白箱測試之所以強大，在於它能直接觀察 SSD 內部各模組的運作狀態與行為。這些觀察點是理解 SSD 內部邏輯、定位根因的關鍵窗口。以下整理 常見觀察點 與 實作方法。
✳️ 常見觀察點詳解
白箱測試怎麼做？揭秘 SSD 驗證的核心技術
🔧 1) Debug Log 分析：解讀 SSD 的內心獨白
Log 內涵：時間戳、事件 ID/標籤、關聯參數（CMD_TAG、QID、LBA、PBA、Block/Page…）範例：
[162788.1203] CMD_TAG=0x5, QID=3, Start SLC Write, LBA=0x1000, Size=8
[162788.1204] Block=432, Page=21, WLID=0x9F, Write Success
[162788.1205] SLC Flush Triggered, Reason=High Watermark
[162788.1206] Moving data from SLC Block 432 to TLC Block 102
分析要點
- 重建 Command Flow（依時間戳/事件序列）
- 追蹤模組狀態（FTL/GC/FSM）
- 與外部測試行為關聯（Pattern/斷電時點）
- 以腳本自動化解析與異常偵測（Python/Perl）
🧪 2) 特徵 Write Pattern + NAND Mapping：精準驗證映射
作法步驟
- 設計特徵化寫入：固定 LBA 範圍、可識別資料（如
0xAAAAAAAA、或將 LBA 值寫入資料） - 工具寫入（FIO 等）
- 驗證：
- Log 檢查 LBA→PPA 是否如預期
- （選配）NAND Dump 比對原始資料
- 檢視 FTL/GC/SLC 的實際路徑是否與設計一致
⚡ 3) 斷電模擬（Power Loss Simulation）：極限條件下的可靠性
工具：USB Relay、可程式化電源、或原生斷電模組
關鍵時點：寫入進行中 / GC 搬移中 / Metadata Flush 中 / FTL 更新中
驗證：
- 重新上電後資料比對
- Log 檢查 Recovery Path（Metadata replay、FTL rebuild）
- 內部狀態（FTL/壞塊表）一致性
🧬 4) FSM Trace（有限狀態機）：透視韌體邏輯脈絡
用途：紀錄 GC/Flush 等 FSM 的狀態轉換，檢出非預期跳轉、長時間停滯（stuck）
方法：將 Trace 視覺化繪製狀態轉換圖，快速比對設計 vs. 實際執行
💥 實際案例：你無法只靠黑箱找出來的錯誤——效能抖動與Timeout的深層原因
在SSD的驗證過程中，我們經常會遇到一些看似矛盾或難以解釋的現象。這些問題在黑箱測試中表現為效能異常或系統不穩定，但其根本原因卻深藏於SSD的內部邏輯之中。此時，白箱測試的價值便得以充分體現。以下將透過一個典型的實際案例，展示白箱測試如何幫助我們從表象深入本質，精準定位並解決問題。
案例背景：壓力測試中的效能「黑洞」
某次，我們對一款新開發的企業級SSD進行長時間的壓力測試。測試環境模擬了高併發、高隨機寫入的工作負載。初期測試結果一切正常，資料寫入和讀取均符合預期，且資料完整性也得到了驗證。然而，在測試進行到一定階段後，我們觀察到一個異常現象：
- 表面現象：
- ✔ 資料寫入成功、讀取也沒錯：從主機端看，所有的I/O操作都返回了成功，且讀取出來的資料與寫入的資料完全一致，沒有資料損壞的跡象。
- ❌ 但系統在某些LBA區間突然效能大幅下降，甚至出現timeout：在特定的邏輯區塊地址（LBA）範圍內，I/O延遲突然飆升，吞吐量急劇下降，甚至出現了主機端的I/O timeout錯誤。這種效能下降是間歇性的，且只發生在特定的LBA區間，使得問題的重現和定位變得異常困難。
面對這種情況，單純的黑箱測試工具（如FIO的報告）只能告訴我們「效能變差了」、「有timeout」，但無法提供任何關於「為什麼」的線索。這就像醫生只能看到病人發燒，卻不知道是細菌感染還是病毒感染。
白箱診斷：深入Log的蛛絲馬跡
為了找出問題的根源，我們啟動了白箱測試流程，重點分析了SSD在異常發生時的Debug Log。透過對海量Log的篩選和關聯分析，我們發現了以下關鍵線索：
