dedup util中使用md5算法计算数据块hashkey。md5是128位的hash值，理论上产生碰撞的概率非常小，据说比磁盘发生物理损坏的概率还要小几个数据级。然而，虽然说概率非常微小，但产生碰撞的可能性真实存在，王小云教授的团队已经找到快速发现碰撞的算法。在重复数据删除技术中，鉴于性能考虑，主流做法是使用碰撞概率更小的hash算法，如sha256, sha512，或者同时使用两种以上hash算法，或者使用非平凡的hash算法，从而减小碰撞概率，从而可以假设不会发生碰撞。数据碰撞的存在，使数据存在潜在的安全问题，这让很多用户不敢放心使用重复数据删除技术及相关产品。dedup util是一款轻量级数据打包归档工具，我认为它的数据安全性要高于性能，因此以牺牲部分性能为代价，对md5碰撞问题进行彻底解决，确保数据的安全性。
假设md5不会产生碰撞，那么hash_md5(block)产生的值是唯一的，也就是说一个数据块对应一个唯一的hash值，可以用1:1映射来表示。现在，这个假设被否定，可能存在两个数据块的md5哈稀值相同，即hash_md5(block1) = hash_md5(block2)，多个数据块对应一个hash值，这时就需要使用1:n映射来表示。新的hashtable表项使用三元组表示：
<md5_hashkey, block_nr, block_IDs>
其中，md5_hashkey表示数据块md5值，block_nr表示md5哈稀值相同的数据块数量，block_IDs表示这些数据块逻辑块号。在程序设计中，将block_nr与block_IDs合并在一块，结构如下所示：
+----------------------------------------------------+
| block_nr | block_ID1 | block_ID2 | ... | block_IDn |
+----------------------------------------------------+
这实际上是使用链接法来解决hash碰撞问题，每个桶的长度不定。对于每个数据块，都要与桶中的数据块进行逐位的比较，以保证数据块的唯一性。算法描述如下：
1、计算数据块md5值，hkey = hash_md5(block)；
2、查找hashtable，bindex = hash_value(hkey, htable)；
3、如果未发现哈稀表项，即bindex == NULL，则直接将hkey插入hashtable, 并且block_nr = 1，block_ID1 = g_unique_block_nr；
4、如果发现哈稀表项，则作如下处理
4.1 遍历哈稀桶，将逻辑号对应的物理数据块与当前数据块进行比较；
4.2 如果找到相同数据块，则该数据块已经存在，无需处理；
4.3 如果未找到相同数据块，则将数据块插入桶尾，并将数据块写入文件，并且block_nr++, block_IDn = g_unique_block_nr；
不作碰撞处理的算法，未发现md5值哈稀表项则直接返回逻辑块号，没有如上算法的第4步。这里需要进行数据块的比较，性能损失主要发生在这里。算法细节请直接参考源码src/dedup.c中的dedup_regfile，部分代码摘录如下：