[OSTEP] 37. Hard Disk Drives

디스크는 $0$ 부터 $n-1$ 까지 번호가 붙은 섹터(sector) 의 배열로 표현됩니다.
OS는 섹터 번호(논리 블록 주소, LBA)를 지정해 읽기/쓰기를 요청합니다.
파일 시스템은 보통 더 큰 블록(예: $4\,\mathrm{KiB}$ ) 단위로 I/O를 수행하지만, 디스크가 제공하는 최소 단위는 섹터입니다.

여기서 한 가지를 보수적으로 기억해 두는 편이 안전합니다.

쓰기 원자성은 보통 하나의 섹터 단위만 보장된다고 가정합니다.
섹터보다 큰 단위의 쓰기 도중 전원이 나가면 일부만 기록되는 torn write가 생길 수 있습니다.

또 하나의 중요한 사실은 명시적 인터페이스에 적히지 않습니다.

디스크 주소 공간에서 가까운 블록 접근이 먼 블록 접근보다 보통 빠릅니다.
큰 덩어리의 연속 접근(sequential) 이 임의 접근(random) 보다 압도적으로 빠릅니다.

이것이 파일 시스템이 배치를 고민하는 근본 이유입니다.

추가로, OS가 보는 LBA는 디스크 내부에서 물리 위치로 매핑됩니다. 따라서 물리적 결함 섹터 재매핑 같은 이유로, LBA가 단순히 기하학적 위치와 1<1로> 대응하지 않을 수 있습니다.

2. 물리적 구조#

디스크 성능을 이해하려면 기본 기하(geometry)를 알아야 합니다.

Platter: 데이터를 저장하는 원판(자성 코팅)
Spindle: 플래터를 일정 속도로 회전시키는 축과 모터(RPM)
Track: 표면의 동심원 기록 단위
Cylinder: 여러 플래터에서 같은 반지름의 트랙 집합
Head / Arm: 트랙 위로 이동하며 읽고 쓰는 헤드와 이를 움직이는 암

Figure 37.2: A Single Track Plus A Head

여기서 track, cylinder 같은 용어는 설명에 매우 유용하지만, 현대 디스크는 존(zones), 재매핑, 내부 최적화로 인해 이 기하학을 OS에 그대로 노출하지 않는 경우가 많습니다. 그럼에도 기계적 이동과 회전이 비용을 만든다는 본질은 같습니다.

2.1 탐색과 트랙 이동#

헤드는 트랙 사이를 이동합니다. 이 이동이 탐색(seek) 이고, 디스크가 느린 가장 큰 이유 중 하나입니다.

Figure 37.3: Three Tracks Plus A Head

2.2 트랙 스큐와 멀티존#

연속 읽기가 트랙 경계를 넘을 때도 빠르게 이어지려면, 트랙 이동 시간 동안 회전해버린 각도를 보정해야 합니다.

Track skew: 다음 트랙의 시작 섹터 위치를 의도적으로 밀어, 트랙 변경 직후에도 연속 섹터를 곧바로 읽게 만드는 기법

Figure 37.4: Track Skew

또한 바깥쪽 트랙은 둘레가 더 길어 더 많은 섹터를 담을 수 있습니다.

Multi-zoned recording: 바깥쪽 존에 섹터를 더 많이 배치해 용량과 대역폭을 끌어올리는 방식(존별 섹터 수가 다름)

이 특성 때문에, 같은 RPM이라도 바깥쪽 트랙의 순차 전송 대역폭이 안쪽보다 더 높게 나오는 경향이 있습니다.

3. 디스크 I/O 시간 모델#

디스크 요청 하나의 서비스 시간은 세 요소의 합으로 모델링합니다.

T_{\mathrm{I/O}} = T_{\mathrm{seek}} + T_{\mathrm{rot}} + T_{\mathrm{xfer}} \tag{1}

$T_{\mathrm{seek}}$ : 헤드를 목표 트랙으로 이동시키는 시간(가속, 이동, 감속, 안정화)
$T_{\mathrm{rot}}$ : 목표 섹터가 헤드 아래로 올 때까지 기다리는 회전 지연
$T_{\mathrm{xfer}}$ : 실제 데이터 전송 시간

3.1 평균 회전 지연#

RPM이 주어지면 한 바퀴 시간은 다음과 같습니다.

T_{\mathrm{rev}} = \frac{60\,\mathrm{s}}{\mathrm{RPM}} = \frac{60\times 10^3}{\mathrm{RPM}}\,\mathrm{ms} \tag{2}

평균적으로 반 바퀴를 기다리므로,

\mathbb{E}\!\left[T_{\mathrm{rot}}\right] = \frac{1}{2}T_{\mathrm{rev}} = \frac{30\times 10^3}{\mathrm{RPM}}\,\mathrm{ms} \tag{3}

예를 들어 $\mathrm{RPM}=10{,}000$ 이면 $T_{\mathrm{rev}}=6\,\mathrm{ms}$ , 평균 회전 지연은 $3\,\mathrm{ms}$ 입니다.

3.2 왜 순차 I/O가 압도적으로 빠른가#

임의 접근(random)은 매 요청마다 식 (1)의 $T_{\mathrm{seek}}$ 와 $T_{\mathrm{rot}}$ 를 반복해서 지불합니다. 반면 순차 접근(sequential)은 한 번의 위치 결정 이후 큰 전송으로 길게 이어지므로, 요청당 오버헤드가 희석되고 대부분 시간이 $T_{\mathrm{xfer}}$ 에 가까워집니다.

