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申请/专利权人：江苏卓易信息科技股份有限公司;南京百敖软件有限公司;上海百之敖信息科技有限公司;昆山百敖电子科技有限公司;南京卓易信息科技有限公司

摘要：本发明属于计算机存储技术领域，尤其涉及基于SPINORFlash数据存储的区块自适应分配方法及系统，该方法首先，修改驱动层，嵌入区块使用记录表并初始化，实现实时更新与查询；其次，分析记录表数据，引入深度学习算法制定自适应区块分配策略，以优化读写操作；第三，构建预测模型，预测区块使用趋势与寿命，实现动态分配优化；第四，设定寿命阈值，修改文件子系统算法，并与驱动层集成，动态调整读写任务分配，监控工作状态并限制读写操作；最后，通过实时测试评估性能，优化分配策略，设定性能阈值，实时监控并自动修正异常；本发明显著提高了SPINORFlash数据存储设备的性能、可靠性和使用寿命，解决了区块管理准确度低和存储失衡的问题。

主权项：1.基于SPINORFlash数据存储的区块自适应分配方法，其特征在于，包括：步骤S1：侵入式修改SPINORFlash驱动层，并对区块嵌入使用记录表并初始化，当接收到上层指令时，对指令对应区块的记录表进行更新并执行实际的擦除操作，同时通过查询接口查询区块嵌入记录表，获取对应区块记录表内的统计数据，并反馈给上层；步骤S2：采集并分析区块记录表内反馈的统计数据，根据分析结果，引入深度学习算法制定自适应区块分配策略，并利用制定的分配策略计算得出最优的读写操作分配方案；步骤S3：构建预测模型，并将采集的各区块历史和实时使用情况统计数据输入到预测模型当中，预测出各个区块的使用趋势和寿命变化数据，将预测的使用趋势和寿命变化数据反馈到步骤S2中的自适应区块分配策略，并对策略进行实时优化；步骤S4：设置区块寿命阈值，修改文件子系统算法并将其与修改后的驱动层进行集成，当文件子系统执行写操作时，根据获取的区块使用情况，动态调整读写任务的分配，同时监控区块工作状态，根据监控工作状态和预测的寿命变化数据，利用设置的区块寿命阈值限制区块的读写操作；步骤S5：将步骤S1到步骤S4过程在硬件和软件上进行实时测试，收集实时测试数据，并利用收集到的测试数据对测试性能进行评估，根据评估结果优化调整自适应区块分配策略；步骤S6：设定性能指标的阈值，并实时监控步骤S5测试过程的性能指标，当监测到Flash性能下降或出现异常时，根据设定性能指标的阈值触发告警，并将异常情况反馈到自适应区块分配策略和交互界面，对异常进行自动修正；所述步骤S2引入深度学习算法制定自适应区块分配策略，采用一种强化学习算法，具体步骤包括：S201、根据区块记录表内反馈的统计数据，构建自适应区块分配策略中强化学习当前t时刻的输入状态其中，表示当前t时刻第i个区块的已使用空间的百分比，表示当前t时刻第i个区块的读写次数，表示当前t时刻第i个区块的擦除次数，表示当前t时刻第i个区块的预测剩余寿命，表示当前t时刻向第i个区块发送读写请求的数量，表示当前t时刻向第i个区块发送请求的类型，表示当前t时刻向第i个区块发送请求的优先级，表示当前t时刻低负载区块的数量与分布，表示当前t时刻第i个区块历史工作负载的平均值，当前t时刻联合执行动作为其中，at1表示当前t时刻执行数据强制迁移的动作，表示当前t时刻执行提高低负载和低使用频次区块选择优先级的动作，表示当前t时刻对达到寿命阈值的区块执行限制读写的动作，表示当前t时刻执行提高或降低请求优先级的动作，当前t时刻组合奖励函数Rt，具体组合奖励函数为：其中，rtu表示所有区块的空间利用率优化奖励，rte表示所有区块读写效率奖励，rtl表示所有区块寿命管理奖励，rtp表示请求优先级满足奖励，α1，α2，α3，α4表示对应奖励的加权系数，k1，k2，k3，k4表示对应奖励的增益系数；std.表示标准差运算符，βi表示根据第i个区块负载状态确定的读写效率系数，γi表示根据区块i的剩余寿命确定的剩余寿命奖励系数，表示第i个区块的寿命阈值，Qh,t+1，Ql,t+1依次表示下一时刻高优先级和低优先级请求的状态；f.表示高优先级和低优先级请求状态拟合函数；S202、基于SAC强化学习算法构建自适应区块分配策略模型，并将构建的当前t时刻的输入状态st、当前t时刻联合执行动作at和当前t时刻组合奖励函数Rt输入到构建的自适应区块分配策略模型进行训练，获取训练完成度的自适应区块分配策略模型；S203、将获取的自适应区块分配策略模型部署到修改后的SPINORFlash驱动层内，根据实时下发的请求指令和获取的各区块使用情况数据，生成最优的读写操作和区块分配方案。

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