dedup util是一款开源的轻量级文件打包工具，它基于块级的重复数据删除技术，可以有效缩减数据容量，节省用户存储空间。目前已经在Sourceforge上创建项目，并且源码正在不断更新中。该工具生成的数据包内部数据部局(layout)如下：
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| header | unique block data | file metadata |
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数据包由三部分组成：文件头(header)、唯一数据块集(unique block data)和逻辑文件元数据(file metadata)。其中，header为一个结构体，定义了数据块大小、唯一数据块数量、数据块ID大小、包中文件数量、元数据在包中的位置等元信息。文件头后紧接就存储着所有唯一的数据块，大小和数量由文件头中元信息指示。在数据块之后，就是数据包中文件的逻辑表示元数据，由多个实体组成，结构如下所示，一个实体表示一个文件。解包时根据文件的元数据，逐一提取数据块，还原出当初的物理文件。
逻辑文件的元数据表示：
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| entry header | pathname | entry data | last block data |
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逻辑文件的实体头中记录着文件名长度、数据块数量、数据块ID大小和最后一个数据块大小等信息。紧接着是文件名数据，长度在实体头中定义。文件名数据之后，存储着一组唯一数据块的编号，编号与唯一数据块集中的数据块一一对应。最后存储着文件最后一个数据块，由于这个数据块大小通常比正常数据块小，重复概率非常小，因此单独保存。
更详细信息请参见 http://blog.csdn.net/liuben/archive/2010/01/09/5166538.aspx
dedup util目前处于pre-alpha开发阶段，支持文件打包、解包、追加文件、删除文件、罗列包中文件等功能。初步的测试结果显示，即使在不明确数据是否具备较高重复率的情况下，dedup技术也能较明显地减少数据包的数据量，产生的数据包比Tar工具的要小。
[源码]
项目URL: https://sourceforge.net/projects/deduputil
SVN代码库URL: https://deduputil.svn.sourceforge.net/svnroot/deduputil
[编译]
1.获取源码
svn co https://deduputil.svn.sourceforge.net/svnroot/deduputil deduputil
2.安装libz-dev
apt-get install libz-dev
如果不支持apt-get，请采用其他途径安装。
3.编译安装
./gen.sh
./configure
make
make install
[命令行]
Usage: dedup [OP TION...] [FILE]...
dedup tool packages files with deduplicaton technique.
Examples:
dedup -c foobar.ded foo bar # Create foobar.ded from files foo and bar.
dedup -a foobar.ded foo1 bar1 # Append files foo1 and bar1 into foobar.ded.
dedup -r foobar.ded foo1 bar1 # Remove files foo1 and bar1 from foobar.ded.
dedup -t foobar.ded # List all files in foobar.ded.
dedup -x foobar.ded # Extract all files from foobar.ded.
Options:
-c, --creat create a new archive
-x, --extract extrace files from an archive
-a, --append append files to an archive
-r, --remove remove files from an archive
-t, --list list files in an archive
-z, --compress filter the archive through zlib compression
-b, --block block size for deduplication, default is 4096
-H, --hashtable hashtable backet number, default is 10240
-d, --directory change to directory, default is PWD
-v, --verbose print verbose messages
-h, --help give this help list
[运行平台]
目前仅在Linux平台开发测试，其他平台未作评测。
[TODO]
1. 数据块碰撞问题
