CN105900082A - 存储空间管理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

一种存储空间管理方法及装置，应用于非易失性存储器NVM中。在包含NVM的存储空间中的空闲块的图像特征的特征集合中，确定与待写入上述NVM的数据的图像特征相似度高的空闲块，以供所述数据写入，这样在存储空间分配时就考虑到磨损及能耗的问题，可以减少NVM的存储空间中空闲块的写操作能耗，从而实现在扩展NVM使用寿命的同时，降低写操作能耗。

Description

存储空间管理方法及装置 技术领域
本发明实施例涉及信息存储技术，尤其涉及一种存储空间管理方法及装置。
背景技术
近年来，为了满足应用的性能需求，基于新材料和新机制的非易失存储器(英文：Non-Volatile Memory，简称：NVM)不断取得新的突破，并日趋走向成熟的产业化道路。
NVM具备与动态随机存取存储器(英文：Dynamic Random Access Memory，简称：DRAM)相近的读写性能、按字节寻址及可按位改写的能力。与此同时，NVM还具备更大的存储密度和容量以及数据掉电不丢失的特性。但有些NVM仍存在着使用寿命短及磨损大的问题，即频繁的写操作导致NVM中物理块的损坏，进而使NVM失效。另外，NVM还存在写操作能耗过大的现象。
发明内容
本发明实施例提供一种存储空间管理方法及装置，以在扩展NVM使用寿命的同时，降低写操作能耗。
第一方面，本发明实施例提供一种存储空间管理方法，所述方法应用于非易失性存储器NVM中，包括：
获取待写入所述NVM中的数据的图像特征；
在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征，其中，所述特征集合中包含有根据所述NVM的存储空间中的空闲块获得的M个图像特征，所述存储空间中的各空闲块的大小与所述数据的大小相同，所述空闲块包括所述NVM的存储空间中的无效数据块和未写入数据的区域，所述M为所述NVM的存储空间中的空闲块数量，M为自然数；
将所述数据写入具有所述第一图像特征的空闲块中。
根据第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征之前，所述方法还包括：
分别计算所述NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征。
根据第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述分别计算所述NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征包括：
采用预设窗口遍历所述NVM的存储空间中的空闲块i，获得所述空闲块i的局部二值模式LBP特征向量Xi，其中，Xi＝(LBPi1,LBPi2,...,LBPiN)，其中，所述N根据所述空闲块i的大小和所述预设窗口的大小确定，LBPin为所述空闲块i内每个预设窗口对应的LBP算子，J表示所述LBP算子转化成二进制的总位数，sj＝0或1；
根据所述空闲块i的LBP特征向量Xi及所述空闲块i中0和1的比例Pi，获得所述空闲块i的图像特征Ti，其中，Ti＝αXi+βPi，α和β表示权重，α+β＝1。
根据第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述获取待写入所述NVM中的数据的图像特征，包括：
采用所述预设窗口遍历所述数据，获取所述数据的LBP特征向量X，其中，X＝(LBP1,LBP2,...,LBPN)，
根据所述数据的LBP特征向量X及所述数据中0和1的比例P，获取所述数据的图像特征T，其中，T＝αX+βP。
根据第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述特征集合包括多个B+树，所述多个B+树的节点由所述NVM的存储空间中的空闲块的所述M个图像特征构成，所述在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征，包括：
根据所述数据的图像特征到所述多个B+树中各B+树的根结点的欧式距离确定第一B+树，其中，所述第一B+树为所述各B+树的根结点到所述数据的图像特征的欧式距离最小的B+树；
计算所述数据的图像特征与所述第一B+树中各节点的欧式距离；
确定与所述数据的图像特征的欧式距离最小的第一图像特征为所述与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征。
根据第一方面、第一方面的第一种至第四种可能的实现方式中任意一种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述将所述数据写入具有所述第一图像特征的空闲块中之后，所述方法还包括：
