随着网络和信息技术的飞速发展,各种互联网应用、电子商务平台、穿戴设备乃至各领域的科学研究监测设备都产生了海量的数据信息,我们已进入大数据时代。面对海量数据存储和处理的需求,分布式存储技术被提出并得到广泛的应用。分布式文件系统是分布式存储系统的一个重要分支,主要用于处理海量文件的随机存取问题。本文首先调研了分布式存储系统的研究背景和发展现状,回顾了几种典型的分布式文件系统。其次,本文分析了单节点元数据服务器架构的分布式文件系统的特点。为解决存储海量文件的问题,提出了一种基于微子树的元数据管理方法。该方法把一棵完整的目录树拆分成多棵微子树,并把微子树分布到元数据服务器集群中,从而实现了一台元数据服务器到元数据服务器集群管理元数据的扩展,另外新增了微子树管理服务器管理微子树。本方法有效提高了元数据的存储量和分布式文件系统的并发访问性能。再次,基于微子树分割的分布式文件系统与基于子树分割策略的分布式文件系统有相同的缺陷,即查询文件元数据需要按全路径逐级查找。本文针对此问题,提出了微子树元数据分类缓存机制。实验结果表明,此元数据缓存机制能在一定程度上提高元数据操作速率。最后,针对链式副本同步的特点,详细分析了文件写操作的每个步骤,力争在写文件的每个步骤都充分优化,以加快写小文件的响应速度。实验证明：链式副本同步下的小文件写加速方法优化了写操作的流程,减少了系统响应时间、提高了系统的吞吐量。