虽然MD5产生的碰撞的概率非常小，但仍然存在发生小概率事件的可能性。需要采用技术手段解决碰撞问题，这样才能保证数据安全，让用户放心使用。
2. 变长数据块
目前是定长数据块的实现，技术上较为简单，变长数据块可能会获得更高的数据压缩率。
3. 相似文件识别
如果两个文件只有很小的差别，比如在某处插入了若干字节，找出这些数据块并单独处理，可能会提高数据压缩率。
[作者]
刘爱贵，专注于存储技术，关注数据挖掘和分布式计算，Aigui.Liu@gmail.com
2010.06.02
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/liuben/archive/2010/06/02/5641891.aspx
收藏1.3.0版包：http://files.cnblogs.com/dkblog/deduputil-1.3.0.tar.gz.zip
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1、Dedupe概述
De-duplication，即重复数据删除，它是一种目前主流且非常热门的存储技术，可对存储容量进行有效优化。它通过删除数据集中重复的数据，只保留其中一份，从而消除冗余数据。如下图所示。这种技术可以很大程度上减少对物理存储空间的需求，从而满足日益增长的数据存储需求。Dedupe技术可以带许多实际的利益，主要包括以下诸多方面：
(1) 满足ROI(投资回报率，Return On Investment)/TCO(总持有成本，Total Cost of Ownership)需求；
(2) 可以有效控制数据的急剧增长；
(3) 增加有效存储空间，提高存储效率；
(4) 节省存储总成本和管理成本；
(5) 节省数据传输的网络带宽；
(6) 节省空间、电力供应、冷却等运维成本。
Dedupe技术目前大量应用于数据备份与归档系统，因为对数据进行多次备份后，存在大量重复数据，非常适合这种技术。事实上，dedupe技术可以用于很多场合，包括在线数据、近线数据、离线数据存储系统，可以在文件系统、卷管理器、NAS、SAN中实施。Dedupe也可以用于数据容灾、数据传输与同步，作为一种数据压缩技术可用于数据打包。Dedupe技术可以帮助众多应用降低数据存储量，节省网络带宽，提高存储效率、减小备份窗口，节省成本。
Dedupe的衡量维度主要有两个，即重复数据删除率(deduplocation ratios)和性能。Dedupe性能取决于具体实现技术，而重复数据删除率则由数据自身的特征和应用模式所决定，影响因素如下表[2]所示。目前各存储厂商公布的重复数据删除率从20:1到500:1不等。
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高重复数据删除率 |
低重复数据删除率 |
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数据由用户创建 |
数据从自然世界获取 |
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数据低变化率 |
数据高变化率 |
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引用数据、非活动数据 |
活动数据 |
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低数据变化率应用 |
高数据变化率应用 |
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完全数据备份 |
增量数据备份 |
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数据长期保存 |
数据短期保存 |
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大范围数据应用 |
小范围数据应用 |
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持续数据业务处理 |
普通数据业务处理 |
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小数据分块 |
大数据分块 |
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变长数据分块 |
定长数据分块 |
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数据内容可感知 |
数据内容不可知 |
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时间数据消重 |
空间数据消重 |
2、Dedupe实现要点
研发或应用Dedupe技术时应该考虑各种因素，因为这些因素会直接影响其性能和效果。
(1) What：对何种数据进行消重？
对时间数据还是空间数据进行消重，对全局数据还是局部数据进行消重？这是首先需要考虑的因素，这直接决定着Dedupe实现技术和数据消重率。随时间变化的数据，如周期性的备份、归档数据，比空间数据具有更高的消重率，Dedupe技术在备份归档领域中被广泛应用。不难想象，全局范围内的数据重复率比局部范围数据要高，会获得更高的数据消重率。
(2) When：何时进行消重？