标记具有所述第一图像特征的空闲块的状态为已使用。
根据第一方面、第一方面的第一种至第五种可能的实现方式中任意一种可能的实现方式，在第一方面的第六种可能的实现方式中，所述方法还包括：
当对所述NVM的存储空间中的无效数据块进行回收时，获取回收的所述无效数据块的图像特征，所述无效数据块为所述NVM的存储空间中数据块所储存的数据处于无效状态的块；
根据所述无效数据块的图像特征，更新所述NVM的存储空间的特征集合。
第二方面，本发明实施例提供一种存储空间管理装置，所述装置应用于非易失性存储器NVM中，包括：
获取模块，用于获取待写入所述NVM中的数据的图像特征；
确定模块，用于在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述获取模块获取的所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征，其中，所述特征集合中包含有根据所述NVM的存储空间中的空闲块获得的M个图像特征，所述存储空间中的各空闲块的大小与所述数据的大小相同，所述空闲块包括所述NVM的存储空间中的无效数据块和未写入数据的区域，所述M为所述NVM的存储空间中的空闲块数量，M为自然数；
管理模块，用于将所述数据写入具有所述确定模块确定的所述第一图像特征的空闲块中。
根据第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述获取模块还用于：
分别计算所述NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征。
根据第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述获取模块用于分别计算所述NVM的存储空间中的M个空闲 块的图像特征具体为：
采用预设窗口遍历所述NVM的存储空间中的空闲块i，获得所述空闲块i的局部二值模式LBP特征向量Xi，其中，Xi＝(LBPi1,LBPi2,...,LBPiN)，其中，所述N根据所述空闲块i的大小和所述预设窗口的大小确定，LBPin为所述空闲块i内每个预设窗口对应的LBP算子，J表示所述LBP算子转化成二进制的总位数，sj＝0或1；
根据所述空闲块i的LBP特征向量Xi及所述空闲块i中0和1的比例Pi，获得所述空闲块i的图像特征Ti，其中，Ti＝αXi+βPi，α和β表示权重，α+β＝1。
根据第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述获取模块用于获取待写入所述NVM中的数据的图像特征，具体为：
采用所述预设窗口遍历所述数据，获取所述数据的LBP特征向量X，其中，X＝(LBP1,LBP2,...,LBPN)，
根据所述数据的LBP特征向量X及所述数据中0和1的比例P，获取所述数据的图像特征T，其中，T＝αX+βP。
根据第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述特征集合包括多个B+树，所述多个B+树的节点由所述NVM的存储空间中的空闲块的所述M个图像特征构成，所述确定模块具体用于：
根据所述数据的图像特征到所述多个B+树中各B+树的根结点的欧式距离确定第一B+树，其中，所述第一B+树为所述各B+树的根结点到所述数据的图像特征的欧式距离最小的B+树；
计算所述数据的图像特征与所述第一B+树中各节点的欧式距离；
确定与所述数据的图像特征的欧式距离最小的第一图像特征为所述与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征。
根据第二方面、第二方面的第一种至第四种可能的实现方式中任意一种可能的实现方式，在第二方面的第五种可能的实现方式中，所述管理模块还用于：
将所述数据写入具有所述第一图像特征的空闲块中之后，标记具有所述第一图像特征的空闲块的状态为已使用。
根据第二方面、第二方面的第一种至第五种可能的实现方式中任意一种可能的实现方式，在第二方面的第六种可能的实现方式中，所述管理模块还用于：
回收所述NVM的存储空间中的无效数据块；
当所述管理模块对所述NVM的存储空间中的无效数据块进行回收时，所述获取模块还用于获取回收的所述无效数据块的图像特征，所述无效数据块为所述NVM的存储空间中数据块所储存的数据处于无效状态的块；及，根据所述无效数据块的图像特征，更新所述NVM的存储空间的特征集合。
本发明实施例在包含NVM的存储空间中的空闲块的图像特征的特征集合中，确定与待写入上述NVM的数据的图像特征相似度高的空闲块，以供所述数据写入，这样在存储空间分配时就考虑到磨损及能耗的问题，可以减少NVM的存储空间中空闲块的写操作能耗，从而实现在扩展NVM使用寿命的同时，降低写操作能耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例的附图。
