目前數(shù)據(jù)激增問題使數(shù)據(jù)中心處理的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，數(shù)據(jù)存儲、備份和恢復所需的時間和容量也隨之增大，給存儲系統(tǒng)帶來了沉重的負擔。由于數(shù)據(jù)來源不同，許多數(shù)據(jù)被反復存儲，造成了大量的數(shù)據(jù)冗余，尤其在備份系統(tǒng)中更加突出。重復數(shù)據(jù)刪除技術的出現(xiàn)引起了研究者的關注，它不僅能夠減少存儲和處理的數(shù)據(jù)量，節(jié)約數(shù)據(jù)的管理和存儲成本，同時提高了網(wǎng)絡通信的速度，成為降低數(shù)據(jù)中心冗余數(shù)據(jù)量的有效手段。

　　為了在存儲系統(tǒng)中充分利用重復數(shù)據(jù)刪除技術，減少數(shù)據(jù)的最終積累量，縮短消除冗余數(shù)據(jù)的時間，許多經典的重復數(shù)據(jù)刪除算法被提出。EB（ Extreme Binning）算法。利用文件相似性，使用最小塊簽名作為文件的特征，只在內存中保存文件的代表塊ID，有效減小了內存占用。然而，最小塊ID作為主索引，一方面重刪率相對較低，另一方面數(shù)據(jù)分塊算法影響最小塊簽名，不同的分塊算法所產生的最小塊可能不同，從而影響重刪的準確性。Bloom filter算法利用K個Hash函數(shù)將數(shù)據(jù)塊MD5值映射到m位的向量y中，減少頻繁的I/O操作，但存在假正例（ False Positives）誤識別率，并且無法從Bloom Filter榘合中刪除元素，在需要數(shù)據(jù)修改的場景下不能使用。張滬寅等提出了用戶感知的重復數(shù)據(jù)刪除算法，根據(jù)用戶相關度，以用戶為單位，減少了數(shù)據(jù)空間局部性，但對于非人為產生的數(shù)據(jù)，其相似性計算準確度較低。

　　以上算法在數(shù)據(jù)分塊時均采用了可變長度分塊（ Content-Defined Chunking，CDC）算法，相對于以文件為粒度，數(shù)據(jù)塊級粒度能夠檢測到文件內部的重復數(shù)據(jù)，因此，目前大多數(shù)重復數(shù)據(jù)刪除算法均采用數(shù)據(jù)塊為粒度。