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        希捷硬盤維修固件故障狀態忙修復方法

        發布時間:03-09 06:57點擊:
        一、希捷硬盤固件構造
              希捷硬盤主要由電路板、盤片、磁頭三部分構成,其中固件主要存儲在硬盤盤片上。固件都有2個備份,分別是0頭和1頭。目前,希捷硬盤維修普遍采用一種新的固件管理方式,即系統文件管理系統,這種管理方式有卷標、文件描述符、磁頭數、UBA地址、大小。
              系統文件管理系統其實是原有固件管理方式的一個升級,因為卷標這個參數,可以很好的區分固件模塊的級別,以及管理不同的固件。如果一塊硬盤的0頭固件出現問題,可以利用1頭固件來回寫并重建,以達到修復硬盤與恢復數據的目的。
        硬盤維修
        二、希捷硬盤狀態忙故障分析
              希捷硬盤出現狀態忙或狀態就緒無法訪問數據區的情況,其本質可能是硬盤固件中的缺陷列表模塊出現異常,或者SMART信息模塊出現了超越閥值的情況。缺陷表的增加和刪減都會影響著編譯器的正常工作,而SMART信息模塊的參數值超越閥值,也會影響硬盤安全子系統的正常工作。
              希捷硬盤的編譯器和安全子系統不能正常工作,就會導致硬盤數據區數據不能被正常訪問和讀寫。當情況嚴重時,硬盤狀態就會從就緒狀態變化為忙碌狀態,不能響應任何用戶層操作指令。
            備注:希捷硬盤的缺陷表有很多種,主要有永久缺陷表、非常駐表;從效果又分為生效表和未生效表。
        三、希捷硬盤狀態忙故障解決辦法
              希捷硬盤狀態忙或就緒狀態下無法訪問數據區,是因為硬盤固件中的缺陷列表模塊出現異;蛘逽MART信息模塊出現了超越閥值的情況,造成硬盤編譯器或安全子系統無法正常工作。
              針對缺陷列表模塊可能出現的異常情況,可以通過希捷硬盤指令模式清除缺陷表并重建;針對SMART信息模塊可能出現超越閥值情況,可以通過重置SMART或者關閉安全子系統解決。
              1、清除硬盤缺陷列表
              硬盤出現狀態忙的情況,首先可以通過指令模式查看硬盤固件缺陷表是否有增長型缺陷表和非常駐缺陷表?如果有,則通過指令清除,并重建硬盤。此方法能重建一個正確的PBA與LBA的邏輯映射關系,使硬盤數據區能正常訪問。
              備注:希捷硬盤主要有兩種接口模式:ATA接口模式和COM口模式。ATA接口模式是硬盤正常讀寫操作時,數據讀寫使用的指令模式;COM口模式是希捷硬盤的診斷修復時,使用的指令模式。
              2、清除SMART原有參數值或關閉安全子系統
              如果在指令模式下,檢測所有缺陷表的缺陷都是正常的,硬盤狀態也是可以就緒的?梢圆榭碨MART信息,檢測是否有某個參數超越閥值的情況?如果有超越閥值的情況,則直接重置SMART信息,或者關閉安全子系統即可實現硬盤數據區能正常訪問。
        四、希捷硬盤狀態忙故障恢復流程
              針對希捷硬盤忙和狀態就緒無法查看數據的問題,首先需要進入希捷硬盤診斷模式,也就是常說的指令模式。在指令模式下,可以訪問到硬盤的各種重要參數數據。
              在能訪問到硬盤的各種重要參數后,如果發現硬盤出現了增長缺陷列表或非常駐缺陷表,則通過指令進行消除,并重建硬盤;如果缺陷列表正常,則檢測SMART信息是否有超越閥值的情況?有則重置SMART信息或者關閉安全子系統即可。
        五、影響希捷硬盤忙恢復成功的兩點因素
              1.固件區缺陷列表發生了不可預估的改變
              當固件區缺陷列表發生了不可預估的改變,比如永久缺陷列表的信息發生改變或者非常駐缺陷表信息發生改變等。這些缺陷的改變導致了原始的譯碼關系發生了錯亂,導致了編譯器的離線,這種情況無法通過清除缺陷列表解決。
              2.硬盤安全子系統出現錯誤
              當固件區所有缺陷關系都正常,硬盤狀態也正常,但依然無法查看數據區數據。這種情況是硬盤的安全子系統出現了錯誤,這種錯誤硬盤自身無法自愈,必須要通過外部的干擾,也就是重置或者是邏輯格式化才能解決(此問題另文探討)。
        小結
              針對希捷硬盤狀態忙或就緒狀態下無法訪問數據區的問題,數據恢復四川省重點實驗室科研人員通過希捷硬盤在診斷模式下清除不正常缺陷列表,或者通過重置SMART信息(或關閉安全子系統),從而重建一個正常的譯碼邏輯,以達到恢復編譯器的目的,實現數據區數據正常訪問。目前,此方法已經在效率源DRS數據恢復系統和HD Doctor硬盤固件專修上得到很好應用,為數據提取提供了強大技術支撐。
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