图1为本发明实施例提供的一种应用场景示例图；
图2为本发明实施例提供的另一种应用场景示例图；
图3为本发明实施例提供的一种存储空间管理方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种存储空间管理方法中LBP算子提取示例图；
图5为本发明实施例提供的另一种存储空间管理方法中B+树索引示例图；
图6为本发明实施例提供的又一种存储空间管理方法的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的再一种存储空间管理方法实施例四的流程示意图；
图8为本发明实施例提供的一种存储空间管理装置的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的又一种应用场景示例图；
图10为本发明实施例提供的另一种存储空间管理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
目前研究的NVM主要有相变存储器(英文：Phase Change Memory，简称：PCM)、阻变存储器(英文：Resistive Random Access Memory，简称：RRAM)和磁存储器(英文：Magnetic Random Access Memory，简称：MRAM)等。
在现有技术中，对于存储介质空间的分配和管理，有基于位图或链表的空间管理和分配方法及PCM周期性磨损均衡方法及内存管理方法。其中，基于位图或链表的空间管理和分配方法在NVM空间的管理分配过程中，NVM介质的磨损和能耗需要附加额外的方法来解决；而PCM周期性磨损均衡方法及内存管理方法在NVM空间的管理分配过程中，会考虑减小NVM介质的磨损，但没有考虑能耗的问题。因此，本发明实施例在NVM的存储空间分配和管理过程中解决NVM应用到存储系统时的磨损及写能耗较大的问题。
本发明实施例针对未来面向NVM的文件系统的NVM的存储空间分配和管理的改进和创新。本发明实施例在包含NVM的存储空间中的空闲块的图像特征的特征集合中，确定与待写入上述NVM的数据的图像特征相似度高的空闲块，以供所述数据写入，这样在存储空间分配时就考虑到磨损及能耗的问题，可以减少NVM的存储空间中空闲块的写操作能耗，从而实现在扩展NVM使用寿命的同时，降低写操作能耗。
以下对本发明实施例的应用场景进行举例说明。
本发明实施例一种应用场景中，NVM作为外存使用。该应用场景包括主机、内存、多个通道的NVM以及NVM控制器。其中，主机中央处理器(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)通过NVM控制器读写NVM中的数据。
例如，如图1所示，单机或服务器机框20内包含底板21，底板21上安装有南桥211、中央处理器212和内存213等芯片，用于对其他扩展卡(例 如图1所示的扩展卡22和扩展卡23)进行控制，实现主机的功能；NVM控制器(图1中未示出)也是一个芯片，如现场可编程门阵列(英文：Field－Programmable Gate Array，简称：FPGA)和专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，简称：ASIC)等，通过对NVM控制器进行编程来完成接收主机的读写请求，并对NVM进行各种访问及控制。NVM控制器对应的芯片可以与各个NVM都设置在一个印刷电路板(英文：Printed Circuit Board，简称：PCB)上，通过PCB走线相连，最后呈现的形式是一个NVM设备盒，即图1所示的NVM设备盒24。或者，也可以将NVM芯片和NVM控制器做成一个扩展卡，通过总线和接口标准(英文：Peripheral Component Interface Express，简称：PCIe)接口25与底板21相连。
本发明实施例另一种应用场景中，NVM直接挂载到内存总线。该应用场景包括主机、内存、多个通道的NVM以及NVM控制器。其中，主机CPU通过NVM控制器读写NVM中的数据。
例如，如图2所示，单机或服务器机框20内包含底板21，底板21上安装有南桥211、中央处理器212和内存213等芯片，用于对其他扩展卡(例如图2所示的扩展卡22和扩展卡23)进行控制，实现主机的功能；NVM控制器(图2中未示出)也是一个芯片，如FPGA和ASIC等，通过对NVM控制器进行编程来完成接收主机的读写请求，并对NVM进行各种访问及控制。NVM控制器对应的芯片可以与各个NVM都设置在一个PCB上，通过PCB走线相连，最后呈现的形式是一个NVM双列直插式存储模块(英文：Dual-Inline Memory Modules，简称：DIMM)，即图2所示的NVM214，通过内存总线与中央处理器(CPU)212相连。
