重删之删除-Memory Efficient Sanitization of a Deduplicated Storage System

     重复数据删除这水太深了,又几篇关于重删的文章闪现于Fast13. 一篇关于恢复的,一篇关于元数据压缩(recipe compression) , 一篇关于并行删除的(不太懂,还没细看)， 有一篇关于删除的(Sanitization)，还有一篇关于提高恢复速度的。

      Memory Efficient Sanitization of a Deduplicated Storage System：此文章首先introduce 数据的重要性，堂而皇之的冠以“敏感数据”（the sensitive data），说要达到“删除敏感数据，就想从没存储过似的”，然后是长篇介绍thread mode 及删除的必要性，重要性。好庄重的文章，不看到最后，我以为这是搞安全的呢？！

    然后煞有介事的给我们将条例（如下）。（ps：好像在说，你看，我们都定出规则来了，别人没有吧？）

    P1: All deleted data are erased.

    P2: All live data are available.

    P3: Sanitization is efficient.

    P4: The storage system is usable while sanitization runs.

    如果你愿意一层一层，一层的剥开我的心，你会发现你会讶异。paper，高质量的paper，就得耐心的看，因为人家也是花了很长

很长的时间才写下了这么successful paper. 写着有耐心，读者更需耐心。

   


    如图所以，终于要进入主题啦！四种删除机制所用内存比较。

    Reference counts 保证不了可靠性，如果服务中断，或者宕机等事故发生，大量的事务回滚操作烦烦烦！而亲也占用空间。

    Bloom Filter 真是一大进化，以牺牲时间（多次hashing）和 一定的正确率（很多paper 说 发生的概率像磁盘发生错误一样的低)

来节省空间。但是，错误率虽然低，可毕竟还是存在风险与缺陷。（你人是好，可是不够帅）

    Bit Vector 可又是一大突破，减，减，减！以1bit 代表一个数据块，利用率已经到极致。可惜，需要多次读disk（多次读containers)，如此性能怎能不是瓶颈，怎能不是个毛病？

    Perfect Hash, 呵呵，优势大了去了！虽然比bit vector 占用多点的空间，可是少了大量的磁盘IOs。你说是进步吗？既然，我们不能从再缩小空间找到突破口，我么只能从其他地方下手。于是，优化bit vector 的disk io 是也。

    可以看出，没有绝对的两全其美。时间换空间，正确率换空间，空间换时间等等，有无相生，此消彼长。

    啊！扯远了。

    下面就介绍到了how to use perfect hash。何为perfect hash ，其定义如下：

    Definition
      –(a)A functionh: U → [m]is called a
perfect hash function(PHF)forS ⊆ Uif
h is one-to-one on S. (m>=n)
      –(b)A functionh: U → [m]is called a
minimal perfect hash function (MPHF)forS ⊆ Uif
h is a PHF and   m = n = |S|.
      –(c)For integerk ≥ 1, a functionh: U → [m]
is called a k-perfect hash function (k-PHF)forS ⊆ Uif for every
j ∈ [m] we have     | {x ∈ S | h(x) = j}| ≤ k.
 
 
       如何利用呢？
 

     •When
             –通常情况下，PHF或MPHF是针对静态集合的。也就是，在使用PHF或MPHF时，所有的 KEY 值是事先已知并且固定的。
     •Process
          –1. （准备阶段）将已知的所有的 KEY 值传给PHF或MPHF生成算法，生成PHF或MPHF以及相应的数据；
          –2. （使用阶段）调用已有的PHF或MPHF以及相应的数据快速计算哈希值并进行相应的操作。其实在实际使用中我们只关     心 步骤2，但步骤1的生成算法却是PHF或MPHF的关键。
 
        其准备阶段，也就是构造过程如下图所示。
 



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    具体可参考论文：Hash, displace, and compress.
    回归原文，文章主要也最核心的贡献就是：如何利用此方法应用到重删的删除中。wou ！ 这真是了不起。这就是思维所致，并不一定你要有多么伟大的idea才能成就丰功伟业。
 
具体过程就是：
•Merge phase
•Analysis phase
•Enumeration phase
•Copy phase
•Zero phase
 
一言以蔽之，更具全局索引(global index) 建立完美哈希，然后扫描一遍文件谱（file recipe),标记其活着还是死去的。最后扫描一遍所有的container，如果存在死的块，也就是被删了的块，则copy此container 到一个新的container，然后清空旧的container。
 



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   严谨的表述，论文提到静态的删除机制，当然也提到了动态的删除机制。所谓考虑全面，才能体现大家风范。作为一个学者，不得不如此。上图是一个静态删除过程，也就是没有作业备份恢复的前提下。
不知道为什么，如果copy 了container，全局索引的映射表需要更改啊！copy 多少，就要改多少。其实也是个麻烦。论文有意避之，不可不察。他的数据也表明，大量的时间花在read and copy container 阶段，此处需要更进一步的优化。对于动态的删除机制，论文并不详细。
 
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