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数据存储的高可靠性是指在系统面对异常情况时，数据不丢失且服务不中断。异常情况有很多种，包括磁盘失效、服务器崩溃、网络故障及人为事故等，根据Facebook的报告，在一个拥有3000台服务器的生产集群中，一天最多会有110台服务器崩溃。若数据存储的可靠性没得到保证，会造成严重的后果，例如，2017年亚马逊的S3存储系统发生了持续5小时的故障，影响数十万个网站的正常访问，造成约1.5亿美元的损失。
实现高可靠性的基本方式是提供数据冗余，主要包括多副本和纠删码两种机制。如图1.4所示，在多副本机制中，每份数据被重复存储在多个不同位置，因此当某个位置的数据由于某种异常事件无法被访问时，其余位置的数据仍然能够提供服务；而在纠删码机制中，系统将多份数据通过某种编码方式计算出若干份校验块，并将这些数据与相关校验块存储在不同位置；当无法访问某份数据时，其内容可通过校验块和其余数据重新计算获得。相比于多副本机制，纠删码机制具有更低的存储空间开销，但计算和恢复开销更高。对于一个成熟的存储系统，在每个层级都具有相应的可靠性保障：在存储设备层，利用LDPC（Low-Density Parity-Check Code，低密度奇偶校验码）等纠错机制检测数据是否出现错误并尝试修复数据；在服务器层，基于RAID机制的磁盘阵列机制可以容忍某个存储设备的失效；在集群层，通过分布式多副本机制或分布式纠删码处理服务器的异常事件。此外，数据还有可能被周期性地备份和归档。
图1.4 多副本与纠删码
尽管上述机制从理论上能保证数据存储的可靠性，但存储软件是由程序员通过代码编写而成的，若代码中存在漏洞，仍然会造成数据内容发生错误。例如存储软件并发访问处理不当会导致数据内容混乱。因此，为了获得高可靠性，存储软件还需要进行大量的正确性测试，甚至采用一些形式化的手段。亚马逊构建新一代对象云存储系统时，运用了轻量级的形式化方法去验证存储软件在接口语义、数据一致性、并发访问正确性等多个方面是否符合预期 [5] 。