图3为本发明实施例提供的一种存储空间管理方法的流程示意图。本发明实施例提供一种存储空间管理方法，该方法应用于NVM中，其中，本发明实施例的NVM能够按字节(Byte)寻址，将数据以位(bit)为单位写入非易失性存储介质中。该方法可以由存储空间管理装置执行，该装置可以独立设置，也可以集成在通信设备中，其中，通信设备可以为台式电脑、笔记本电脑或服务器等任意终端设备。如图3所示，该方法包括：
S301、获取待写入NVM中的数据的图像特征。
具体地，每一个写满了‘0’和/或‘1’的待写入NVM的数据可以看作 是一幅黑白图像，因此，可提取待写入NVM的数据的图像特征。
其中，待写入NVM中的数据可以为原始待写入数据，也可以为将原始待写入数据经过分割处理后得到的数据，或者，将原始待写入数据经过补零后得到的数据，本发明不予限制。
S302、在NVM的存储空间的特征集合中，确定与上述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征。
其中，特征集合中包含有根据NVM的存储空间中的空闲块获得的M个图像特征。存储空间中的各空闲块的大小与上述数据的大小相同。空闲块可包括NVM的存储空间中的无效数据块和未写入数据的区域，M为NVM的存储空间中的空闲块数量，M为自然数。第一图像特征为NVM的存储空间中的空闲块获得的M个图像特征中的其中一个。
由于NVM的存储空间的特征集合中包含了存储空间中各空闲块的图像特征，因此，可通过查询存储空间的特征集合，确定具有与上述数据的图像特征的相似度最高的空闲块。至于存储空间的特征集合的结构本发明实施例不予限制。
S303、将上述数据写入具有该第一图像特征的空闲块中。
由于本发明实施例的NVM能够按字节(Byte)寻址，将数据以位(bit)为单位写入非易失性存储介质中，因此，逐位比对上述数据和具有第一图像特征的空闲块，在比对过程中，仅需重写取值不同的位即可。
本发明实施例在包含NVM的存储空间中的空闲块的图像特征的特征集合中，确定与待写入上述NVM的数据的图像特征相似度高的空闲块，以供所述数据写入，这样在存储空间分配时就考虑到磨损及能耗的问题，可以减少NVM的存储空间中空闲块的写操作能耗，从而实现在扩展NVM使用寿命的同时，降低写操作能耗。
在上述基础上，在S302之前，该方法还可以包括：分别计算NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征。
具体地，NVM由物理块组成，物理块包括空闲块。对NVM的存储空间进行分配和管理，即对NVM的物理块进行分配和管理。该实施例中，可提取NVM中所有物理块的图像特征，也可以仅提取空闲块的图像特征。但对于一个物理块的所有图像特征作为一个整体考虑。
以下通过具体的实现方式对上述实施例进行解释。
一种实现方式中，分别计算NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征可以包括：采用预设窗口遍历NVM的存储空间中的空闲块i，获得空闲块i的局部二值模式(英文：Local Binary Pattern，简称：LBP)特征向量Xi，其中，Xi＝(LBPi1,LBPi2,...,LBPiN)，其中，N根据空闲块i的大小和预设窗口的大小确定，LBPin为空闲块i内每个预设窗口对应的LBP算子，J表示LBP算子转化成二进制的总位数，sj＝0或1；根据空闲块i的LBP特征向量Xi及空闲块i中0和1的比例Pi，获得空闲块i的图像特征Ti，其中，Ti＝αXi+βPi，α和β表示权重，α+β＝1。具体地，Pi表示空闲块中0和1所占的比特位的数量的比例。α和β满足约束条件α+β＝1，介于0和1之间。
其中，LBP算子是一种传统的、效率较高且运算速度较快的特征提取算子。例如，如图4所示，LBP算子是在3*3大小的预设窗口中，将围绕着中心点的8个点顺时针排序产生的8位二进制数并转换成十进制数后得到编码，称为LBP算子码，即
同时，由于LBP特征向量与‘0’和/或‘1’的分布具有很强的相关性，所以，本发明实施例在空闲块的图像特征描述中融入了‘0’与‘1’的百分比，即Pi，表示空闲块i中‘0’与‘1’的比例。
因此，对存储空间中所有空闲块按照上述方法提取相应的图像特征，获得包含所有空闲块的图像特征的特征集合，该特征集合例如为如下所示：
其中，Ti＝αXi+βPi＝(α·LBPi1,α·LBPi2,...,α·LBPiN,βPi)。
在上述基础上，S301可以包括：采用上述预设窗口遍历上述数据，获取该数据的LBP特征向量X，其中，X＝(LBP1,LBP2,...,LBPN)，根据该数据的LBP特征向量X及该数据中0和1的比例P，获取该数据的图像特征T，其中，T＝αX+βP。具体地，P表示待写入NVM的数据中0和1所占的比特位的数量的比例。
特征集合的类型及个数可以根据实际需求限定。以下举例说明。
一种实现方式中，直接基于各空闲块的图像特征，建立一个B+树。
