固态硬盘因为其性能高,能耗低等特点,正在逐步地替代传统的硬磁盘,被广泛地应用于存储系统中。但是闪存存在着寿命有限的缺陷,用固态盘构建的大规模存储系统存在着可靠性问题,固态硬盘阵列可以利用冗余校验提高系统的可靠性。但是,由小写引起的奇偶校验更新引入了大量的读写操作,降低了系统的性能,缩短了固态盘的寿命。针对固态盘阵列的小写问题,现有方案通过挖掘访问关联的热数据,将它们重组到新条带,减少校验更新开销,提高了固态盘阵列的性能。但该方法通过处理历史访问数据来挖掘频繁序列,容易成为系统瓶颈,尤其在挖掘序列维度增加时。利用重组条带不相互重叠的特点,改进了序列挖掘算法,使用深度搜索和贪心策略,减少了算法的迭代过程和对无效序列的验证,提高了序列挖掘算法的效率,且在挖掘高维序列时性能稳定。引入基于关联感知的缓存替换策略,充分发挥重组条带内的数据块具有热数据和访问关联特性的优势,延迟重组条带在写缓存和局部校验缓存的替出时间,不仅提高了缓存的命中率,还增大了全条带更新的概率。考虑到从写缓存替出的全条带更新会污染局部校验缓存,且全条带更新的提交代价小,在处理写缓存替出的全条带更新时,将校验值和数据一同写到固态盘阵列,而不经过局部校验缓存。基于上述研究,实现了基于关联感知的固态盘阵列系统(Correlation aware SSD RAID,CASR)。测试结果表明,CASR极大的减少了对固态盘阵列的读写次数,提高了系统性能。与现有工作PPC和Cap进行比较,CASR比PPC减少了12.0%~21.8%的写次数,减少了31.8%~49.9%的parity读次数,性能提高了42.4%;与Cap相比,CASR减少了11.5%~21.5%的写次数,减少了37.4%~49.1%的parity读次数,性能提高了26.5%。