信息化时代数据的规模日益庞大,海量数据的可靠存储问题值得研究。纠删码是一种数据块级的冗余存储机制,它能以较低的冗余度提供高数据容错能力,因而被广泛应用于分布式存储系统和云存储系统中。但它在修复节点故障引起的数据块丢失时需要跨域传输大量可用块,该性能瓶颈导致纠删码在分布式存储系统中无法充分发挥其性能。虽然已有大量研究针对纠删码的修复性能进行了优化,但研究方向主要针对减少跨域传输的可用块的个数。同时,研究表明大规模集群系统中的存储介质在可靠性方面具有较大异构性,数据采用纠删码存储时的块映射策略会直接影响数据正常读取、降级读取和丢失的概率进而影响访问性能,而在实际生产生活中,数据的价值密度分布十分不均匀导致数据对访问性能需求各不相同,因此数据的可靠性需求也存在异构。基于以上背景,本论文设计了一个支持纠删码的异构数据可靠性需求下的新型分布式存储框架He Re EC（Heterogeneous data Reliability Requirements EC）,从纠删码的块放置和数据压缩两方面入手进一步缓解纠删码的性能瓶颈,主要工作如下:分析了异构存储介质可靠性环境下的块布局对数据的不同读取概率的影响,并提出了一种基于DQN网络的智能块布局方案,可以在满足不同数据的访问需求的同时尽可能地降低数据的冗余度,减少存储开销。利用数据压缩技术对纠删码生成的块进行压缩,减少网络传输量的同时进一步提升纠删码在分布式存储系统中的存储利用率。在真实集群环境中实现了我们提出的新型的分布式存储框架,并和几种先进的纠删码策略进行了性能对比,实验结果表明,He Re EC的写入性能可以比纠删码本身提高4.8%～12.7%,正常读取和降级读取性能可以分别提高18.2%～22%和27.4%～30.3%。