一个高效的分量压缩框架，无缝集成到了内联去重功能中

《ACM Transactions on Storage》：An Efficient Delta Compression Framework Seamlessly Integrated into Inline Deduplication

Delta压缩技术补充数据去重，解决备份系统中的额外I/O和重写限制问题。LoopDelta框架通过逻辑/物理双重相似性追踪、缓存感知过滤器及逆Delta压缩，在提升压缩比1.28-11.33倍的同时优化恢复性能3.57倍。

　　

摘要

Delta压缩可以通过压缩非重复数据块来进一步减少冗余，从而补充数据去重功能。然而，在将Delta压缩应用于基于去重的备份系统时，会出现两个主要问题，这些问题会降低内联去重的性能。首先，备份和恢复过程中会引入额外的I/O操作来检索基础数据块，从而减慢系统速度。其次，重写技术会阻止某些数据块作为Delta压缩的基础数据块使用，从而影响恢复性能，导致压缩效率降低。

在本文中，我们提出了LoopDelta框架，该框架将Delta压缩无缝集成到备份存储的内联去重过程中，通过以下三种技术解决了上述问题：（1）基于双重局部性的相似性跟踪机制，利用逻辑和物理局部性来检测大部分相似的数据块；由于这些数据块的局部性，可以在去重过程中通过常规操作预先获取它们，从而避免在备份过程中产生额外的I/O操作；（2）缓存感知型过滤器可以识别在恢复过程中需要额外I/O操作的基础数据块，并防止这些数据块被引用，从而避免额外的恢复I/O操作；（3）逆向Delta压缩技术，改变了传统Delta压缩方法中基础数据块和目标数据块的角色，使得那些因重写技术而被禁止作为基础数据块的数据块也能进行Delta压缩。实验表明，LoopDelta将压缩比率提高了1.28到11.33倍，同时不会显著影响备份吞吐量，并将恢复性能提升了多达3.57倍。