前面介绍了Greedy，Cost-Benefit, CAT三种算法，本来应该继续介绍CICL了，实际上连参考资料都找好了。
不过前面讲了这么多东西，一直没有提到兵哥跟其他捡垃圾的不同之处，兵哥是一位商人，研究算法从来不是目的，赚钱才是终极使命。
那么兵哥的卖点是什么呢？
垃圾回收有两个重要的问题需要考虑：回收无效Block的时机以及每次回收的数量。因此，又关系到两种回收策略：主动回收策略与被动回收策略。
被动回收策略是当接收到写入请求时，系统根据目前状况判断是否执行垃圾回收，此策略模式下，系统通常会对可用空间设定一个临界值，当可用空间小于临界值时开始执行垃圾回收。每次需要回收多少空间则由固件工程师自己定义。
这种磨损的弊端在于：当执行垃圾回收时，写入请求会被延迟，每次需要执行回收的Block数量越多，延迟的时间就越长，外在表现为写入性能急速下降。
主动回收策略则是利用系统空闲时间执行垃圾回收，通过固件设定周期性任务，定时检查可用块的剩余情况，如有需要就执行垃圾回收。主动回收策略等同于利用空闲时间提前进行垃圾回收，避免了被动策略所造成的性能波动。
单一利用系统空闲时间执行主动垃圾回收同样存在弊端，假设系统一直没有空闲时间，垃圾回收同样无法有效执行，例如：城市道路视频监控，闪存会一直有文件写入，此种情形下垃圾回收与被动策略基本雷同。
兵哥的卖点1：PR-Latency技术
在主动回收策略中采用更加优化的方式，不是等到系统完全空闲，而是忙里偷闲在命令之间的等待时间零敲碎打的进行垃圾回收。
个人以为，也许兵哥主打的军工和工控市场，有时对Latency要求没有那么高，那么固件在需要的时候，也许可以让让命令回复不要那么及时，从而给GC更多的碎片时间。
兵哥的卖点2：根据不同的应用场景，动态调整的OP空间
这样可以使SSD即使在100%写/读负荷的情况下都可以保持同样的性能，使用IOMeter 设置2MB pattern，100%写模式进行不间断的测试，一周后直接测试性能曲线，仍然可以表现为一条直线。
兵哥真正的卖点：Non-Blance磨损平衡算法
目前垃圾回收算法基本都是围绕如何更加平均的擦除每个Block这种思想进行设计，这些算法是基于Block耐磨度完全一致的”假设”基础之上，但事实上，每个page和Block的耐磨状态是不同的，当对一个闪存上的所有Block进行平均擦除时，必然会有一些Block先成为Bad Block，而另一些Block则会有更长时间的耐磨度。这是由晶圆设计工艺所决定的，在目前的工艺条件下，尚无法确保每个Block完全一致，甚至在生产过程中一定会有晶圆存在一些错误，不可控制的是这些错误是随机分布的。
兵哥使用型号为JS29F16B08CCME2的Intel 16GB MLC NAND Flash做了实验：
进过10次P/E后的情形，结果显示每个Block的Erase时间是不同的，不同的操作时间反应了每个Block的原始状态不同，操作时间短的Block健康状态理论上好于操作时间长的Block。
如果每个Block的耐磨度本来是不均衡的，人为通过算法保持每个Block擦除一致的结果，不是延长了闪存整体寿命，恰恰是损害了闪存最佳使用寿命。
Non-Balance算法思想是：能者多劳。打破前人假设”每个Block寿命一致”基础上的平衡算法，在使用过程中对每个page和Block真实耐磨度进行评估，让耐磨度强的Block得到更多的擦写次数，而耐磨度差的则得到相应的保护。只有每个Block都不成为坏块，才能最大程度上减少对每个Block的擦除次数，举例来说：100个Block写入1TB数据和1000个Block写入1TB数据，假设100个Block写入1TB数据需要被擦除10次，那么，1000个Block只需要被擦除1次。
Non-Balance算法的另一个精要是：当Block的不可纠正误码率（UBER，Uncorrectable Bit Error Rate）达到一定的阈值时，将MLC模式转自动换为SLC模式。
要实现能者多劳，前提是了解Page的真实能力（PE Cycle），而非直接使用Flash厂商提供的标准数据。怎么实现的？且听下回分解。
