在信息技术应用场景中,数据安全性、可用性是所有应用运行的基础。在数据存储管理中,关键应用数据需要进行特殊的数据保护策略设计。连续数据保护技术可以记录数据的所有变化情况,为关键应用数据提供快速、细粒度的数据恢复能力。本文围绕面向数据存储管理的连续数据关键技术展开研究,研究了文件级连续数据保护技术来提高关键数据的可靠性,研究了重复数据删除技术研究来解决连续数据保护带来的冗余备份问题。本文主要贡献包括以下几个方面:1)连续数据保护技术方面,本文提出了基于分布式对象存储的文件级连续数据保护机制OB-CDP,设计了OB-CDP的文件多版本元数据结构及其管理方案,设计了备份数据对象化方法及分布式存储方案,实现了一个基于FUSE框架文件系统过滤驱动。针对OB-CDP写延时大的问题,提出了基于哈希索引的元数据管理方法以及可控备份时间窗方法来降低OB-CDP的写延时。经过实验验证,优化后的OB-CDP的平均写时延最高能够降低17%。2)重复数据删除中的文件变长分块算法方面,本文通过理论分析说明了基于拉宾指纹的变成分块算法速率慢,块长度差异大的原因。针对这两个缺陷,一方面在经典基于拉宾指纹的变长分块算法中引入固定长度分块来加速分块速率,另一方面引入双期望块长度来约束块长度分布。实验表明改进的变长文件分块算法可以提高58%的分块速率,并且将90%以上的分块长度约束在期望分块长度值附近。3)重复数据删除中的指纹索引算法方面,利用段这一结构来保留备份数据指纹中的局部性,设计了基于段的指纹索引,提出了与基于段局部性的指纹索引相适应的段缓存和段预取来进一步加速指纹索引和改善重复指纹识别率。实验表明,在几乎不影响到重复指纹识别率的情况下,改进的指纹索引算法有效减少了指纹键值更新的数量。4)原型系统设计与实现。设计实现了文件级连续数据保护原型系统OB-CDP,实现文件级连续数据保护及任意时间点文件数据恢复功能。在开源重复数据删除平台上实现了本文提出的变长分块算法和基于段局部性的指纹索引算法。