一种广域网环境下的分布式冗余删除存储系统

分布式存储系统中存储了海量的数据，这些数据中存在着大量的冗余,将冗余数据删除技术应用到分布式存储系统当中，用来发现并去除数据中的冗余，可以有效地提高存储空间以及网络带宽利用率。文章设计并实现了广域网环境下的分布式冗余删除存储系统——AegeanStore。该系统在数据被上传之前将冗余数据去除，达到提高存储资源和网络资源利用率的目的，并且进一步地降低存储系统的成本，在保持分布式系统固有的容灾特性的同时，可提高存储系统的可扩展性和整体性能。 《一种广域网环境下的分布式冗余删除存储系统》 在当今的信息时代，分布式存储系统在处理海量数据方面扮演着重要角色。然而，这些数据中往往存在大量的冗余，这不仅消耗了宝贵的存储空间，还增加了网络带宽的负担。为了解决这一问题，本文提出并实现了一种名为AegeanStore的分布式冗余删除存储系统，特别适用于广域网环境。 AegeanStore的核心理念在于，在数据上传至存储系统之前就识别并消除冗余，从而提高存储资源和网络资源的利用率。通过这种方法，存储系统的成本得以降低，同时保持了分布式系统的容灾能力，增强了系统的可扩展性和整体性能。这一创新技术借鉴了两种主要的数据删除技术：相同数据删除和相似数据删除。 1. 相同数据删除技术：该技术首先将数据分割成数据块，利用抗碰撞的哈希函数生成每个数据块的数字指纹，然后通过比较这些指纹来发现并去除完全相同的数据块。例如，基于内容的划块(CDC)算法就是这种技术的典型应用。它通过设定滑动窗口、数据块预期大小和较小的自然数M来寻找和删除重复的数据块。 1.1 CDC算法工作流程：文件以一字节为单位滑动窗口，计算窗口内数据的哈希值，若连续M个哈希值相同，便识别出数据块，然后通过抗碰撞哈希函数生成指纹，查找索引以确定是否存在冗余数据。 2. 相似数据删除技术：这种技术分为两步，首先是相似数据检测，通过定义数据的特征值来判断数据的相似性，然后是相似数据编码，通过编码技术减少相似数据集的存储空间。常见的检测方法有基于Shingle的技术，而编码方法则包括基于Diff的编码。 AegeanStore的架构设计考虑了广域网环境的特性，确保了在大规模分布式环境中的高效运行。系统采用分层设计，包括数据预处理层、冗余检测层和数据存储层。数据预处理层负责将数据划分为合适大小的块，冗余检测层执行上述的冗余删除操作，而数据存储层则负责安全、高效地保存去重后的数据。 此外，AegeanStore还引入了一套智能索引机制，以加速冗余检测过程，降低了系统开销。同时，它支持动态扩展，随着数据量的增长，系统可以自动添加新的节点，保持整体性能的稳定。 AegeanStore通过在广域网环境下实施分布式冗余删除，优化了存储资源和网络资源的使用，提升了存储系统的效率和可扩展性，为应对大数据时代的挑战提供了一种有效的解决方案。这一系统对于大型云存储服务提供商、数据中心和企业存储架构的设计具有重要的参考价值。