另一种实现方式中，基于各空闲块的图像特征，建立NVM的存储空间的特征集合可以包括：通过K-均值聚类算法对NVM中的所有空闲块的图像特征进行聚类处理，形成K个类，该K个类的中心点表示为Pk，k＝1,2,…,K，其中，聚类处理时每个空闲块的图像特征作为一个整体考虑；以每个类的中心点作为参考点，计算类内每个空闲块的图像特征到参考点的欧氏距离；按照欧式距离构建B+树。该实现方式中，B+树的个数为K。相对于上一实现方式，该实现方式在确定与上述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征时，效率更高，针对性更强。
一种具体实施例中，特征集合可以包括多个B+树(不局限于K个)，多个B+树的节点由NVM的存储空间中的空闲块的M个图像特征构成。该实施例中，S302可以包括：根据上述数据的图像特征到上述多个B+树中各B+树的根结点的欧式距离确定第一B+树，其中，该第一B+树为各B+树的根结点到上述数据的图像特征的欧式距离最小的B+树；计算上述数据的图像特征与该第一B+树中各节点的欧式距离；确定与上述数据的图像特征的欧式距离最小的第一图像特征为所述与上述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征。
例如，如图5所示，提取待写入NVM的数据的图像特征；在各B+树中，计算待写入NVM的数据的图像特征到各B+树的根结点的欧式距离，并根据欧式距离将待写入NVM的数据的图像特征划分到欧式距离最小的第一B+树中进行相似查找；然后，在第一B+树中，通过计算待写入NVM的数据的图像特征到给节点的欧式距离，确定与该待写入NVM的数据的图像特征相似度最高的空闲块。其中，标记为“1”的部分表示对这个空闲块中可以提取的图像特征，将表示成一种轮廓特征，从而用这个轮廓特征来表示该空闲块。这里仅以图5所示的示例来说明通过图像特征来表示空闲块，本发明不予限制。
在上述实施例的基础上，S303之后，该方法还可以包括：标记具有第一图像特征的空闲块的状态为已使用。从而实现在为其它待写入NVM的数据分配空闲块时，不再考虑特征集合中已分配出去的空闲块。
在执行如图3所示实施例的过程中，本发明实施例的方法还可以包括：当对NVM的存储空间中的无效数据块进行回收时，获取回收的无效数据块的图像特征；根据无效数据块的图像特征，更新NVM的存储空间的特征集合。其中，无效数据块为NVM的存储空间中数据块所储存的数据处于无效状态的块。
对NVM的存储空间中的无效数据块进行回收的条件可以包括达到预设时间和无效数据块的数量达到预设数值。其中，预设时间和/或预设数值可根据实际需求进行设置，本发明不予限制。该实施例中的存储空间的特征集合的建立方式同上述实施例，此处不再赘述。
例如，图6为本发明实施例提供的又一种存储空间管理方法的流程示意图。如图6所示，对空闲块进行分配，该方法包括：
S601、接收到数据块请求，该数据块请求中包含待写入NVM的数据。
S602、判断是否已给待写入NVM的数据分配空闲块。
若是，则执行S606，在已分配的空闲块中写入NVM的数据；若否，则执行S603。
S603、获取待写入NVM的数据的图像特征。
S604、根据待写入NVM的数据的图像特征，在存储空间的特征集合中进行匹配。
该步骤中，匹配与待写入NVM的数据的图像特征相似度高的空闲块。
S605、分配匹配到的空闲块给待写入NVM的数据。
S606、写入待写入NVM的数据。
S607、流程结束。
图7为本发明实施例提供的再一种存储空间管理方法的流程示意图。如图7所示，对无效数据块进行回收，该方法包括：
S701、判断是否达到预设时间。
可选地，该步骤还可以为：判断无效数据块的数量是否达到预设数值。
若是，执行S702；若否，执行S704。
S702、提取无效数据块的图像特征。
该提取步骤同S301，此处不再赘述。
S703、将无效数据块的图像特征更新到存储空间的特征集合中。
S704、继续收集无效数据块。
S705、流程结束。
因无效数据块的回收需满足预设条件，根据回收的无效数据块更新特征集合，故对特征集合的更新并非频繁进行，因此，可保证NVM的存储性能。
图8为本发明实施例提供的一种存储空间管理装置的结构示意图。本发明实施例提供的一种存储空间管理装置，该装置应用于NVM中。如图8所示，存储空间管理装置80包括：获取模块81、确定模块82和管理模块83。
其中，获取模块81用于获取待写入NVM中的数据的图像特征。确定模块82用于在NVM的存储空间的特征集合中，确定与获取模块81获取的数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征，其中，特征集合中包含有根据NVM的存储空间中的空闲块获得的M个图像特征，存储空间中的各空闲块的大小与数据的大小相同，空闲块包括NVM的存储空间中的无效数据块和未写入数据的区域，M为NVM的存储空间中的空闲块数量，M为自然数。管理模块83用于将数据写入具有确定模块82确定的第一图像特征的空闲块中。
