随着云计算等技术的飞速发展,企业以及用户对存储领域的性能需求与日俱增,基于传统磁盘(Hard Disk Drive,HDD)的存储系统已经很难满足需求。相对于HDD而言,固态盘(Solid State Drive,SSD)具有高IO吞吐率、低功耗等特点,被广泛地用于加速数据密集型的应用。然而现有的负载均衡方案均主要是以传统磁盘为基础,并没有考虑SSD读写不对称、具有有限写入擦除次数等特点。现有的基于分布式文件系统的损耗均衡方案,仅仅考虑全局磨损均衡,并没有考虑各个节点负载情况。针对上述问题,提出了一种SSD损耗感知的负载均衡方案WALB(Wear-Aware Load balancing)。WALB基于SSD的使用率以及SSD的写入数据量设计了一个阶段损耗度量模型。通过感知数据服务器的读负载以及SSD的阶段损耗值,进行数据均衡布局。当检测到集群损耗不均衡时,根据集群中热更新数据以及热读数据的分布状况,将损耗较重的数据节点上的热更新数据、热读数据以及冷数据定量迁移到损耗较轻的数据节点上。当检测到集群读负载不均衡时,将热读数据从读负载较重的数据节点,迁移到读负载较轻的数据节点上。当损耗不均衡与读负载不均衡同时出现时,优先进行损耗均衡。对于新创建的文件,缓存在客户端,当缓存的数据条目达到一定数量时,根据集群的损耗情况,批量刷回到损耗较轻的数据节点上。通过filebench模拟测试多种负载,实验结果显示,WALB方案和负载均衡策略相比,IOPS提高13%~74.5%,迁移数据量减少19.2%~34%,和EDM策略相比,IOPS提高17.5%~31.7%,在写密集的负载中,迁移数据量减少10.8%~16.3%。通过FlashSim模拟测试,损耗均衡方案和EDM相比,各个SSD节点损耗相对更加均衡,损耗均衡策略较EDM策略,写入次数减少1.6%~7.8%。擦除次数减少4.1%~10.8%。