信息系统与信息管理是以信息为核心资源,以信息技术为核心能力,面向宏观与微观各层面的解决经济和管理实际问题的重要科学领域,具有“信息、技术、管理”三个重要维度。信息的爆炸式增长催生了以计算机网络为基础的分布式系统。尽管分布式系统不断演进并得到广泛推广和应用,仍然存在一些基础性问题制约其效能的充分发挥。内容同步技术就是一个典型代表。分布式场景下,都存在不同主机之间需要快速准确的内容同步需求,例如集群节点之间、对等网络的Peer之间、网格节点之间和数据中心内不同服务器之间,都需要通过内容同步技术保证数据版本或操作指令的一致性。本文深入研究分布式场景下的内容同步技术,对分布式系统应用开发和部署具有重要价值,对相关领域研究工作也很具有借鉴意义。本文首次提出将Cuckoo滤波引入到内容同步技术领域,用Cuckoo滤波（Cuckoo Filter,CF）来表示集合成员并实现集合同步。CF通过直接存储元素指纹来表示集合。假设主机Host A和主机Host B使用相同哈希函数。如此一来,一个主机便能在接收到的CF向量里搜索本地元素。那些没有在接收到的CF向量中查找到的元素就是只存在于本地主机的差异元素。此种方法只会产生极小的漏报错误概率,因此保证了集合同步的精确性。此外,CF在空间利用率上具有天然优势。本文首次将内容同步研究扩展到多集领域,设计新型Bloom滤波变种可逆计数Bloom滤波（Invertible Counting Bloom Filter,ICBF）,并基于此变种实现高效多集内容同步技术。在编码时,ICBF用一系列固定且独立的哈希函数来把多集中的每一个元素映射到相应的单元格。此外,我们采用标识符机制来标识这些元素。两个ICBF间进行抽取操作可以消除它们之间的元素并得到一个新的ICBF。这个新的ICBF通过解码操作将其中的差异元素还原。如此一来便最终确定两个多集间所有的差异元素。针对应用对内容同步的高精度要求,本文对树形结构Trie和Fenwick Tree（FT）进行重设计,并分别近乎精确地表示和同步无序和排序多集内容。此外,为了进一步减少同步过程中的传输开销,本文提出在交换Trie和FT时采取局部传输策略。针对已有数据集的测试结果显示基于Trie和FT的同步方法能实现近乎精确的多集内容同步,完成同步的速度分别是基于CBF同步方法的4.31倍和2.96倍。基于人工数据集的测试结果进一步表明本文所提方法在大多数情况下比基于CBF的同步方法拥有更高的同步精度和更少的同步传输开销。本文进一步将内容同步技术从双方向多方扩展,并提出MCFsyn同步协议。本文设计标志Cuckoo滤波（Marked Cuckoo Filter,MCF）数据结构用于表示多方集合。以此为基础,本章进一步提出MCFsyn多方集合同步策略。MCFsyn基于参与同步方之间的最小生成树对各方产生的MCF进行聚合和分发。各参与同步方对记录整个并集信息的全局MCF进行遍历,从而鉴定其缺失和独有的集合元素。对于缺失元素,MCFsyn让同步参与方选择最佳元素内容提供方,从而实现传输开销最小化。实验表明,MCFsyn在同步精度和传输开销方面皆优于其他方法。本文将同步内容从通用元素扩展到拓扑领域。本文设计了图滤波,一种新型的空间友好的数据结构,能同时表示给定拓扑中的节点和边信息。因此,给定两个拓扑,本文旨在用图滤波分别表示这两个拓扑,并以一种解码方法搜索出两者之间的差异节点和差异边。为此,本文设计基于图过滤设计了三种重要操作:编码、抽取和解码。虽然以上三个操作能顺利实现拓扑同步,但是仍然存在两个重要的挑战。首先,在编码环节以较低概率出现的“异或陷阱”会导致解码阶段的错误结果。因此,我们提出另外一种增强型解码算法,通过中断不合法的解码操作以减少“异或陷阱”带来的影响。其次,在最差情况下,差异边可能组合成为环,使得解码算法无法成功解码。为此,我们进一步设计了破环算法,使环中的边变得可解码。我们部署了图滤波及其相关拓扑同步算法。综合的实验评估显示我们的方法能以高概率达成拓扑同步的目的。与其他方法相比,图滤波所需空间开销最小,并且支持反向解码。