随着图数据规模的不断增长,使用外存处理的图处理系统因其低成本、易扩展等优点已经成为替代分布式内存模式图处理系统的流行方案,但外存I/O成为了系统的性能瓶颈。当处理大规模图数据集而需要高I/O吞吐量时,使用多外存设备成为自然而常用的解决方案。但目前使用外存处理的图处理系统采取的多外存I/O管理方法存在顺序带宽利用不足、并行I/O能力受限和管理开销较大等问题,使得多外存I/O性能没有充分发挥,限制了系统最优性能的实现。为了解决上述问题,合理使用多外存设备,分析外存图处理在优化外存I/O性能时追求的外存顺序化访问和I/O高效性之间的矛盾,选择以顺序化外存I/O为更高优先级的优化原则,并支持以图分区为粒度的可选调度的折中优化方案;分析这种优化方案下的图数据访问特征,提出匹配顺序大I/O特征的粗粒度条带化方法以实现图数据在多盘的均衡分布,提高I/O吞吐量;提出基于多盘多队列的I/O管理策略,在应用层实现I/O请求的地址映射、分解、预取合并和分派等I/O管理工作,并绑定应用I/O线程专用于外存设备,进一步提高I/O吞吐量和充分发挥多外存设备并行能力;设计实现了基于粗粒度多外存I/O管理的图处理系统CSMqGraph。选取不同图算法、不同图数据集,开展了不同数量外存设备情况下CSMqGraph和GridGraph的性能对比测试。结果显示,所有情况下CSMqGraph相比GridGraph性能均有提升,系统加速比为1.04~1.40倍,且随外存设备数量的增加,CSMqGraph的加速比大致呈上升趋势。测试对比了CSMqGraph和GridGraph的I/O吞吐量和设备I/O次数,证明了粗粒度多外存I/O管理策略有效减少了设备I/O次数和提高了I/O吞吐量,进而提升系统性能,有效性得到了充分验证。