基于SHA-1重复数据删除的高效备份系统设计

本文档深入探讨了一种基于重复数据删除的备份系统的设计与实现，由蔡盛鑫、姚文斌、伍淳华和王枞等人在 Beijing邮电大学灾备技术国家工程实验室完成。该系统的核心创新在于采用分块和SHA-1值进行数据检测，旨在减少存储空间占用和网络带宽需求。不同于传统的Rsync系统使用的固定分块方法，该系统采用变长分块策略，提高了对文件数据变化的容忍度。 系统的工作流程涉及对文件进行分割，每个数据块通过SHA-1哈希函数生成唯一的指纹，用于识别重复数据。这使得系统能够高效地识别并去除重复的数据块，通过单一化压缩存储，大大节省存储资源。此外，引入了目录层级哈希树技术，对目录结构进行预处理，对不变的子目录树进行剪枝，进一步优化了对重复目录的备份效率。 重复数据删除作为一项关键技术，在大数据时代具有重要意义。由于全球数据量的爆炸式增长，存储设备的容量与信息需求之间的差距日益明显。通过实施重复数据删除，可以显著降低存储成本，提升备份系统的效率，特别适用于像数字图书馆、电子商务、科学计算和多媒体等领域，这些领域产生的数据量巨大且包含大量冗余。 国外的重复数据删除技术发展较为成熟，如Rsync系统，它通过差异性传输来实现数据压缩，但文档指出，作者团队的系统在重复数据检测和处理方式上有所创新，以适应不断变化的数据环境和提高备份效率。 这篇论文不仅介绍了基于重复数据删除备份系统的具体实现，还强调了在面临数据存储挑战时，此类技术对于节省存储空间和网络资源的重要性。通过对比国内外相关工作，文章揭示了重复数据删除技术在应对海量数据增长时的潜力和应用前景。