本实施例的装置，可以用于执行图3所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
在上述实施例中，获取模块81还可以用于：分别计算NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征。
其中，获取模块81用于分别计算NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征可以具体为：采用预设窗口遍历NVM的存储空间中的空闲块i，获得空闲块i的LBP特征向量Xi，其中，Xi＝(LBPi1,LBPi2,...,LBPiN)，其中，N根据空闲块i的大小和预设窗口的大小确定，LBPin为空闲块i内每个预设窗口对应的LBP算子，J表示LBP算子转化成二进制的总位数，sj＝0或1；根据空闲块i的LBP特征向量Xi及空闲块i中0和1的比例Pi，获得空闲块i的图像特征Ti，其中，Ti＝αXi+βPi，α和β表示权重，α+β＝1。
其中，获取模块81用于获取待写入NVM中的数据的图像特征，可以具体为：采用预设窗口遍历数据，获取数据的LBP特征向量X，其中，X＝(LBP1,LBP2,...,LBPN)，根据数据的LBP特征向量X及数据中0和1的比例P，获取数据的图像特征T，其中，T＝αX+βP。
进一步地，特征集合可以包括多个B+树，多个B+树的节点由NVM的存储空间中的空闲块的M个图像特征构成。确定模块82可具体用于：根据数据的图像特征到上述多个B+树中各B+树的根结点的欧式距离确定第一B+树，其中，第一B+树为各B+树的根结点到数据的图像特征的欧式距离最小的B+树；计算数据的图像特征与第一B+树中各节点的欧式距离；确定与数据的图像特征的欧式距离最小的第一图像特征为所述与数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征。
在上述基础上，管理模块83还可以用于：将数据写入具有第一图像特征的空闲块中之后，标记具有第一图像特征的空闲块的状态为已使用。
更进一步地，管理模块83还可以用于：回收NVM的存储空间中的无效数据块。当管理模块83对NVM的存储空间中的无效数据块进行回收时，获取模块81还可以用于获取回收的无效数据块的图像特征，无效数据块为NVM的存储空间中数据块所储存的数据处于无效状态的块；及，根据无效数据块的图像特征，更新NVM的存储空间的特征集合。
为便于理解，图9示出本发明实施例方案的整体示意，应用，虚拟文件系统(英文：Virtual File Systems，简称：VFS)、面向NVM的文件系统及NVM之间的数据流方向，箭头代表数据流方向。
其中，存储空间管理装置如图8所示；面向NVM的文件系统提供可移植操作系统接口(英文：Portable Operating System Interface，简称：POSIX接口)，例如VFS接口，而本发明实施例并不对此限定，无论是否是POSIX接口，本发明实施例均适用。另外，图9中所示的存储接口和NVM为逻辑示意图，具体的硬件实例参考如图1或图2实施例的硬件场景。
图10为本发明实施例提供的另一种存储空间管理装置的结构示意图。本发明实施例提供的一种存储空间管理装置，该装置应用于NVM中。如图10所示，存储空间管理装置100包括：接收器110和处理器120。
其中，接收器110用于接收待写入NVM中的数据。处理器120用于获取接收器110所接收的待写入NVM中的数据的图像特征；在NVM的存储空间的特征集合中，确定与上述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征，其中，特征集合中包含有根据NVM的存储空间中的空闲块获得的M个图像特征，存储空间中的各空闲块的大小与数据的大小相同，空闲块包括NVM 的存储空间中的无效数据块和未写入数据的区域，M为NVM的存储空间中的空闲块数量，M为自然数；及将数据写入具有第一图像特征的空闲块中。
本实施例的装置，可以用于执行图3所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
在上述实施例中，处理器120还可以用于：分别计算NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征。
其中，处理器120用于分别计算NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征可以具体为：采用预设窗口遍历NVM的存储空间中的空闲块i，获得空闲块i的LBP特征向量Xi，其中，Xi＝(LBPi1,LBPi2,...,LBPiN)，其中，N根据空闲块i的大小和预设窗口的大小确定，LBPin为空闲块i内每个预设窗口对应的LBP算子，J表示LBP算子转化成二进制的总位数，sj＝0或1；根据空闲块i的LBP特征向量Xi及空闲块i中0和1的比例Pi，获得空闲块i的图像特征Ti，其中，Ti＝αXi+βPi，α和β表示权重，α+β＝1。
