【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及存储系统，尤其涉及一种zns固态硬盘掉电数据保护方法、装置、计算机及存储介质。
技术介绍
1、固态硬盘在工作过程时需要主机为其供电，以维持ssd的正常读写操作，在一些场景中，可能存在没有提前通知或预警的情况下终止ssd的供电，即固态硬盘的异常掉电，如突然拔掉插口或主机掉电等，导致固态硬盘没有足够的时间和电量将主机传递的数据写入到非易失性存储单元，而导致该部分数据还在ssd的易失性存储单元中，最终导致主机的数据丢失，影响数据安全性。而现有技术中，通常ssd在掉电时，只有利用大容量的备电系统为ssd进行整盘供电，才能将易失性存储单元中的数据存储至非易失性存储单元，而该方法又需要为固态硬盘配置大容量的备电系统，这样一来导致固态硬盘存在成本高的问题。
2、目前，主流的ssd分为企业级和消费级硬盘，企业级硬盘一般都有一块电容用于ssd掉电时可以供电给ssd将数据完整的写下去；而消费级ssd则没有这块电容，上电后通过算法做异常上下电的处理，也有可能通过对nand(一种非易失闪存技术存储器)、dram(dynamic random access memory，动态随机存取存储器)、soc(系统级芯片)电压的监测来控制异常掉电后的行为。主流ssd采取的方案均是通过对nand、dram、soc电压的监测来判断是否是异常掉电，以及做必要的措施来限制ssd此时异常掉电时所要进行的危险操作。ssd异常掉电时，ssd还没有来得及收到主机的掉电通知时就被掉电；或者收到主机的掉电通知，但还没有来得及处理上面提到的那些事情，就被掉电。
技术实现思路
1、为解决上述存在的技术问题，本专利技术提供了一种zns固态硬盘掉电数据保存方法，具体的，涉及zns固态硬盘备电电容管理办法、掉电预测方法、特殊区块数据保存、在zns固态硬盘遇到异常掉电之前提前预测，并提供掉电数据处理和掉电恢复处理。旨在解决zns固态硬盘发生异常掉电时对盘做数据处理，避免产生非易失性存储介质读写不稳定，以及数据集管理命令等重要数据的丢失，保证盘在经历异常掉电场景后能正常启动和使用。
2、具体的包括：
3、步骤s1通过电容支撑所述zns固态硬盘在掉电时完成当前的读写操作，保障在掉电场景下数据的安全；
4、步骤s2采用单独划分的特殊区块区域管理内部固件数据；
5、步骤s3每个zone在运行时在易失性存储介质中维护一份关键数据，所述关键数据为当前操作的相关元数据，以确保在掉电后可以快速启动并从所述易失性存储介质中加载最新的元数据；
6、步骤s4引入掉电预测方法，通过对固态硬盘的掉电进行预测来确保掉电保护动作的完成，所述掉电预测方法包括通过训练后的神经网络模型和实时监测的数据进行预测，当预测到所述固态硬盘即将异常掉电时，触发掉电保护，同时启动硬盘的自主保护机制；
7、步骤s5在电源异常时，设备控制器硬件断开与系统总线的连接，内部时钟与系统总线时钟断开，进入自由运行状态，以有效保障所述zns固态硬盘在掉电时的稳定运行；
8、步骤s6设备控制器硬件利用设备内部时钟完成数据相关操作，对于存储设备，包括将设备缓存内的数据写入设备存储单元，并确保数据的一致性，填充有效数据至写入单元边界，并将填充后的所有数据写入到设备存储单元中，同时控制主控芯片的操作，确保主控芯片将易失性存储介质里的数据写入非易失性存储介质中，以避免重要数据的丢失。
9、进一步的，步骤s1中，所述电容的电量足以使硬盘在掉电时有足够的时间完成数据保存操作，同时特殊区块存储关键数据，确保掉电恢复时能够快速找到所述掉电前写入的最新的数据。
10、进一步的，步骤s2中的所述固态硬盘在掉电时，所述特殊区块存储关键的分区管理数据，所述分区管理数据至少包括lastppa、vbm、slba中的一种或多种。
11、进一步的，步骤s4中的所述掉电预测方法具体为：
12、通过对所述固态硬盘的多个影响因子进行采集，采用lstm-n模型，当所述模型预测到固态硬盘即将掉电时，触发掉电保护，同时启动硬盘的自主保护机制；具体的所述lstm-n模型该模型由一系列基于时间序列的lstm-n单元组成。
13、进一步的，所述的lstm-n模型至少包括：每个lstm-n单元由神经网络层、按位操作或逐点操作、向量传递及向量拼接等元素构成；所述每个lstm-n单元的输入层中，包含了温湿度、洁净度、内存、cpu参数、带宽、通电时长、异常掉电次数、每次掉电时的电压、数据累计写入量、硬盘io等神经元；隐藏层中包含了写入放大率、iops、坏块数、读写速度、p/e次数等神经元；输出层中的神经元则涵盖了使用寿命。
14、进一步的，所述备电电容还包括降压模块和升压模块，所述升压模块和降压模块协同工作。
15、进一步的，备电电容通过关闭所述降压模块和启用所述升压模块，利用外部电源对备电电容进行充电，并实时监测备电电容的电压状态，当电压上升至设定的第一电压时，关闭升压模块；在所述掉电预测方法预测到即将异常掉电的情况下，所述升压模块关闭，而所述降压模块启用，通过备电电容通过降压模块向固态硬盘供电。
