分布式存储系统Ceph不但具有高可靠性、高性能、可扩展性和数据自动均衡等特性,还结合了无中心化和无元数据寻址的先进设计思想。这些特点使得Ceph能在存储领域中备受欢迎。在分层的存储架构中,Ceph为进一步提高系统性能,将SSD存储设备池作为HDD存储设备池的缓存层。但在此分层的存储架构下,一方面,Ceph缓存存在污染问题,在系统中产生了不必要的I/O;同时,缓存池内存储节点负载不均衡的问题会影响系统性能的稳定;另一方面,客户端访问系统的延时有待进行提高。针对以上问题,论文通过分析Ceph分层存储架构相关机制,提出了优化策略,具体完成了以下工作:1.针对分层的分布式存储架构下缓存污染问题和节点负载均衡问题,提出基于缓存池的存储优化策略。该策略对集群内对象进行长时间粒度分析,更准确地判断对象的热度,根据存储对象热度进行存储池的选择,从而减少冷数据进入缓存池带来的开销;在此基础上,进一步提出了缓存池节点的负载均衡策略,该策略通过综合考虑缓存池内节点的容量、I/O性能、I/O负载等进行负载迁移,从而使得缓存池整体性能更均衡稳定。最后对本文优化策略进行了设计实现,并将其与系统原生策略进行实验对比,验证了本文所提出的优化策略可提升系统I/O性能。2.针对客户端访问存储集群带来的时延问题,提出了基于代价模型的缓存预取策略。该策略首先依据同一对象集内的对象的关联性,选取合适的对象进行预取,然后通过获得对象热度和网络传输延时建立对象的预取代价模型,从而进一步地合理选择预取的对象。对基于代价模型的缓存预取策略与原生系统进行了实验比较,结果表明,本文所提出的策略可有效降低客户端访问存储对象的时延。研究工作表明,在Ceph分层存储体系架构下,缓存池存储优化策略和基于代价模型的缓存预取策略对提高Ceph分布式存储系统的访问性能具有重要的意义。