其中，处理器120用于获取待写入NVM中的数据的图像特征，可以具体为：采用预设窗口遍历数据，获取数据的LBP特征向量X，其中，X＝(LBP1,LBP2,...,LBPN)，根据数据的LBP特征向量X及数据中0和1的比例P，获取数据的图像特征T，其中，T＝αX+βP。
进一步地，特征集合可以包括多个B+树，多个B+树的节点由NVM的存储空间中的空闲块的M个图像特征构成。处理器120在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述数据图像特征的相似度最高的第一图像特征可具体为：根据数据的图像特征到上述多个B+树中各B+树的根结点的欧式距离确定第一B+树，其中，第一B+树为各B+树的根结点到数据的图像特征的欧式距离最小的B+树；计算数据的图像特征与第一B+树中各节点的欧式距离；确定与数据的图像特征的欧式距离最小的第一图像特征为所述与数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征。
在上述基础上，处理器120还可以用于：将数据写入具有第一图像特征的空闲块中之后，标记具有第一图像特征的空闲块的状态为已使用。
更进一步地，处理器120还可以用于：回收NVM的存储空间中的无效数据块；获取回收的无效数据块的图像特征，无效数据块为NVM的存储空间中数据块所储存的数据处于无效状态的块；及，根据无效数据块的图像特 征，更新NVM的存储空间的特征集合。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，本申请所提供的实施例仅仅是示意性的。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。在本发明实施例、权利要求以及附图中揭示的特征可以独立存在也可以组合存在。在本发明实施例中以硬件形式描述的特征可以通过软件来执行，反之亦然。在此不做限定。

Claims (14)

  1. 一种存储空间管理方法，所述方法应用于非易失性存储器NVM中，其特征在于，包括：
    获取待写入所述NVM中的数据的图像特征；
    在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征，其中，所述特征集合中包含有根据所述NVM的存储空间中的空闲块获得的M个图像特征，所述存储空间中的各空闲块的大小与所述数据的大小相同，所述空闲块包括所述NVM的存储空间中的无效数据块和未写入数据的区域，所述M为所述NVM的存储空间中的空闲块数量，M为自然数；
    将所述数据写入具有所述第一图像特征的空闲块中。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征之前，所述方法还包括：
    分别计算所述NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征包括：
    采用预设窗口遍历所述NVM的存储空间中的空闲块i，获得所述空闲块i的局部二值模式LBP特征向量Xi，其中，Xi＝(LBPi1,LBPi2,...,LBPiN)，其中，所述N根据所述空闲块i的大小和所述预设窗口的大小确定，LBPin为所述空闲块i内每个预设窗口对应的LBP算子，J表示所述LBP算子转化成二进制的总位数，sj＝0或1；
    根据所述空闲块i的LBP特征向量Xi及所述空闲块i中0和1的比例Pi，获得所述空闲块i的图像特征Ti，其中，Ti＝αXi+βPi，α和β表示权重，α+β＝1。
  4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取待写入所述NVM中的数据的图像特征，包括：
    采用所述预设窗口遍历所述数据，获取所述数据的LBP特征向量X，其中，X＝(LBP1,LBP2,...,LBPN)，
    根据所述数据的LBP特征向量X及所述数据中0和1的比例P，获取所 述数据的图像特征T，其中，T＝αX+βP。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征集合包括多个B+树，所述多个B+树的节点由所述NVM的存储空间中的空闲块的所述M个图像特征构成，所述在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述数据图像特征的相似度最高的第一图像特征，包括：
    根据所述数据的图像特征到所述多个B+树中各B+树的根结点的欧式距离，确定第一B+树，其中，所述第一B+树为所述各B+树的根结点到所述数据的图像特征的欧式距离最小的B+树；
    计算所述数据的图像特征与所述第一B+树中各节点的欧式距离；
