寻找获取文件的最佳算法，将其拆分为N个部分，添加M个冗余部分，然后将文件存储在N + M个不同的位置。文件通常很大。
例如：1GB文件可分为（32）32MB部分，计算（8）额外32MB部分，1.25GB冗余结构存储在40个不同区域。目标是从任何（32）有效部分重新创建文件。原始（32）部分的独立散列可用于完整性检查正确的重建。
如果这是可行的，我相信这会提供相当于8个镜像副本的功能，开销只有25％（加上计算时间），不是吗？
我发现1989年的Rabin算法似乎是这样做的。想知道是否有人知道更好/更快的事情吗？
我认识到这与Raid 5和Raid 6的工作方式类似 - 希望采用这种方法，将其扩展到8个以上的奇偶校验块，并在文件级执行它。
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您定义问题的方式确实称为秘密共享，但自1989年以来已经有所改进 - 我们不再需要提前指定M.
现在，您可以为文件生成基本上无限的块序列，并从任何集合中重新生成文件，只要它们的长度加起来与原始文件的长度相同。 / p>
它被称为“喷泉代码”：https://en.wikipedia.org/wiki/Fountain_code。今天的“猛禽代码”是最好的，我相信：https://en.wikipedia.org/wiki/Raptor_code。他们是第一个提供线性时间编码和解码的人。
请注意，猛禽代码并不完全可靠 - 偶尔您可能需要收集一个额外的块 - 但对于他们支持的用例，这是为线性时间解码付出的小代价。
如果您需要绝对确定可以在给定最少数量的块的情况下解码消息，那么我发现使用中国剩余定理进行秘密共享（此处描述：https://en.wikipedia.org/wiki/Secret_sharing#Using_the_Chinese_remainder_theorem），但使用不可减少的GF（2 ^ N）中的多项式代替素数整数，很容易扩展到喷泉代码，但需要时间（N ^ 2）进行编码和解码。