数据消重时机分为两种情形：在线消重和离线消重。采用在线消重模式，数据写入存储系统同时执行消重，因此实际传输或写入的数据量较少，适合通过LAN或WAN进行数据处理的存储系统，如网络备份归档和异地容灾系统。由于它需要实时进行文件切分、数据指纹计算、Hash查找，对系统资料消耗大。离线消重模式，先将数据写入存储系统，然后利用适当的时间再进行消重处理。这种模式与前面一种刚好相反，它对系统资料消耗少，但写入了包含重复的数据，需要更多的额外存储空间来预先存储消重前数据。这种模式适合直连存储DAS和存储区域网络SAN存储架构，数据传输不占用网络带宽。另外，离线消重模式需要保证有足够的时间窗口来进行数据去重操作。总之，在何时进行消重，要根据实际存储应用场景来确定。
(3) Where：在何处进行消重？
数据消重可以在源端(Source)或者目标端(Target)进行。源端消重在数据源进行，传输的是已经消重后的数据，能够节省网络带宽，但会占用大量源端系统资源。目标端消重发生在目标端，数据在传输到目标端再进行消重，它不会占用源端系统资源，但占用大量网络带宽。目标端消重的优势在于它对应用程序透明，并具有良好的互操作性，不需要使用专门的API，现有应用软件不用作任何修改即可直接应用。
(4) How：如何进行消重？
重复数据删除技术包含许多技术实现细节，包括文件如何进行切分？数据块指纹如何计算？如何进行数据块检索？采用相同数据检测还是采用相似数据检测和差异编码技术？数据内容是否可以感知，是否需要对内容进行解析？这些都是Dedupe具体实现息息相关。本文主要研究相同数据检测技术，基于二进制文件进行消重处理，具有更广泛的适用性。
3、Dedupe关键技术
存储系统的重复数据删除过程一般是这样的：首先将数据文件分割成一组数据块，为每个数据块计算指纹，然后以指纹为关键字进行Hash查找，匹配则表示该数据块为重复数据块，仅存储数据块索引号，否则则表示该数据块是一个新的唯一块，对数据块进行存储并创建相关元信息。这样，一个物理文件在存储系统就对应一个逻辑表示，由一组FP组成的元数据。当进行读取文件时，先读取逻辑文件，然后根据FP序列，从存储系统中取出相应数据块，还原物理文件副本。从如上过程中可以看出，Dedupe的关键技术主要包括文件数据块切分、数据块指纹计算和数据块检索。
(1) 文件数据块切分
Dedupe按照消重的粒度可以分为文件级和数据块级。文件级的dedupe技术也称为单一实例存储(SIS, Single Instance Store)，数据块级的重复数据删除其消重粒度更小，可以达到4-24KB之间。显然，数据块级的可以提供更高的数据消重率，因此目前主流的dedupe产品都是数据块级的。数据分块算法主要有三种，即定长切分(fixed-size partition)、CDC切分(content-defined chunking)和滑动块(sliding block)切分。定长分块算法采用预先义好的块大小对文件进行切分，并进行弱校验值和md5强校验值。弱校验值主要是为了提升差异编码的性能，先计算弱校验值并进行hash查找，如果发现则计算md5强校验值并作进一步hash查找。由于弱校验值计算量要比md5小很多，因此可以有效提高编码性能。定长分块算法的优点是简单、性能高，但它对数据插入和删除非常敏感，处理十分低效，不能根据内容变化作调整和优化。Deduputil中FSP分块算法代码如下。
CDC(content-defined chunking)算法是一种变长分块算法，它应用数据指纹(如Rabin指纹)将文件分割成长度大小不等的分块策略。与定长分块算法不同，它是基于文件内容进行数据块切分的，因此数据块大小是可变化的。算法执行过程中，CDC使用一个固定大小(如48字节)的滑动窗口对文件数据计算数据指纹。如果指纹满足某个条件，如当它的值模特定的整数等于预先设定的数时，则把窗口位置作为块的边界。CDC算法可能会出现病态现象，即指纹条件不能满足，块边界不能确定，导致数据块过大。实现中可以对数据块的大小进行限定，设定上下限，解决这种问题。CDC算法对文件内容变化不敏感，插入或删除数据只会影响到检少的数据块，其余数据块不受影响。CDC算法也是有缺陷的，数据块大小的确定比较困难，粒度太细则开销太大，粒度过粗则dedup效果不佳。如何两者之间权衡折衷，这是一个难点。Deduputil中CDC分块算法代码如下。
滑动块(sliding block)算法结合了定长切分和CDC切分的优点，块大小固定。它对定长数据块先计算弱校验值，如果匹配则再计算md5强校验值，两者都匹配则认为是一个数据块边界。该数据块前面的数据碎片也是一个数据块，它是不定长的。如果滑动窗口移过一个块大小的距离仍无法匹配，则也认定为一个数据块边界。滑动块算法对插入和删除问题处理非常高效，并且能够检测到比CDC更多的冗余数据，它的不足是容易产生数据碎片。Deduputil中SB分块算法代码如下。
(2) 数据块指纹计算
数据指纹是数据块的本质特征，理想状态是每个唯一数据块具有唯一的数据指纹，不同的数据块具有不同的数据指纹。数据块本身往往较大，因此数据指纹的目标是期望以较小的数据表示(如16、32、64、128字节)来区别不同数据块。数据指纹通常是对数据块内容进行相关数学运算获得，从当前研究成果来看Hash函数比较接近与理想目标，比如MD5、SHA1、SHA-256、SHA-512、为one-Way、RabinHash等。另外，还有许多字符串Hash函数也可以用来计算数据块指纹。然而，遗憾的是这些指纹函数都存在碰撞问题，即不同数据块可能会产生相同的数据指纹。相对来说，MD5和SHA系列HASH函数具有非常低的碰撞发生概率，因此通常被采用作为指纹计算方法。其中，MD5和SHA1是128位的，SHA-X(X表示位数)具有更低的碰撞发生概率，但同时计算量也会大大增加。实际应用中，需要在性能和数据安全性方面作权衡。另外，还可以同时使用多种Hash算法来为数据块计算指纹。
