随着闪存固态硬盘的存储单元密度和层数的增加，数据读取面临原始误码率不断攀升的问题。现有的基于低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check Code，LPDC）的纠错码采用低码率或码率调整方案，面临高昂校验数据开销和跨页访问成本，难以兼顾冗余开销、读取性能和数据可靠性。

华中科技大学信息存储及应用实验室硕士生丁峥尧（第一作者）、硕士生王鼎鑫等，在李晓露讲师等的指导下，提出COLA框架：（1）基于码字故障感知的重读方案（Failure-aware Read-Retry，FR），利用页面码字译码失效分布特性，选择性传输并译码故障码字；（2）码字故障感知的译码方案（Failure-aware Decoding，FD），利用不同码字页面译码失效率特性，优化译码方案，减少无效读取延迟；（3）基于读取延迟模型的最优码长选择方案（Code Length Adaptation，COLA），建立码字故障感知机制联合优化的读取延迟模型，根据页面原始误码率预测读取延迟，动态选择最优码长。

实验团队基于开源SSD模拟器MQSim实现COLA原型。基于阿里云负载的实验表明，与闪存固态硬盘默认的4KiB码长LDPC方案相比，COLA的平均读取延迟最高降低了68.69%，P99.9尾延迟最高降低了71%，同时保持纠错码可靠性和码率不变，实现了冗余开销、读性能、可靠性的高效平衡。

该研究以“COLA: Enabling Low-latency Reads for Flash-based SSDs via Code Length Adaptation”为题被第63届设计自动化会议DAC’26（CCF-A，录用率22.3%）录用，为低冗余成本下维持纠错码可靠性并提高读取性能提供了新思路。研究工作得到了国家自然科学基金项目（No.62302175）和信息存储系统教育部重点实验室的支持。

图1 COLA系统架构示意图

图2 读取延迟对比试验结果

图3 各优化技术P99.9延迟试验结果