처리율(대역폭)을 시간으로부터 계산할 때는 다음을 사용하면 됩니다.

R_{\mathrm{I/O}} = \frac{\mathrm{Size}}{T_{\mathrm{I/O}}} \tag{4}

Figure 37.6: Disk Drive Performance

4. 디스크 캐시와 쓰기 정책#

현대 디스크는 내부에 작은 메모리 캐시를 둡니다(전통적으로 track buffer라고도 부름).

읽기에서는 같은 트랙 근처 데이터를 더 읽어 캐시에 담아두면 이후 요청을 빠르게 처리할 수 있습니다.
쓰기에서는 두 전략이 있습니다.
- write-through: 실제 플래터에 기록된 뒤 완료로 보고
- write-back: 디스크 캐시에 적재되면 완료로 보고, 실제 기록은 나중에 수행

write-back은 체감 성능을 올리지만, 전원 장애 상황에서는 상위 계층이 기대하는 쓰기 완료 의미와 어긋날 수 있어 주의가 필요합니다.

5. 디스크 스케줄링#

디스크는 느린 장치이므로, 운영체제는 보통 여러 I/O 요청을 모아 큐를 만들고 요청 순서를 재배열해 평균 비용을 줄입니다.

현실적으로 OS가 알고 있는 정보는 제한적입니다.

OS는 보통 LBA 배열로만 디스크를 보고, 트랙, 헤드의 정확한 위치나 존 구조를 직접 알기 어렵습니다.
그래서 트랙 기준 SSTF를 구현하기보다는, LBA 기준으로 가까운 요청을 고르는 근사(예: nearest-block-first)가 자주 사용됩니다.

5.1 FIFO#

요청이 들어온 순서대로 처리합니다. 단순하지만, 멀리 떨어진 요청이 번갈아 오면 탐색 비용이 커져 성능이 나빠질 수 있습니다.

5.2 SSTF#

가장 짧은 탐색(seek) 이 예상되는 요청을 우선 처리합니다.

장점: 평균 탐색을 줄여 처리량을 올림
단점: 특정 영역 요청이 계속 들어오면 다른 영역 요청이 오래 밀리는 기아(starvation) 가 발생할 수 있음

Figure 37.7: SSTF Example

5.3 SCAN과 C-SCAN#

기아를 피하려면 엘리베이터처럼 한 방향으로 쓸고(sweep) 나가면서 처리합니다.

SCAN: 한 방향으로 처리하다 끝에 닿으면 방향을 바꿔 다시 처리
C-SCAN: 한 방향으로만 처리하고, 끝에 닿으면 반대편으로 빠르게 복귀하여 다시 같은 방향으로 처리

실무에서는 끝까지 가지 않고 마지막 요청까지만 훑는 LOOK, C-LOOK 같은 변형도 자주 함께 언급됩니다.

5.4 SPTF(SATF)#

SSTF와 SCAN은 주로 탐색만 보지만, 실제로는 회전 지연도 무시할 수 없습니다.

SPTF(Shortest Positioning Time First) 는 $T_{\mathrm{seek}} + T_{\mathrm{rot}}$ 을 함께 고려해 다음 요청을 고릅니다.
어떤 경우에는 탐색이 조금 더 길더라도, 회전이 거의 필요 없는 요청이 더 빨리 끝날 수 있습니다.

Figure 37.8: SSTF Sometimes Not Good Enough

다만 SPTF는 회전 위치(phase) 같은 세부 정보가 필요합니다. 이 정보는 디스크 내부가 더 정확히 알고 있으므로, 실제 시스템에서는 디스크가 내부적으로 더 정교한 재정렬을 수행하는 경우가 많습니다.

5.5 현대 시스템의 스케줄링 위치와 병합#

현대 디스크는 내부적으로 여러 outstanding 요청을 받을 수 있고, 디스크 내부 스케줄러가 실제 헤드 위치를 알고 더 정교하게 재정렬하기도 합니다. 그래서 OS는 보통:

적당한 수의 후보 요청(window)을 디스크로 보내고
디스크가 내부에서 더 좋은 순서로 처리

하는 식으로 협력합니다.

또한 OS 스케줄러가 자주 수행하는 최적화가 I/O 병합(merging) 입니다. 인접한 블록 요청을 합쳐 더 큰 연속 요청으로 만들면, 요청 개수 자체를 줄여 오버헤드를 낮출 수 있습니다.

6. 요약#

HDD는 기계적 동작 때문에 $T_{\mathrm{seek}}$ 와 $T_{\mathrm{rot}}$ 이 지배적이며, 임의 접근이 매우 비쌉니다.
연속 접근은 한 번의 위치 결정 이후 큰 전송으로 이어져 대역폭이 크게 올라갑니다.
디스크 스케줄링은 평균 비용을 줄이지만, 기아를 막기 위한 공정성 고려가 필요합니다.
회전까지 고려하는 SPTF(SATF)는 더 좋은 선택이지만, 필요한 정보가 디스크 내부에 더 잘 존재하므로 현대 디스크는 내부 스케줄링을 함께 사용합니다.