分布式文件系统在处理海量文件存储需求的问题上已有很多成熟的商业解决方案,但海量小文件问题一直是学术界和工业界的技术难题。为了解决这个难题,已有研究尝试引入分布式文件系统解决海量小文件问题,但是多数成熟的分布式文件系统在使用场景设计上仅面向大文件存储需求。已有分布式文件系统面向海量小文件场景的优化研究中,多数优化目标是去除单点故障问题、性能瓶颈问题或资源消耗负载等,优化方法大多是从文件存储模型、元数据管理方式、系统体系架构等方面进行单一优化,并没有以提高检索性能为目标的综合优化技术研究。在此背景下,为了探索海量小文件场景中,提高分布式文件系统检索性能可行的优化技术和方法,本文进行了相关技术研究,主要工作和贡献包括:(1)将元数据服务器架构、检索算法、文件分块策略和副本放置策略综合改进,以提高分布式文件系统检索性能。(2)基于混合式元数据管理方式提出元数据服务器组的概念,设计主从架构元数据服务器组内成员管理策略和元数据一致性算法,并根据元数据服务器组的主从结构提出特定的分布式计算检索算法。(3)探索并验证客户端以分段并发从存储服务器读取文件,在内存进行文件合并的方式可以提高分布式文件系统读取性能。(4)设计实现原型分布式文件系统ZRDFS+,通过实验验证了系统设计和改进的有效性,实验结果表明ZRDFS+比ZRDFS写文件性能提高36.8%,读文件性能提高22.3%;比HDFS写文件性能降低17.1%,读文件性能提高51.4%。