当今,传统单机的存储模式已经无法满足用户对体量巨大数据的存储需求,分布式存储的理念为解决当前海量数据存储的问题提供了新思路。分布式存储系统一般采用分治策略将存储数据分布在多个存储节点上;同时引入数据容错机制保证数据的安全与完整,并以容错机制的规则进行节点修复。因此存储节点选择与失效节点修复技术也成为研究分布式存储系统的两个关键的切入点。本文中存储节点选择部分的工作主要聚焦于Ceph分布式存储系统,Ceph中存储节点选择算法在执行多副本节点选择流程时仅以存储节点当前剩余容量作为选择标准,但是当存储节点间网络状况出现波动、存储节点内部负载由于其他业务而变大时,Ceph的读写性能也随之降低。因此也有必要将存储节点间网络状况和存储节点负荷作为评估存储节点选择方案优劣的指标。失效节点修复部分的工作主要基于使用纠删码类容错技术的分布式存储系统。相比于多副本容错方式,传统的纠删码的容错技术可以有效提高分布式存储系统中存储空间利用率,但在数据恢复过程中会带来较大的网络开销。因此目前一般使用再生码等改进的纠删码方式减少数据传输量。基于再生码的失效节点修复过程需要考虑存储节点网络拓扑与网络状况并以此构建包含以新生节点为根,其余节点为参与修复节点的带宽最优修复树,现有文献与工作大多使用近似局部最优的修复树构建方法求解该问题,在节点修复时间上未达到全局最优。本文针对以上的节点选择问题与单节点故障修复问题所做工作及创新点如下:(1)在节点选择方面:优化Ceph节点选择算法需要对测量网络性能与节点负荷,但是网络测量需要各种仪器与各种其他开销,一般较难部署。本文设计了基于软件定义网络(SDN,Software Defined Networking)技术的Ceph分布式存储系统,改进了Ceph传统的存储节点选择策略,首先利用SDN技术获取网络性能和节点负荷状况,以简化网络配置和减小测量开销,然后通过建立并求解出综合考虑了网络和主机等多种因素的模糊多属性决策数学模型,以该问题的解为参考调整存储节点权重来达到存储节点选择的目的。(2)在节点修复方面:本文提出了一种基于遗传算法的分布式存储故障节点修复树的构建方案,该方案考虑了存储系统的网络拓扑结构和链路带宽性能,以此在构建求解的遗传算法中,设计了与背景相关的编码方式、交叉和变异算子,以期达到构建瓶颈路径带宽最大的最优修复树,得到这一问题的近似全局最优解。