在应对不同容量规模的文件存储的场景里,现有分布式存储系统采用的存储策略是固定文件分块大小的方式,如GFS和HDFS等,固定分块目的是为了提高服务器并行写入数据的性能和减少中心节点元数据。但随之而来,在存储小文件或大文件末尾块时,易产生磁盘碎片。此外现有分布式存储系统在频繁访问热点文件时,可能造成系统过载问题。因此,本文利用灵活的分块策略和高性能的缓存策略,设计了分布式虚拟卷存储系统。具体研究内容如下:1.基于滑动窗口的数据分块方法。在进行文件存储时,对文件进行分割,将文件以最优分块大小进行存储,一方面使得整个存储系统拥有更好的文件均匀度另一方面减少冗余数据的存储。2.中心节点选举与调度任务算法。中心节点通过选举来避免单节点故障而导致整个集群不能工作,提高系统高可用性;调度任务算法是一种基于节点容量感知的带虚拟节点的一致性哈希,通常意义下的带虚拟节点的一致性哈希视所有物理节点均是一样的,而容量感知的带虚拟节点的一致性哈希充分考虑到物理节点的差异性,从而让系统达到负载均衡的状态。3.内存缓存结构组织设计与其淘汰算法。缓存节点使用更优化的内存缓存结构减少内存碎片;使用2Q淘汰算法保证热点数据访问的命中率。最后,对系统进行针对性功能和性能测试后,实验数据表明,本系统不仅能对不同规模文件进行存储,保证数据的正确性和可靠性,而且能够结合相应的优化策略,在一定程度上提高系统的性能。