分布式存储系统通过利用大量存储节点提供海量数据存储服务。分布式存储系统需保存冗余数据,从而在有存储节点失效的情况下维持数据的完整性。为补偿存储节点失效造成的数据损失,当有存储节点失效时,应在系统中另一节点中再生其保存的数据。与保存副本数据相比,由MDS编码生成的冗余数据能够提供更高的对节点失效的抵抗能力,但典型的MDS编码在再生过程中的传输开销远高于副本数据。在MDS编码中,再生码能够达到存储开销和再生时网络带宽开销间的最优折衷曲线。目前对于存储编码及相应再生开销的研究集中于最小化再生时的网络带宽开销,但未考虑到实际再生中的时间及参与节点等开销。本文在不牺牲数据完整性的前提下,通过理论分析和基于真实数据的仿真,研究了提高再生过程性能的优化设计方案。我们首先回顾了冗余数据及其维持方面的工作进展。接下来,我们通过利用网络中不同链路上的带宽异质性,提出一种树形拓扑再生过程,显著降低了再生时间。进一步的,在对可用带宽非对称链路进行建模的基础上,本文提出了基于多棵树并行传输的再生过程。另一方面,基于再生过程中参与节点数量对再生效率的影响,我们通过将多个节点的再生过程进行流水线化处理,从而降低每轮再生过程中的参与节点数量。通过分析可知,流水线再生过程能够降低再生过程中所需时间及网络带宽开销,同时不牺牲数据完整性,且其要求的额外存储开销是低且实际的。我们的工作表明,流水线再生过程能够支持随机线性编码以及再生码,并支持立即修复和惰性修复。