随着计算机技术的飞速发展,人类对计算机存储性能的要求越来越高。高速度、大容量、低成本的存储系统是目前存储系统的发展趋势。任何单一的存储介质已经不能完全满足人们对存储系统的性能要求,混合存储系统可以充分利用不.同存储介质的性能优势组成高效的存储系统,在低成本的前提下既能实现存储系统容量的大幅扩展,又显著提高存储系统的性能,是目前存储技术发展的方向。本文结合当前的存储系统背景,顺应当前存储系统的大容量、低成本、高性能的发展趋势,利用SSD的高速读写特性和HDD的高顺序访问特性,提出了一种新型的混合存储系统RHM。在该混合存储系统中,主要从系统带宽和系统延迟两个角度考虑,将热数据和随机数据迁移到容量小但高速的SSD中,将其它数据尤其是顺序数据迁移到容量大且利于顺序访问的HDD中。该系统通过Linux内核模块实现,对上层用户的访问透明。本文的主要研究工作如下:首先,对当前主流持久存储器件的读写特性、容量、成本等作了对比研究,并对混合存储系统设计中的关键问题作了深入分析。其次,目前的热数据识别方案大多只关注数据的访问频度,并没有将访问频度随时间的变化关系动态地反映出来,进而造成较高的错误识别率。为了有效地识别热数据,提出了一种新颖的热数据识别方案。该方案采用线性表计数的方法来识别热数据,不仅考虑了文件访问的频度,还充分考虑了文件访问的最近度(距离当前时刻的远近程度),提高热数据识别的准确性。同时,为了判断文件的随机性,提出了随机量计算模型。该模型根据文件的访问历史信息,将在一个时间窗口内顺序到达文件访问进行合并,最后将文件的总的访问段数作为该文件的随机量。再次,提出了基于热数据、随机数据识别的数据迁移模型。本文采用0-1背包模型,使用改进的贪心算法来实现数据的动态迁移。该算法与传统的贪心算法相比,更能充分利用SSD的有限容量。最后,使用三种实际负载对三种不同存储系统的性能作对比测试。实验表明,与使用单一存储介质HDD的存储系统相比,RHM在达到大容量、低成本的同时,系统带宽提高了 44%,系统延迟降低了 26%,从而改善了总的存储性能。