16、进一步的，当正常工作时，主机实时监测到备电电容的电压下降至所述备电电容的放电下限值时，关闭降压模块，以防备电电容过度放电。
17、进一步的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的zns固态硬盘掉电数据保存方法的步骤。
18、与现有技术相比，本专利技术具有以下技术效果：第一，通过对电容电压实时监测，维持备电电容的电量在一定安全范围，在避免电压过高的情况下，保证掉电时，备电电容的电量足以完成关键数据的保存；第二，引入异常掉电的预测方法，在预测到即将掉电的情况下，触发掉电保护，同时启动硬盘的自主保护机制；第三，通过掉电预测方法结合备电电容的管理办法和关键数据的备份，有效的保证了ssd正在读写的数据的安全性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种ZNS固态硬盘异常掉电的数据保存方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述备电电容的电量足以使所述ZNS固态硬盘在掉电时有足够的时间完成数据保存操作，同时特殊区块存储关键数据，确保掉电恢复时能够快速找到所述掉电前写入的最新的数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中的所述ZNS固态硬盘在掉电时，所述特殊区块存储关键的分区管理数据，所述分区管理数据至少包括LastPpa、VBM、SLBA中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中的所述掉电预测方法具体为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的LSTM-N模型至少包括：每个LSTM-n单元由神经网络层、按位操作或逐点操作、向量传递及向量拼接等元素构成；所述每个LSTM-N单元的输入层中，包含了温湿度、洁净度、内存、CPU参数、带宽、通电时长、异常掉电次数、每次掉电时的电压、数据累计写入量、硬盘IO等神经元；隐藏层中包含了写入放大率、IOPS、坏块数、读写速度
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电容还包括降压模块和升压模块，所述升压模块和降压模块协同工作。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过关闭所述降压模块和启用所述升压模块，利用外部电源对备电电容进行充电，并实时监测备电电容的电压状态，当电压上升至设定的第一电压时，关闭升压模块；在所述掉电预测方法预测到即将异常掉电的情况下，所述升压模块关闭，而所述降压模块启用，通过备电电容通过降压模块向ZNS固态硬盘供电。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当实时监测到备电电容的电压下降至所述备电电容的放电下限值时，关闭降压模块，以防备电电容过度放电。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～8任一项所述的ZNS固态硬盘掉电数据保存方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种zns固态硬盘异常掉电的数据保存方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中，所述备电电容的电量足以使所述zns固态硬盘在掉电时有足够的时间完成数据保存操作，同时特殊区块存储关键数据，确保掉电恢复时能够快速找到所述掉电前写入的最新的数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中的所述zns固态硬盘在掉电时，所述特殊区块存储关键的分区管理数据，所述分区管理数据至少包括lastppa、vbm、slba中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s4中的所述掉电预测方法具体为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的lstm-n模型至少包括：每个lstm-n单元由神经网络层、按位操作或逐点操作、向量传递及向量拼接等元素构成；所述每个lstm-n单元的输入层中，包含了温湿度、洁净度、内存、cpu参数、带宽、通电时长、异常掉电次数、每次掉电时的电压、数据累计...
【专利技术属性】
技术研发人员：张仡，杨亮，刘兴斌，
申请(专利权)人：武汉麓谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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