- GC活動異常： 透過Log中的GC相關事件（如GC_TRIGGERED, GC_BLOCK_SELECTION, GC_MOVE_DATA），我們發現當效能下降發生時，SSD內部正在頻繁地進行垃圾回收（Garbage Collection）操作。更重要的是，這些GC操作似乎在某些Block上陷入了「死循環」或長時間停滯。
- FTL狀態異常： 我們進一步追蹤了FTL（Flash Translation Layer）的Log。發現在受影響的LBA區間，儘管主機不斷發出寫入請求，但FTL的映射表更新卻異常緩慢，甚至在某些Block上，block close的事件遲遲沒有出現。
- FSM轉換錯誤： 透過對韌體內部關鍵狀態機（FSM）的Trace Log分析，我們發現flush操作（將資料從SLC Cache搬移到TLC/MLC/QLC NAND）的FSM在某個關鍵的transition（狀態轉換）環節出現了錯誤。具體來說，在資料搬移完成後，負責標記NAND Block為「已關閉」（mark block closed）的狀態沒有被成功觸發。這導致該Block在邏輯上仍然被認為是「開放」的，儘管其上的資料已經被搬移。
- ARB模組的「困境」： 由於上述FSM轉換錯誤，SSD內部的仲裁器（ARB, Arbiter）模組（負責調度對NAND Flash的訪問）不斷地嘗試對這個邏輯上「未關閉」的Block進行操作。因為該Block實際上已經被GC處理過，或者處於某種不確定的狀態，ARB模組的重試操作不斷失敗，導致了大量的重試和延遲。這就像一個交通警察，不斷地指揮車輛進入一條已經封閉的道路，造成了嚴重的交通堵塞。
問題定位與解決：白箱測試的精準打擊
綜合以上白箱Log分析的結果，我們最終定位了問題的根本原因：
- 根本原因： 韌體中flush操作的FSM在完成資料搬移後，未能正確地將相關的NAND Block標記為closed。這是一個潛在的邏輯錯誤，在正常情況下可能不會立即顯現，但在高壓、高併發的寫入場景下，當GC頻繁觸發時，這個錯誤就會被放大。
- 直接後果： 由於Block未被正確關閉，ARB模組會持續嘗試訪問該Block，導致對NAND資源的無效佔用和大量重試，進而引起I/O延遲飆升和timeout。
- 黑箱測試的局限性： 這種問題在黑箱測試中是完全無法判斷原因的。因為從外部看，資料寫入和讀取都沒錯，只是效能異常。黑箱測試無法看到內部FSM的狀態、ARB模組的行為以及Block的真實狀態。
解決方案： 根據白箱測試提供的精確診斷，韌體開發團隊迅速定位了FSM中的錯誤邏輯，並進行了修復。修復後的韌體經過白箱測試的驗證，確認flush操作的FSM能夠正確地完成狀態轉換，mark block closed事件也正常觸發，ARB模組不再陷入重試循環。重新進行壓力測試後，效能抖動和timeout現象徹底消失，SSD的穩定性得到了顯著提升。
更多案例思考：白箱測試的廣泛應用
上述案例僅是白箱測試在SSD驗證中應用的一個縮影。在實際工作中，白箱測試還能幫助我們解決諸多黑箱測試難以觸及的問題，例如：
- 資料損壞的追蹤： 當發現資料損壞時，白箱Log可以追蹤資料從主機到NAND的每一步，判斷是在哪一環節（如DMA傳輸、ECC校驗、FTL映射、NAND寫入）出現了錯誤。
- 磨損均衡（Wear Leveling）的驗證： 透過白箱Log監控每個NAND Block的擦寫次數（P/E Cycle），驗證磨損均衡演算法是否均勻地分配了擦寫，防止某些Block過早損耗。
- 讀取干擾（Read Disturb）的分析： 在NAND Flash中，頻繁讀取一個Page可能會影響其周圍Page的資料完整性。白箱測試可以監控讀取操作的頻率和位置，並結合NAND的錯誤碼（ECC Error）來分析讀取干擾的影響。
- 背景操作的影響： SSD內部有許多背景操作，如GC、磨損均衡、壞塊管理等。白箱測試可以監控這些背景操作的觸發時機、執行時間以及對前景I/O的影響，從而優化資源分配和排程。
這些案例都共同指向一個結論：白箱測試是SSD驗證中不可或缺的「深水區」工具。它不僅能幫助我們發現問題，更能幫助我們理解問題的本質，從而提供精準、高效的解決方案。
