做法，可以將 hot、cold data 做一個有效的利用，不致於使部 分 block 被過度的磨損。並且從實驗結果可看出在 erase count 之次數及標準差，均少於 原來 Windows CE 的 FAL 的 wear-leveling 的效果，因此可證明 RLFAL 是一個簡單且有 效應用於 wear-leveling 的方法。可有效減少 Garbage Collection 的 erase count，以及平均 各個 block 磨損的程度。未來如何讓 hot、cold sector 分開，不要使 block 中的 sector 被 hot、cold sector 是一個改進的目標。
從實驗結果可以看出，不論是 erase count 或是平均各 block 磨損效果，都比原本的 FAL 好，因此證明 RLFAL 是一個可替代的做法，以增加 wear-leveling 的效果，又不用 增加過多的 Overhead。
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參考 參考 參考
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