    确定与所述数据的图像特征的欧式距离最小的第一图像特征为所述与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征。
  6. 根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述数据写入具有所述第一图像特征的空闲块中之后，所述方法还包括：
    标记具有所述第一图像特征的空闲块的状态为已使用。
  7. 根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    当对所述NVM的存储空间中的无效数据块进行回收时，获取回收的所述无效数据块的图像特征，所述无效数据块为所述NVM的存储空间中数据块所储存的数据处于无效状态的块；
    根据所述无效数据块的图像特征，更新所述NVM的存储空间的特征集合。
  8. 一种存储空间管理装置，所述装置应用于非易失性存储器NVM中，其特征在于，包括：
    获取模块，用于获取待写入所述NVM中的数据的图像特征；
    确定模块，用于在所述NVM的存储空间的特征集合中，确定与所述获取模块获取的所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征，其中，所述特征集合中包含有根据所述NVM的存储空间中的空闲块获得的M个图像特征，所述存储空间中的各空闲块的大小与所述数据的大小相同，所述空闲块包括所述NVM的存储空间中的无效数据块和未写入数据的区域，所述M为所述NVM的存储空间中的空闲块数量，M为自然数；
    管理模块，用于将所述数据写入具有所述确定模块确定的所述第一图像 特征的空闲块中。
  9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取模块还用于：
    分别计算所述NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征。
  10. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取模块用于分别计算所述NVM的存储空间中的M个空闲块的图像特征具体为：
    采用预设窗口遍历所述NVM的存储空间中的空闲块i，获得所述空闲块i的局部二值模式LBP特征向量Xi，其中，Xi＝(LBPi1,LBPi2,...,LBPiN)，其中，所述N根据所述空闲块i的大小和所述预设窗口的大小确定，LBPin为所述空闲块i内每个预设窗口对应的LBP算子，J表示所述LBP算子转化成二进制的总位数，sj＝0或1；
    根据所述空闲块i的LBP特征向量Xi及所述空闲块i中0和1的比例Pi，获得所述空闲块i的图像特征Ti，其中，Ti＝αXi+βPi，α和β表示权重，α+β＝1。
  11. 根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述获取模块用于获取待写入所述NVM中的数据的图像特征，具体为：
    采用所述预设窗口遍历所述数据，获取所述数据的LBP特征向量X，其中，X＝(LBP1,LBP2,...,LBPN)，
    根据所述数据的LBP特征向量X及所述数据中0和1的比例P，获取所述数据的图像特征T，其中，T＝αX+βP。
  12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述特征集合包括多个B+树，所述多个B+树的节点由所述NVM的存储空间中的空闲块的所述M个图像特征构成，所述确定模块具体用于：
    根据所述数据的图像特征到所述多个B+树中各B+树的根结点的欧式距离确定第一B+树，其中，所述第一B+树为所述各B+树的根结点到所述数据的图像特征的欧式距离最小的B+树；
    计算所述数据的图像特征与所述第一B+树中各节点的欧式距离；
    确定与所述数据的图像特征的欧式距离最小的第一图像特征为所述与所述数据的图像特征的相似度最高的第一图像特征。
  13. 根据权利要求8-12任一项所述的装置，其特征在于，所述管理模块还用于：
    将所述数据写入具有所述第一图像特征的空闲块中之后，标记具有所述第一图像特征的空闲块的状态为已使用。
  14. 根据权利要求8-13任一项所述的装置，其特征在于，所述管理模块还用于：
    回收所述NVM的存储空间中的无效数据块；
    当所述管理模块对所述NVM的存储空间中的无效数据块进行回收时，所述获取模块还用于获取回收的所述无效数据块的图像特征，所述无效数据块为所述NVM的存储空间中数据块所储存的数据处于无效状态的块；及，根据所述无效数据块的图像特征，更新所述NVM的存储空间的特征集合。
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