SB重删算法详解：原理、架构与实现

一.背景与需求

随着数据量的爆炸式增长，存储系统中的数据去重（Deduplication）技术成为优化存储效率的核心手段。传统方法如固定分块（FSP）和滑动窗口分块（CDC）在重删率与性能之间难以平衡：

固定分块：对数据偏移敏感，微小的数据变动会导致重删率大幅下降。
滑动窗口分块（如Rabin指纹）：计算开销高，尤其在大规模数据场景下性能瓶颈明显。

SB重删算法（Sliding Block Deduplication）提出了一种动态块分割策略，在保证高重删率的同时降低计算复杂度，适用于备份存储、云存储等场景。

二.摘要

SB重删算法通过动态块分割与两级哈希索引，结合滑动窗口与固定块的优点：

粗粒度分块：基于固定块（Super Block）划分数据，减少哈希计算量。
细粒度去重：在Super Block内部滑动窗口计算指纹，定位重复数据。
内存友好：通过布隆过滤器（Bloom Filter）加速索引查询，降低I/O压力。

三.算法概述

核心流程

bash 复制代码

输入数据流 → 分割为Super Block → 滑动窗口计算指纹 → 查询哈希索引 → 存储唯一数据块

关键技术

Super Block划分：将数据流按固定大小（如4MB）分割为Super Block，作为粗粒度处理单元。
滑动窗口指纹：在每个Super Block内，采用滑动窗口（如8KB）计算局部指纹（如SHA-1片段），用于细粒度重复检测。
两级哈希索引：
- 第一级：Super Block哈希（快速筛选非重复块）。
- 第二级：滑动窗口指纹哈希（精确匹配重复数据）。

四.技术架构

bash 复制代码

+-----------------------+
|      数据输入流         |
+-----------------------+
           ↓
+-----------------------+
|  Super Block分割模块   |  # 固定大小分块（如4MB）
+-----------------------+
           ↓
+-----------------------+
| 滑动窗口指纹计算模块   |  # 计算局部哈希（如Rabin指纹）
+-----------------------+
           ↓
+-----------------------+
|  哈希索引管理模块      |  # 布隆过滤器 + 磁盘哈希表
+-----------------------+
           ↓
+-----------------------+
|  唯一数据存储引擎      |  # 持久化存储非重复块
+-----------------------+

五.优缺点分析

优点	缺点
1. 重删率高：细粒度滑动窗口提升精度	1. 内存消耗较大（需维护多级索引）
2. 计算效率高：固定块减少哈希计算量	2. 实现复杂度高于传统CDC算法
3. 适应性强：对数据偏移不敏感	3. 小文件场景优化有限

六.创新点

混合分块策略：结合固定块（Super Block）与滑动窗口，平衡计算开销与重删率。
两级哈希加速：第一级Super Block哈希快速过滤非重复块，第二级滑动窗口哈希精确匹配。
并行化设计：Super Block之间可并行处理，适配分布式存储架构。

七.C++代码示例

关键代码1：Super Block分割与滑动窗口

cpp 复制代码

#include <vector>
#include <openssl/sha.h>

// Super Block大小（4MB）
const int SUPER_BLOCK_SIZE = 4 * 1024 * 1024; 

// 滑动窗口大小（8KB）
const int SLIDING_WINDOW_SIZE = 8 * 1024; 

std::vector<char> splitSuperBlock(const char* data, size_t len) {
    std::vector<char> super_blocks;
    size_t pos = 0;
    while (pos < len) {
        size_t block_size = std::min(SUPER_BLOCK_SIZE, len - pos);
        super_blocks.insert(super_blocks.end(), data + pos, data + pos + block_size);
        pos += block_size;
    }
    return super_blocks;
}

// 计算滑动窗口指纹（简化版Rabin指纹）
uint64_t calcSlidingFingerprint(const char* window_data) {
    uint64_t fingerprint = 0;
    for (int i = 0; i < SLIDING_WINDOW_SIZE; ++i) {
        fingerprint = (fingerprint << 5) + window_data[i];
    }
    return fingerprint;
}

关键代码2：哈希索引查询

cpp 复制代码

#include <unordered_map>
#include <bitset>

class DedupIndex {
private:
    std::unordered_map<uint64_t, std::bitset<SUPER_BLOCK_SIZE / SLIDING_WINDOW_SIZE>> index_;
public:
    // 查询是否存在重复指纹
    bool checkDuplicate(uint64_t super_block_hash, uint64_t window_fingerprint, int window_offset) {
        auto it = index_.find(super_block_hash);
        if (it == index_.end()) {
            return false; // Super Block未重复
        }
        return it->second.test(window_offset / SLIDING_WINDOW_SIZE);
    }

    // 添加新指纹
    void addFingerprint(uint64_t super_block_hash, int window_offset) {
        index_[super_block_hash].set(window_offset / SLIDING_WINDOW_SIZE, true);
    }
};

八.运行演示

数据预处理：

cpp 复制代码

const char* input_data = "example_data...";
auto super_blocks = splitSuperBlock(input_data, strlen(input_data));

指纹计算与去重：

cpp 复制代码

DedupIndex index;
for (auto& block : super_blocks) {
    uint64_t super_hash = SHA1(block.data(), block.size());
    for (int offset = 0; offset < block.size(); offset += SLIDING_WINDOW_STEP) {
        uint64_t win_fingerprint = calcSlidingFingerprint(block.data() + offset);
        if (!index.checkDuplicate(super_hash, win_fingerprint, offset)) {
            // 存储唯一数据
            index.addFingerprint(super_hash, offset);
        }
    }
}

九.总结

SB重删算法通过混合分块策略和两级索引，在保证高重删率的同时显著降低计算开销。其C++实现核心在于高效的分块管理与快速哈希查询，实际应用中可结合布隆过滤器与磁盘存储优化内存占用。代码示例仅为简化版，完整实现需处理边界条件、哈希碰撞等细节。

GitHub参考项目：OpenDedupe