(3) 数据块检索
对于大存储容量的Dedupe系统来说，数据块数量非常庞大，尤其是数据块粒度细的情况下。因此，在这样一个大的数据指纹库中检索，性能就会成为瓶颈。信息检索方法有很多种，如动态数组、数据库、RB/B/B+/B*树、Hashtable等。Hash查找因为其O(1)的查找性能而著称，被对查找性能要求高的应用所广泛采用，Dedupe技术中也采用它。Hashtable处于内存中，会消耗大量内存资源，在设计Dedupe前需要对内存需求作合理规划。根据数据块指纹长度、数据块数量(可以由存储容量和平均数据块大小估算)可以估算出内存需求量。
散列表(Hashtable，也叫哈希表)，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。散列表的查找过程基本上和造表过程相同，一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。详细请参考散列表设计。
4、Dedupe数据安全
这里的数据安全包含两个层面的含义：一是数据块碰撞，二是数据可用性。这两种安全性对用户来说都是至关重要的，必须事先考虑。
数据块指纹FP(FingerPrinter)通常使用Hash函数来计算获得，如MD5、SHA1、SHA-256、SHA-512等。从纯数学角度看，如果两个数据块指纹不同，则这两个数据块肯定不同。然而，如果两个数据块指纹相同，我们则不能断定这两个数据块是相同的。因为Hash函数会产生碰撞，山东大学的王小云教授所带领的团队已经找到快速产生碰撞的方法。但是，这种碰撞的概率是非常非常小的，小到甚至低于磁盘发生损坏的概率，因此通常近似认为：如果数据块指纹相同，则数据块相同。由于数据产生碰撞可能性的存在，Dedupe技术很少被用于关键数据存储的应用场合，一旦发生碰撞将产生巨大的经济损失。针对这种问题，目前主要有两种解决路径：一是对数据指纹相同的块进行字节级完全比较，它的难点在于数据块原始数据有时难以方便获得，另外性能会产生一定损失。本人开发的开源软件deduputil采用就是这种策略，详见deduputil数据块零碰撞算法。二是最大可能降低碰撞产生的概率，即采用更优的Hash函数（如SHA-512, SHA-1024），或者采用两种以上hash算法组合方式，这显然会对性能造成影响。本人在"数据同步算法研究"中采用的是该种方法，为每个数据块计算两个指纹，一个类似Rsync算法中的弱校验值（Rsync滚动校验算法）和一个强校验值MD5。弱校验值计算消耗远小于MD5计算量，先计算目标数据块的弱校验值，如果与源数据块不同则不必再计算其MD5校验值，相同则计算MD5并作比较。这种方式以较小的性能代价极大地降低了碰撞产生的概率，而且通过优化，性能损失无几。
Dedupe仅保存唯一的数据副本，如果该副本发生损坏将造成所有相关数据文件不可访问，数据可用性压力要高于不作Dedupe许多。数据可用性问题可以采用传统数据保护方法来解决，常用的方式包括数据冗余(RAID1,RAID5, RAID6)、本地备份与复制、远程备份与复制、纠错数据编码技术(如海明码、信息分散算法IDA)、分布式存储技术。这些技术均可以有效消除单点故障，从而提高数据可用性。当然，这需要付出一定代价，以空间换取安全性。
5、开源软件Deduputil
Dedup util是本人开发的一款开源的轻量级文件打包工具，它基于块级的重复数据删除技术，可以有效缩减数据存储容量，节省用户存储空间。它的主要特征如下：
(1) 支持FSP定长分块、CDC变长分块和SB滑动块分块三种文件切分技术；
(2) 零数据块碰撞，但损失部分性能；
(3) 全局、源端、在线数据消重实现；
(4) 支持数据包文件追加、删除、数据消重率统计功能；
(5) 支持消重后数据压缩。
Deduputil项目相关信息如下：
(1) Soureforge项目信息：http://sourceforge.net/projects/deduputil
(2) 介绍与使用方法：http://blog.csdn.net/liuben/archive/2010/06/02/5641891.aspx
6、扩展阅读
[1] SNIA DDSR SIG. http://www.snia.org/forums/dmf/programs/data_protect_init/ddsrsig
[2] The business value of data deduplication. http://www.snia.org/forums/dpco/knowledge/pres_tutorials/Dedupe_Business_Value_V5.pdf
[3] Evaluation criteria for data de-dupe.http://www.snia.org/forums/dmf/news/articles/DMF_DeDupe.PDF
[4] 敖莉,舒继武,李明强. 重复数据删除技术. 软件学报, 2010,5(21):pp916-929.
[5] 程菊生. 重复数据删除技术的研究. 华赛科技, 2008,4:p8-11.
from:http://blog.csdn.net/liuben/article/details/5829083
http://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2010/12/07/1980685.html